谷歌TPU家族新品，可申請提前試用丨Edge TPU晶元

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郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

昨晚，谷歌博客推送了他們的物聯網軟硬體新設備——Edge TPU硬體晶元，還有Cloud IoT Edge，將谷歌雲AI功能擴展到網關和聯網設備的軟體堆棧。

Edge，也就是邊緣設備，包含了連接到網路終端的各種各樣的電子設備，比如網關、攝像頭都屬於這一類。通過新推出的兩種產品，用戶可以在雲上構建和訓練機器學習模型，通過Edge TPU硬體加速器的功能在Cloud IoT Edge所連接的設備上運行這些模型。

Edge TPU

Edge TPU是谷歌專為在邊緣設備上運行TensorFlow Lite ML模型而設計的ASIC晶元，谷歌在博客中說，設計Edge TPU時專註優化了「每瓦性能」和「每美元性能」。

Edge TPU是雲TPU的補充。在雲端加速了機器學習訓練之後，你還可以用Edge TPU在邊緣設備上進行快速的機器學習推理。讓設備感測器不僅能採集數據，還能在本地實時做出智能的決策。

Cloud IoT Edge

Cloud IoT Edge是個軟體系統，可以將谷歌雲的數據處理和機器學習功能擴展到網關、攝像頭和終端設備上，有了它，用戶就可以在Edge TPU或者基於GPU/CPU的加速器上，運行在谷歌雲上訓練好了的機器學習模型。

Cloud IoT Edge可以在Android或Linux設備上運行，關鍵組件包括：

· 一個運行時（runtime）：它用於至少有一個CPU的網關類設備，可以在邊緣設備本地存儲、轉換、處理數據，並從中獲得智能，同時，還能與雲IoT平台的其餘部分無縫互操作。

· Edge IoT Core：可以更安全地將設備連接到雲，支持軟體和固件更新，並通過Cloud IoT Core管理數據交換。

· 基於TensorFlow Lite的Edge ML運行時：它用預訓練模型來實現本地機器學習推理，顯著減少延遲，並增加邊緣設備的多功能性。由於Edge ML運行時與TensorFlow Lite有介面連接，因此它可以在網關類設備、甚至終端設備（如攝像頭）中的CPU，GPU、Edge TPU上，運行機器學習模型。

為企業每年節省數百萬美元

這套新產品主要面向企業端，藉助實時預測功能提高安全性和可靠性。

比如，對工業生產來說，這套雲端IoT系統可以幫助檢測裝配線上的異常情況，為可能出現的問題提前預警；

對零售業來說，這套系統可以針對線下門店的顧客行為進行針對性的推薦，提供優惠促銷；

對智能汽車來說，可以提供防撞、交通路由和遠離道路檢測系統。

總之，對線下的產業是有一些幫助的。LG CNS首席技術官Shingyoon Hyun這樣評價它：

「這套智能視覺檢測解決方案能提升LG製造工廠安全和效率，藉助谷歌雲AI、谷歌雲IoT Edge和Edge TPU，結合我們傳統的MES系統和多年的經驗，我們相信智能工廠將變得越來越智能和連接。我們一直渴望通過智能視覺檢測系統創造一個更好的工作場所，提高產品質量，每年節省數百萬美元。而谷歌雲AI和物聯網技術，加上我們LG CNS的專業知識，讓這一切成為可能。」

套件大全&傳送門

開發套件

為了讓Edge TPU能快速開始開發和測試，谷歌提供了一個開發套件。

該套件包括一個模塊化系統（SOM），它結合了谷歌的Edge TPU，恩智浦CPU，Wi-Fi和Microchip的安全元件，將在今年10月提供給開發者。

不過，如果你想當上提前吃螃蟹的人，可以進入以下鏈接申請：

AIY Edge TPU開發板

另外，谷歌還推出了兩款AIY設備，其中一個就是下圖這個AIY Edge TPU開發板：

這塊板子提供了對器件進行原型設計需要的所有外設連接——包括一個有40根引腳GPIO接頭，可與各種電氣元件集成。它還有可移動的模塊化系統（SOM）子板，一旦準備好擴展，就可以直接集成到硬體中。

上參數：

AIY Edge TPU加速器

另一個AIY設備則美觀得多，AIY Edge TPU加速器：

這是個帶了一個type-C介面的USB設備，給系統添加Edge TPU協處理器，可以連到各種Linux系統上，加速機器學習運行，也支持安卓系統，在TensorFlow Lite框架下運行。

參數請查收：

這兩款AIY設備將在今年秋天上市，很遺憾，不像上面那塊板子那樣可以提前申請。

了解更多，可以查看谷歌博客的介紹：

https://www.blog.google/products/google-cloud/bringing-intelligence-to-the-edge-with-cloud-iot/

還有Edge TPU的官方介紹：

嘗鮮愉快~

— 完 —

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