Edge TPU

Maßgeschneiderter ASIC von Google zum Ausführen von Inferenzen auf Edge-Geräten

KI mit Edge-Geräten

KI mit Edge-Geräten

KI ist heute bei Anwendungen für private Nutzer bis zu Unternehmen allgegenwärtig. Die Anzahl verbundener Geräte ist sehr stark gestiegen. Dazu werden Datenschutz und Vertraulichkeit sowie geringe Latenz selbst bei Bandbreiteneinschränkungen gefordert. Somit müssen in der Cloud trainierte KI-Modelle zunehmend auf Edge-Geräten ausgeführt werden. Edge TPU ist der speziell von Google entwickelte ASIC, der darauf ausgelegt ist, KI auf Edge-Geräten zu verwenden. Er bietet hohe Leistung bei geringen Platz- und Energieanforderungen und ermöglicht den Einsatz von hochpräziser KI mit Edge-Geräten.

Komplette KI-Infrastruktur

Komplette KI-Infrastruktur

Edge TPU ergänzt die Cloud TPU- und Google Cloud-Dienste und bietet eine komplette Cloud-to-Edge-Hardware- und Softwareinfrastruktur, die die Bereitstellung von KI-basierten Lösungen der Kunden erleichtert.

Hohe Leistung bei geringen Platz- und Energieanforderungen

Hohe Leistung bei geringen Platz- und Energieanforderungen

Dank der Leistung, des geringen Platzbedarfs und des geringen Energieverbrauchs ermöglicht Edge TPU den breiten Einsatz hochwertiger KI auf Edge-Geräten.

Abgestimmtes Design von KI-Hardware, -Software und -Algorithmen

Abgestimmtes Design von KI-Hardware, -Software und -Algorithmen

Edge TPU ist nicht nur eine Hardwarelösung. Es kombiniert maßgeschneiderte Hardware, Open-Source-Software und hochmoderne KI-Algorithmen, um qualitativ hochwertige, einfach zu implementierende KI-Lösungen für Edge-Geräte bereitzustellen.

Breites Spektrum von Anwendungen

Breites Spektrum von Anwendungen

Edge TPU kann für immer mehr Anwendungsfälle eingesetzt werden, unter anderem für vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung, maschinelle visuelle Erfassung, Robotik oder Spracherkennung. Es kann beispielsweise in der Produktion, vor Ort, im Gesundheitsbereich, im Einzelhandel, in Smart Spaces oder im Verkehrssektor verwendet werden.

Eine offene, komplette Infrastruktur für die Bereitstellung von KI-Lösungen

Mit Edge TPU können Sie ML-Inferencing mit verschiedenen Prototyping- und Produktionsprodukten von Coral auf Edge-Geräten implementieren.

Die Coral-Plattform für maschinelles Lernen auf Edge-Geräten ergänzt die Cloud TPU- und Cloud IoT-Dienste von Google und bietet eine komplette Cloud-to-Edge-Hardware- und Softwareinfrastruktur, die die Bereitstellung KI-basierter Lösungen der Kunden erleichtert. Zusätzlich zur Open-Source-Programmierumgebung TensorFlow Lite stellt die Coral-Plattform ein vollständiges Toolkit für Entwickler zur Verfügung. Damit können Sie eigene Modelle erstellen oder verschiedene KI-Modelle von Google für Edge TPU neu trainieren und so das Fachwissen von Google in Bezug auf KI und Hardware nutzen.

Edge TPU ergänzt CPUs, GPUs, FPGAs und andere ASIC-Lösungen für den Einsatz von KI auf Edge-Geräten.

Edge
(Geräte/Knoten, Gateways, Server)
Google Cloud
Aufgaben ML-Inferenz ML-Training und -Inferenz
Software, Dienste Cloud IoT Edge, Linux OS
AI Platform, Kubernetes Engine,
Compute Engine, Cloud IoT Core
ML-Frameworks TensorFlow Lite, NN API
TensorFlow, scikit-learn,
XGBoost, Keras
Hardwarebeschleuniger Edge TPU, GPU, CPU Cloud TPU, GPU, CPU

Features von Edge TPU

Dieser ASIC ist der erste Schritt, um mit dem KI-Know-how von Google die rasante Entwicklung der KI auch in entsprechender Hardware widerzuspiegeln.

Typ Inferenzbeschleuniger
Leistungsbeispiel Edge TPU ermöglicht Nutzern, hochauflösende Mobile-Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde energieeffizient auszuführen. Modell-Benchmarks ansehen
Numerische Ausdrücke Int8, Int16
E/A-Schnittstellen PCIe, USB
Google Cloud

Nächste Schritte

Starten Sie mit dem Entwicklungsboard für Edge TPU, das aus einem Edge TPU-SoM und einem Carrier Board besteht.

Weitere Informationen zu Edge TPU-Produkten von Coral  
Cloud IoT Edge

Die auf dieser Seite aufgeführten Produkte befinden sich in der Betaphase. Weitere Informationen zu unseren Markteinführungsphasen finden Sie hier.