谷歌开始卖物联网AI芯片 抢攻IoT终端运算.doc

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1、谷歌开始卖物联网AI芯片抢攻IoT终端运算　　Google在Next云计算大会第二天，披露了自家抢攻IoT终端运算的战略武器，其中最引人关注的就是EdgeTPU芯片的发布。Google要靠自家超强的AI专用芯片技术，从硬件来抢攻IoT终端运算。今年10月还将开卖EdgeTPU开发版，要让企业可以快速打造自己的IoT应用。　　目前EdgeTPU仅用于推理，专为在终端运行TensorFlowLiteML模型而设计。除了自用，谷歌EdgeTPU也将提供给其他厂商使用，进一步把开发者锁定在谷歌生态系统，或对整个智能云计算市场带来巨大冲击！　　这就意味着，谷歌不仅为在自己的数据中心（云端）开发人

2、工智能芯片，还打算在将其设计的EdgeTPU（终端）用在其他公司生产的产品中。　　两年前谷歌推出了第一代TPU，当时只能做推理。去年，谷歌推出了既能做训练也能做推理的TPU2.0，这款谷歌自研芯片当做GPU的强劲对手，威胁英伟达的市场份额。今天5月，谷歌在I/O大会上发布了TPU3.0，性能进一步提升。无论市场情况如何，谷歌都在内部都更多地使用TPU，而不是依赖英伟达等供应商提供的硬件。　　但是，谷歌曾多次表示不会对外销售TPU，而是将TPU与谷歌云GoogleCloudPlatform（GCP）和TensorFlow绑定，让使用GCP和TF的用户享受TPU带来的计算优势。　　现在，E

3、dgeTPU则不同了。据CNBC报道，消费电子制造商LG正在一个显示器玻璃检测系统中测试谷歌EdgeTPU，以更快地发现制造缺陷。据LGCNS集团CTOShingyoonHyun表示，检测精度从原来的约50％提高到了99.9％。　　可以想见，未来谷歌EdgeTPU在物联网以及智能终端设备中的巨大使用空间，以及对物联网芯片市场的冲击。　　　　EdgeTPU模块（SOM）规格　　底板规格　　•CPU：NXPi.MX8MSOC（四核Cortex-A53，Cortex-M4F）　　•GPU：GC7000Lite图形处理器　　•ML加速器：GoogleEdgeTPU　　•RAM：1GBLPDDR

4、4　　•Flash：8GBeMMC　　•无线：Wi-Fi2x2MIMO（802.11b/g/n/ac2.4/5GHz）；蓝牙4.1　　•外形尺寸：40mm*48mm　　支持操作系统：DebianLinux，AndroidThings　　支持深度学习框架：TensorFlowLite　　•闪存：MicroSD　　•USB：Type-COTG、Type-C电源、Type-A3.0•Host、MicroUSB串口　　•LAN：千兆以太网端口　　•音频：3.5mm音频插孔、数字PDM麦克风（x2）；2.54mm4针端子，用于立体声扬声器　　•视频：HDMI2.0a（全尺寸）、MIPI-DSI-

5、39针FFC连接器（4-lane）、MIPI-CSI2-24针FFC连接器（4-lane）　　•GPIO：40pin扩展接口　　•功率：5VDC（USBType-C）　　•外形尺寸：85mm*56mm　　早在今年5月时，就发布了第三代AI芯片TPU3.0，可以比前一代提高了8倍性能，能处理到100petaFLops，相当于超级计算机的运算性能。在Next大会第一天，Google首席科学家李飞飞也宣布TPU3.0进入了Alpha版本。不只如此，Google在Next大会第二天主题演讲中，发布了EdgeTPU芯片，目前是Alpha版本。　　CloudIoT产品管理部门负责人AntonyPa

6、ssemard表示，EdgeTPU是Google自行设计的超低功率ASIC芯片，大小比1美分还要小上许多，可以在终端运算设备上执行TensorFLowLite机器学习模型，但是，不同于CloudTPU，EdgeTPU芯片不是用来训练机器学习模型，而是用来执行已经训练好的模型，来进行预测之用。因此，不具备peta等级的计算能力，但可以用超低功率，以高度省电的方式，在终端运算设备或设备上执行TensorFlow机器学习模型。　　尽管EdgeTPU芯片比1美分还小，但Google搭配NXPCPU的EdgeTPU处理模块则和一般CPU处理器大小相当，如AntonyPassemard手上所示。　

7、　　　“EdgeTPU是和CloudTPU互补的产品，你可以通过CloudTPU来加速训练ML模型，再将训练好的ML模型，放到Edge设备中，用EdgeTPU芯片高速进行推论预测（inferences）。AntonyPassemard强调，如此一来，可以传感器搜集更多数据，尤其是大量即时性、在地性的数据来进行决策。为了加快企业开发IoT应用，Google还进一步发布了EdgeTPU开发版套件（moduledevelopmentkit）。　　就像