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Google Edge TPU橫空出世!細思極恐,國內AI晶元公司寒冬降臨!

一款Edge TPU晶元,一塊AIY Edge TPU開發板,一個AIY Edge TPU加速器,讓開發者狂歡,將國內AI晶元公司打入冰窟!

該來的終於還是來了,Google蓄力的Edge TPU終於正式對外公布了,不僅如此,此次Google還帶來了基於Edge TPU的AIY Edge TPU開發板以及AIY Edge TPU加速器,全面幫助工程師將機器學習部署到AI產品開發中去。

▍Edge TPU

Edge TPU可以說是Google「蓄謀已久」的一款針對邊緣計算的ASIC,筆者第一次聽說在2018年初,項目代號為「達爾文」。目前來看,Edge TPU的尺寸約為1美分硬幣的1/8大小,它可以在較小的物理尺寸以及功耗範圍內提供不錯的性能(目前具體性能指標不清楚,官方稱可以在高清解析度的視頻上以每秒30幀的速度,在每幀上同時執行多個最先進的AI模型),支持PCIe以及USB介面。

Edge TPU優勢在於可以加速設備上的機器學習推理,或者也可以與Google Cloud配對以創建完整的雲端到邊緣機器學習堆棧。在任一配置中,Edge TPU通過直接在設備本地處理數據,這樣不僅保護隱私,而且消除對持久網路連接的需要,減少延遲,允許使用更少的功率和性能。

AYI Edge TPU開發板(PK 樹莓派)

AIY Edge TPU開發板是一款搭載了Edge TPU的單板計算機,功能非常豐富。開發板分為底板跟核心板,底板包括一些常用的外設介面,而核心板是基於Google Edge TPU的模塊化系統子板(核心板與底板可以分離),也就是下圖中帶屏蔽罩的那個SOM(system-on-module )。

AIY Edge TPU開發板規格:

◇ Edge TPU模塊(SOM)規格

? CPU:NXP i.MX 8M SOC(四核Cortex-A53,Cortex-M4F)

? GPU:GC7000 Lite圖形處理器

? ML加速器:Google Edge TPU

? RAM:1GB LPDDR4

? Flash:8GB eMMC

? 無線:Wi-Fi 2x2 MIMO(802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz);藍牙4.1

? 外形尺寸:40mm*48mm

◇ 底板規格

? 快閃記憶體:MicroSD

? USB:Type-C OTG、Type-C電源、Type-A 3.0 ? Host、MicroUSB串口

? LAN:千兆乙太網埠

? 音頻:3.5mm音頻插孔、數字PDM麥克風(x2);2.54mm 4針端子,用於立體聲揚聲器

? 視頻:HDMI 2.0a(全尺寸)、MIPI-DSI-39針FFC連接器(4-lane)、MIPI-CSI2-24針FFC連接器(4-lane)

? GPIO:40pin擴展介面

? 功率:5V DC(USB Type-C)

? 外形尺寸:85mm*56mm

◇ 支持操作系統:Debian Linux,Android Things

◇ 支持深度學習框架:TensorFlow Lite

AIY Edge TPU加速器(PK Movidius NCS)

AIY Edge TPU加速器是一個基於Google Edge TPU的USB設備型的神經網路加速設備,通過USB TYPE-C可以連接到任何基於Linux系統的PC機、單板計算機如樹莓派等的設備上去執行機器學習推理。

產品規格:

? ML加速器:Google Edge TPU協處理器

? 連接器:USB Type-C(數據/電源)

? 外形尺寸:65毫米x 30毫米

? 支持操作系統:Debian Linux,Android Things

? 支持深度學習框架:TensorFlow Lite

看出來什麼了嗎?有心人應該已經發現,除了Edge TPU,Google AIY Edge TPU開發板以及AIY Edge TPU加速器都是有目的性而來的。AIY Edge TPU開發板在樹莓派的基礎上完成了AI進化,並且性能也要高於樹莓派,可謂是青出於藍而勝於藍;而AIY Edge TPU加速器可以說是直接正面爭鋒Movidius NCS,當然,目前還不知兩者到底誰更勝一籌,但是Google的這種「司馬昭之心」還不明顯嗎!

▍生態閉環完成

如果上面的爭鋒與你關係不大,或許你還幸災樂禍的看著強強相爭,那下面的內容會讓你寒冰刺骨,Google那強大到令人恐怖,恐怖到讓人絕望的生態已經完成了閉環!!!

眾所周知,人工智慧系統極為複雜龐大,但脫離不了以下幾個重要的組成部分。

? 用於訓練網路模型的高性能硬體:Google有自家的TPU3.0

? 優質龐大的數據:作為Google引以為傲的東西一直在向世人展示著

? 優秀的神經網路演算法:眾多的神經網路模型來自Google

? 出眾的深度學習框架:TensorFlow誰與爭鋒/為移動以及嵌入式設備而生的TensorFlow Lite

? 用於邊緣計算的AI晶元:Google Edge TPU橫空出世

而上面這些,Google全都有,莫要說國內AI晶元公司了,即便是放眼全球,誰能與之匹敵?這是否能給國內過吹的AI晶元行業一記當頭棒喝!

最後,再來玩點有意思的,作為一個學生或者工程師,你見到了Google推出的Edge TPU以及相應的開發套件,相信你是驚喜的,高興的,那麼你屬於第一層人群

而作為同樣紮根在AI領域但不從事AI晶元研發的企業,你可能已經感受到了危機,那麼你屬於第二層人群

最後就是第三層人群,你本身就處於AI晶元設計公司或者是公司正準備進軍這一領域,作為正面硬抗Google的AI晶元公司,你們眼中可能只剩下了絕望。


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