Edge TPU

에지에서 추론을 실행하도록 설계된 Google의 맞춤형 ASIC입니다.

에지의 AI

에지의 AI

오늘날 AI는 소비자 애플리케이션에서 엔터프라이즈 애플리케이션에 이르기까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 연결된 기기의 수가 급증하고 개인정보 보호/비밀유지, 낮은 지연 시간, 대역폭 제약이 요구됨에 따라 클라우드에서 학습된 AI 모델을 에지에서 실행해야 할 필요성이 갈수록 높아지고 있습니다. Edge TPU는 에지에서 AI를 실행하도록 설계된 Google의 맞춤형 ASIC입니다. 물리적 공간과 전원을 적게 소비하면서 고성능을 제공하므로, 정확도가 높은 AI를 에지에 배포할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 AI 인프라

엔드 투 엔드 AI 인프라

Edge TPU는 Cloud TPU와 Google Cloud 서비스를 보완하여 엔드 투 엔드, 클라우드 투 에지, 하드웨어와 소프트웨어 인프라를 제공하므로, 고객의 AI 기반 솔루션 배포가 용이해집니다.

물리적 공간과 전원을 적게 소비하면서 고성능 제공

물리적 공간과 전원을 적게 소비하면서 고성능 제공

성능이 뛰어나면서도 공간과 전원을 적게 소비하는 Edge TPU를 사용하면 고품질 AI를 에지에 광범위하게 배포할 수 있습니다.

AI 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘 공동 설계

AI 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘 공동 설계

Edge TPU는 단순한 하드웨어 솔루션이 아닙니다. 커스텀 하드웨어, 오픈 소프트웨어, 첨단 AI 알고리즘을 결합하여 에지에 배포가 간편한 고품질 AI 솔루션을 제공합니다.

다양한 애플리케이션

다양한 애플리케이션

Edge TPU는 예측 유지관리, 이상 감지, 머신 비전, 로봇공학, 음성 인식 등 점점 더 많은 산업 사례에 사용될 수 있습니다. 또한 제조, 온프레미스, 의료, 소매, 스마트 부문, 운송 부문 등에서 사용될 수 있습니다.

AI 솔루션 배포를 위한 개방형 엔드 투 엔드 인프라

Edge TPU는 Coral의 다양한 프로토타입 및 프로덕션 제품을 사용하여 에지에 고품질 ML 추론을 배포할 수 있게 해 줍니다.

에지의 ML용 Coral 플랫폼은 Google의 Cloud TPU와 Cloud IoT를 보완하여 엔드 투 엔드(클라우드 투 에지, 하드웨어와 소프트웨어) 인프라를 제공하므로 고객의 AI 기반 솔루션을 손쉽게 배포할 수 있습니다. Coral 플랫폼은 오픈소스 TensorFlow Lite 프로그래밍 환경 외에도 AI와 하드웨어 양쪽 분야에서 Google의 전문성을 결합하여 자체 모델을 컴파일하거나 여러 개의 Edge TPU용 Google AI 모델을 다시 학습시킬 수 있는 완전한 개발 툴킷을 제공합니다.

Edge TPU는 CPU, GPU, FPGA, 기타 ASIC 솔루션을 보완하여 에지에서 AI 실행을 지원합니다.

에지
(기기/노드, 게이트웨이, 서버)
Google Cloud
작업 ML 추론 ML 학습 및 추론
소프트웨어, 서비스 Cloud IoT Edge, Linux OS
AI Platform, Kubernetes Engine,
Compute Engine, Cloud IoT Core
ML 프레임워크 TensorFlow Lite, NN API
TensorFlow, scikit-learn,
XGBoost, Keras
하드웨어 가속기 Edge TPU, GPU, CPU Cloud TPU, GPU, CPU

Edge TPU 특징

이 ASIC는 Google의 AI 전문 기술을 활용하여 AI의 급속한 발전을 따르고 하드웨어에 반영하는 로드맵의 첫 번째 단계입니다.

유형 추론 가속기
성능 예시 Edge TPU를 사용하면 400FPS에서 전력 효율이 높은 방식으로 MobileNet v2와 같은 첨단 모바일 비전 모델을 실행할 수 있습니다. 모델 업계 기준치를 참조하세요.
숫자 Int8, Int16
IO 인터페이스 PCIe, USB
Google Cloud

시작하기

Edge TPU SoM과 이동통신사 보드가 포함된 개발 보드를 사용하여 Edge TPU로 빌드합니다.

Coral의 Edge TPU 제품 자세히 알아보기  
Clould IOT Edge

이 페이지에 나온 제품은 베타 버전입니다. 제품 출시 단계에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.