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小巧/低功耗特性亮眼 Edge TPU鎖定邊緣應用

文‧郭勤毅 發布日期:2018/11/19 關鍵字:googleAI機器學習TensorFlow

直接在邊緣裝置上利用訓練好的模型進行推論,乃是未來人工智慧應用發展的一大方向。但邊緣裝置通常對尺寸、成本及功耗有相當嚴格的限制,因此,Google繼先前發表雲端機房用的TPU之後,又推出了針對邊緣裝置設計的Edge TPU。Google的人工智慧硬體布局,自此正式從雲端走向終端。

2018年7月Google在其雲端服務年會Google Cloud Next上正式發表其邊緣(Edge)技術,與另兩家國際公有雲服務大廠Amazon/AWS、Microsoft Azure相比,Google對於邊緣技術已屬較晚表態、較晚布局者,但其技術主張卻與前兩業者有所不同。

除了同樣提倡基礎的物聯網閘道器(IoT Gateway)軟體Edge IoT Core、人工智慧/機器學習(AI/ML)軟體Edge ML外,還針對人工智慧/機器學習推出專屬的加速運算晶片,稱為Google Edge TPU(圖1),成為此次盛會一大焦點。

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