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谷歌发布 可用于支持物联网设备的超厉害的AI芯片


谷歌发布 可用于支持物联网设备的超厉害的AI芯片谷歌发布 可用于支持物联网设备的超厉害的AI芯片

图1:在 2016 年谷歌开发者大会I/O期间,其首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)正发表演讲

  7 月 26 日消息,据外媒报道,谷歌已经不再满足于为自家数据中心开发人工智能(AI)芯片,它现在正设计将 AI 芯片整合到其他公司生产的产品中去。

在发布张量处理单元(Tensor Processing Unit,简称 TPU)2 年之后,谷歌于美国当地时间周三推出了 Edge TPU,它将使传感器和其他设备能够更快地处理数据。

这种芯片可以用于各种各样的场景,但一种最初的用途是在工业制造领域:消费电子产品制造商 LG 正在一个系统中测试这种芯片,该系统可以检测用于屏幕的玻璃存在的制造缺陷。

谷歌进军“定制芯片”市场,是其试图扩大云计算市场份额、与亚马逊(Amazon)和微软(Microsoft)加强竞争的一种方式。自 2015 年以来,谷歌始终在用 TPU 来加速自家数据中心的某些工作负载,而不是依赖 Nvidia 等供应商提供的商用硬件。

2017 年,谷歌表示,其 AI 芯片正变得更具战略重要性。在 AI 领域,研究人员正用大量数据训练模型,以便机器能够在新数据到来时进行预测。

TPU 最初的版本只能做出这些预测,而第二个版本(2017 年发布)可被用来训练模型,这一更新使其能与 Nvidia 显卡竞争。第三代 TPU 是在今年早些时候发布的。

现在我们有了 Edge TPU,这是专门用来处理 AI 预测部分的微型芯片,它比训练模型的计算强度要小。Edge TPU 可以自己运行计算,而不需要与多台强大计算机相连,因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理 AI 工作。

三星前首席技术官 Injong Rhee 表示,谷歌并没有让 Edge TPU 与传统芯片竞争,这对所有硅芯片供应商和设备制造商都非常有利。Edge TPU 可能会“颠覆云计算竞争”,因为许多计算现在可以在设备上进行,而不是全部发送到数据中心。在成本和能耗方面,谷歌芯片在某些类型的计算上比传统芯片更加高效。

谷歌并不是唯一一个对所谓物联网感兴趣的云计算服务供应商,物联网的核心是管理和处理来自许多小型嵌入式设备的数据。今年早些时候,微软宣布了其物联网芯片的设计。谷歌的新芯片将运行基于简化版 TensorFlow AI 软件的模型,这是该公司在 2015 年通过开源许可发布的软件。

LG 负责帮助内部和其他公司处理 IT 服务的 CNS 团队已经在测试 Edge TPU,并计划开始在内部生产线上使用它们检查设备。

目前,在为显示面板生产玻璃的过程中,该检测设备每秒可处理 200 多张玻璃图像。LG 的 CNS 团队首席技术官 Hyun Shingyoon 表示,出现的任何问题都需要人工检查,现有系统的准确率约为 50%。而谷歌 AI 的准确率可达 99.9%。

Hyun Shingyoon 还说:“我的期望是在发现真正影响我们质量的异常和缺陷方面节省资金。”他的团队此前曾研究过英伟达(Nvidia)的一个计算系统。

谷歌已经构建了工具包,其中包括 Edge TPU、NXP 芯片和 Wi-Fi 连接,供开发人员试用。该公司正与 Arm、Harting、日立万宝(Hitachi Vantara)、Nexcom、诺基亚(Nokia)和 NXP 等制造商合作。

Injong Rhee 没有透露谷歌是否计划为训练模型构建更强大的 Edge TPU。

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