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[导读]从2015年开始,谷歌就在数据中使用TPU芯片,完成某些特定任务,之前用的芯片来自Nvidia等企业。去年谷歌又说,AI芯片在战略上变得越来越重要。

我们早就知道,谷歌一直在为自有数据中心开发AI芯片,现在谷歌再进一步,希望芯片装进其它企业的产品。

2年前,谷歌向公众介绍了TPU芯片(Tensor Processing Unit),周三时,谷歌又展示了Edge TPU,它可以让传感器及其它设备拥有更快的数据处理速度。芯片可以在多种环境下使用,最开始会用在工业制造领域。LG有一套系统可以对显示屏制造进行检测,它会在系统中测试谷歌新芯片。

从2015年开始,谷歌就在数据中使用TPU芯片,完成某些特定任务,之前用的芯片来自Nvidia等企业。去年谷歌又说,AI芯片在战略上变得越来越重要。

开发AI技术时,研究人员会用海量数据对模型进行训练,当我们将新数据交给机器,它可以拥有更好的预测能力。第一代TPU只能预测,2017年推出的第二代TPU也可以用来训练模型。年初,谷歌展示了第三代TPU芯片。

到了今天,我们又看到了Edge TPU,该芯片在AI预测方面有独特的优势,与训练模型相比,它对计算力的要求降低。即使不与强大的计算机连接,Edge TPU也能计算,这样应用执行的速度就会更快,更加可靠。Edge TPU可以与标准芯片、微控制器一起处理AI工作。

谷歌入驻企业家李仁钟(Injong Rhee)说,Edge TPU不会与传统芯片竞争,他还说:“Edge TPU对所有芯片供应商、设备制造商都是有利的。”

不过李仁钟认为,Edge TPU可能会改变云计算竞争格局,因为一些计算任务现在可以在设备层完成,不需要发送到数据中心处理。他说,执行某些特定类型的计算时,谷歌芯片的效率比传统芯片更高,成本更低,能耗更低。

2015年,谷歌推出开源授权AI软件TensorFlow,新芯片使用的模型就是用简化版 TensorFlow设计的。

LG已经对Edge TPU进行测试,它将芯片装进生产线检测设备。生产显示屏面板时,检测设备每秒可以检查200多张玻璃图片。如果发现问题,会由员工亲自复查,原来的系统精准度大约只有50%,但是安装谷歌芯片的设备达到了99.9%。

谷歌制作了开发者套装产品,给开发者试用,里面包括Edge CPU、NXP芯片和Wi-Fi连接组件。谷歌准备围绕该项目与制造商ARM、Harting、Hitachi Vantara、Nexcom、诺基亚和NXP合作。

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