Google 物聯網戰略啟動,推 Edge TPU 進軍邊緣運算

作者 | 發布日期 2018 年 07 月 26 日 11:22 | 分類 晶片 , 物聯網 , 自動化 follow us in feedly

Google 在 Next 雲端大會,發表了 Edge TPU 晶片搶攻邊緣運算市場。



Google 積極在 AI 硬體建構完整的產品線,自今年 5 月發表第三代 TPU 之後,如今又推出適用邊緣運算的 Edge TPU。雖然都是 TPU 但邊緣運算用的版本與訓練機器學習的 Cloud TPU 不同,是用來執行已建構好的數學模型。性能當然也遠不如一般 TPU,不過在功耗及體積大幅縮小,適用物聯網裝置。

許多產業已意識到,雲原生能令自動化技術普及到設備,並降低人工維護的成本,邊緣運算則能更快反應業者需求,當然大數據訓練還是由大型伺服器完成比較有效率,不過許多設備已有運行圖片辨識及機器學習等需求。例如微軟近期也發表了能辨識圖片的無人機,具備即時資訊判斷的能力。

Google 雲端物聯網產品管理負責人Antony Passemard 指出,Edge TPU 是一種超低功耗的 ASIC 晶片,比 1 美分銅板還小,搭配 Cloud IoT Edge 軟體並針對 TensorFLow 機器學習模型優化,如此一來部分運算就不需等待遠程伺服器回應,直接在設備完成。Edge TPU 以極低成本讓設備產生計算力,並將改變現有的系統架構,使現代雲計算能真正實用化。

Google 雲端物聯網副總裁 Injong Rhee 強調,Cloud IoT Edge 是由兩部分組成,Edge IoT 核心閘道功能和 Edge ML,這是基於 TensorFlow Lite 用在邊緣設備的模型,並能在 Android Things 或 Linux OS 的設備運行,使 Google 成為唯一一家擁有整合軟體和客製硬體堆棧的雲服務提供商。

其他業者其實也早已競相在物聯網、AI 及雲端運算提出新解決方案,如微軟、AWS 等都推出物聯網雲端平台,但可以看出 Google 的野心不僅在單一硬體持續突破,更朝提供完整終端服務體驗前進。據傳南韓電子大廠 LG 已打算在生產設備使用 Edge TPU。

Google 即將在 10 月推出包含結合 Edge TPU、NXP CPU、Wi-Fi 和 Microchip 等安全元件的開發者套件,並持續與 ARM、Harting、Hitachi Vantara、Nexcom、Nokia 及 NXP 等製造商合作,希望能普及至開發者社群,建立獨有的生態。

(圖片來源:Google Cloud Next ’18

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