Google, işletmelere her yıl milyonlarca dolar tasarruf edebilen Edge TPU çipini piyasaya sürdü
İçbükey tapınaktan Guo Yipu
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Dün gece Google Blog, yeni IoT donanım ve yazılım cihazlarını aktardı Edge TPU Donanım çipleri ve Cloud IoT Edge , Google Cloud AI işlevini ağ geçitlerinin ve ağa bağlı cihazların yazılım yığınına genişletin.
Kenar Yani ağ geçitleri ve kameralar gibi ağ terminallerine bağlı çeşitli elektronik cihazları içeren uç cihazlar bu kategoriye girer. Kullanıcılar, yeni piyasaya sürülen iki ürün aracılığıyla bulutta makine öğrenimi modelleri oluşturup eğitebilir ve Edge TPU donanım hızlandırıcı işlevi aracılığıyla bu modelleri Cloud IoT Edge'e bağlı cihazlarda çalıştırabilir.
Edge TPU
Edge TPU, Google tarafından uç cihazlarda TensorFlow Lite ML modellerini çalıştırmak için tasarlanmış bir ASIC çipidir. Google, bir blogda Edge TPU'nun "watt başına performans" ve "dolar başına performans" ı optimize etmeye odaklanmak üzere tasarlandığını söyledi.
Edge TPU, bulut TPU'nun bir tamamlayıcısıdır. Bulutta makine öğrenimi eğitimini hızlandırdıktan sonra, uç cihazlarda hızlı makine öğrenimi çıkarımı gerçekleştirmek için Edge TPU'yu da kullanabilirsiniz. Cihaz sensörlerini yalnızca veri toplamak için değil, aynı zamanda gerçek zamanlı olarak yerel olarak akıllı kararlar almak için etkinleştirin .
Edge TPU küçüktür
Cloud IoT Edge
Cloud IoT Edge, Google Cloud'un veri işleme ve makine öğrenimi işlevlerini ağ geçitlerine, kameralara ve terminal cihazlarına genişletebilen bir yazılım sistemidir. Bununla kullanıcılar Google'da Edge TPU veya GPU / CPU tabanlı hızlandırıcılar üzerinde çalışabilir. Bulut üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleri.
Cloud IoT Edge, Android veya Linux cihazlarda çalışabilir. Temel bileşenler şunları içerir:
· Bir çalışma zamanı (runtime): En az bir CPU'lu ağ geçidi cihazları için kullanılır, verileri yerel olarak uç cihazlarda depolayabilir, dönüştürebilir, işleyebilir ve ondan istihbarat alabilir.Aynı zamanda bulut IoT platformunun geri kalanı ile sorunsuz olabilir Birlikte çalışabilirlik.
· Edge IoT Core: Cihazları buluta daha güvenli bir şekilde bağlayabilir, yazılım ve ürün yazılımı güncellemelerini destekleyebilir ve Cloud IoT Core aracılığıyla veri alışverişini yönetebilirsiniz.
· TensorFlow Lite tabanlı Edge ML çalışma zamanı: Yerel makine öğrenimi çıkarımını uygulamak için önceden eğitilmiş modeller kullanır, gecikmeyi önemli ölçüde azaltır ve uç cihazların çok yönlülüğünü artırır. Edge ML çalışma zamanının TensorFlow Lite ile bir arayüz bağlantısı olduğundan, ağ geçidi cihazlarında ve hatta terminal cihazlarında (kameralar gibi) CPU, GPU ve Edge TPU'da makine öğrenimi modellerini çalıştırabilir.
İşletmeler için her yıl milyonlarca dolar tasarruf edin
Bu yeni ürün seti, güvenliği ve güvenilirliği artırmak için gerçek zamanlı tahmin işlevlerinin yardımıyla temel olarak kurumsal tarafa yöneliktir.
Örneğin, endüstriyel üretim için bu bulut IoT sistemi, montaj hattındaki anormal durumların tespit edilmesine yardımcı olabilir ve olası sorunlar için erken uyarı sağlayabilir;
Perakende sektörü için bu sistem, çevrimdışı mağazalardaki müşteri davranışına yönelik hedefli önerilerde bulunabilir ve tercihli promosyonlar sağlayabilir;
Akıllı otomobiller için çarpışmadan kaçınma, trafik yönlendirme ve yol algılama sistemlerinden uzakta olabilir.
Kısacası, çevrimdışı sektör için yararlıdır. LG CNS Baş Teknoloji Sorumlusu Shingyoon Hyun konuyla ilgili şu yorumu yaptı:
"Bu akıllı görsel denetim çözümü, LG'nin üretim tesislerinin güvenliğini ve verimliliğini artırabilir. Google Cloud AI, Google Cloud IoT Edge ve Edge TPU'nun yardımıyla, geleneksel MES sistemimiz ve yılların tecrübesiyle birlikte akıllı fabrikaların giderek daha fazla olacağına inanıyoruz. Daha akıllı ve daha bağlantılıyız Daha iyi bir iş yeri yaratmaya ve akıllı görsel denetim sistemleri aracılığıyla ürün kalitesini iyileştirmeye istekliyiz. Her yıl milyonlarca dolar tasarruf edin . Google Cloud AI ve Internet of Things teknolojisi, LG CNS uzmanlığımızla birleştiğinde bunu mümkün kılar. "
Komple süit portalı
Geliştirme kiti
Edge TPU'nun hızla geliştirme ve test etmeye başlamasına izin vermek için Google, Geliştirme kiti .
Set, Google'ın Edge TPU'sunu, NXP CPU'yu, Wi-Fi'yi ve Microchip'in güvenli bileşenlerini birleştiren bir modülerlik sistemi (SOM) içerir ve bu yılın Ekim ayında geliştiricilere sunulacaktır.
Ancak, önceden yengeç yiyen olmak istiyorsanız, başvurmak için aşağıdaki bağlantıya gidebilirsiniz:
(-_- || Google, biliyorsun tepeleri tek başına geçmen gerekiyor)
AIY Edge TPU Geliştirme Kartı
Ek olarak Google, biri aşağıdaki resim olan iki AIY cihazını da piyasaya sürdü. AIY Edge TPU Geliştirme kurulu:
Bu kart, çeşitli elektrikli bileşenlerle entegre edilebilen 40 pimli bir GPIO konektörü dahil olmak üzere, cihazın prototipini oluşturmak için gereken tüm çevre birimi bağlantılarını sağlar. Ayrıca, genişletmeye hazır olduğunda donanıma doğrudan entegre edilebilen çıkarılabilir bir modüler (SOM) yardımcı kart sistemine sahiptir.
Üst parametreler:
AIY Edge TPU hızlandırıcı
Diğer AIY cihazı çok daha güzel, AIY Edge TPU hızlandırıcı :
Bu, C tipi arabirime sahip bir USB cihazıdır. Sisteme bir Edge TPU yardımcı işlemcisi ekler. Makine öğrenimini hızlandırmak için çeşitli Linux sistemlerine bağlanabilir. Ayrıca Android sistemlerini destekler ve TensorFlow Lite çerçevesi altında çalışır.
Lütfen parametreleri kontrol edin:
Bu iki AIY cihazı bu sonbaharda listelenecek maalesef yukarıdaki panodan farklı olarak önceden başvurabilirsiniz.
Daha fazla bilgi edinmek için Google Blog'un girişine bakabilirsiniz:
https://www.blog.google/products/google-cloud/bringing-intelligence-to-the-edge-with-cloud-iot/
Edge TPU'nun resmi tanıtımı da var:
https://cloud.google.com/edge-tpu/
Mutlu tat ~
- Bitiş -
Stajyer işe alım
Qubit, etkinlik operasyonu stajyerlerini işe alıyor, AI yıldız şirketlerinin CEO'larını ve yöneticilerini içeren çevrimiçi / çevrimdışı etkinlikleri planlıyor ve yürütüyor ve AI sektör liderleriyle doğrudan iletişim kurma fırsatına sahip. Çalışma yeri Pekin, Zhongguancun'da. Lütfen özgeçmişinizi quxin@qbitai.com adresine gönderin.
Ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "Stajyer" yazarak yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
