谷歌发布ai芯片edgetpu可用于支持

　　[摘要]这类芯片可以用于各种各样的场景，但一种最初的用处是在工业制造领域：消费电子产品制造商lg正在一个系统中测试这类芯片，该系统可以检测用于屏幕的玻璃存在的制造缺点。

　　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

　　腾讯科技讯 7月26日消息，据外媒报导，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年以后，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装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，但一种最初的用处是在工业制造领域：消费电子产品制造商lg正在一个系统中测试这类芯片，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关装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装备制造商都非常有益。edge tpu可能会“颠覆云计算竞争”，由于许多计算现在可以在装备上进行，而不是全部发送到数据中心。在本钱和能耗方面，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感兴趣的云计算服务供应商，物联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团队已在测试edge tpu，并计划开始在内部生产线上使用它们检查装备。

　　目前，在为显示面板生产玻璃的进程中，该检测设备每秒可处理200多张玻璃图象。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点方面节省资金。”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没有泄漏谷歌是不是计划为训练模型构建更强大的edge tpu。（编译/金鹿）