Edge TPU
Google 精心打造的 ASIC 專為在邊緣執行推論而設計。
邊緣 AI 技術
無論是消費者或是企業應用程式，都已廣泛使用 AI 技術。連線裝置數量的爆炸性成長，以及對於隱私/機密性、低延遲度與頻寬限制的需求，都帶動了在邊緣執行雲端訓練式 AI 模型的趨勢。Edge TPU 是 Google 精心打造的 ASIC，專為在邊緣執行 AI 而設計。Edge TPU 可以在消耗少量資源和能源的情況下提供絕佳效能，因此能夠在邊緣部署高精確度 AI。
端對端的 AI 基礎架構
Edge TPU 能與 Cloud TPU 及 Google Cloud 服務相輔相成，並提供端對端、雲端至邊緣及硬體 + 軟體基礎架構，讓您輕鬆部署客戶的 AI 技術解決方案。
消耗少量資源與能源即可提供絕佳效能
Edge TPU 消耗的資源與能源極少，但效能絕佳，因此能廣泛於邊緣部署高品質 AI。
結合 AI 硬體、軟體與演算法的設計
Edge TPU 不只是硬體解決方案，也結合了自訂硬體、開放軟體和先進 AI 演算法，以在邊緣提供高品質、部署簡便的 AI 解決方案。
支援多種應用方式
Edge TPU 能用於日益增長的產業使用案例，例如預防性維護、異常偵測、機器視覺、機器人、語音辨識與更多功能。另外，Edge TPU 也能用於製造業、內部部署系統、健康照護、零售業、智慧空間和運輸等方面。
用於部署 AI 解決方案的開放式端對端基礎架構
Edge TPU 使用 Coral 提供的多種原型設計和正式版產品，讓您能在邊緣部署高品質機器學習推論。
用來在邊緣進行機器學習的 Coral 平台擴增了 Google 的 Cloud TPU 和 Cloud IoT，透過提供端對端 (雲端至邊緣、硬體 + 軟體) 基礎架構，讓您輕鬆部署客戶的 AI 技術解決方案。除了開放原始碼的 TensorFlow Lite 程式編寫環境，Coral 平台也提供完整的開發人員工具包，讓您可以為 Edge TPU 編譯自己的模型或是重新訓練多個 Google 的 AI 模型，並結合 Google 在 AI 與硬體兩方面的專業知識。
Edge TPU 可以強化 CPU、GPU、FPGA 和其他 ASIC 解決方案在邊緣位置執行 AI 作業的功能。
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邊緣
(裝置/節點、閘道、伺服器)
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Google Cloud | |
|---|---|---|
| 工作 | 機器學習推論 | 機器學習訓練與推論 |
| 軟體、服務 | Linux、Windows |
AI 平台、Kubernetes Engine、
Compute Engine、Cloud IoT Core
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| 機器學習架構 | TensorFlow Lite、NN API |
TensorFlow、scikit-learn、
XGBoost、Keras
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| 硬體加速器 | Edge TPU、GPU、CPU | Cloud TPU、GPU 和 CPU |
Edge TPU 功能與特色
這個 ASIC 是流程中的第一步，讓您使用 Google 的 AI 專業知識來配合及反映硬體中的 AI 快速演進情況。
| 類型 | 推論加速器 |
| 效能範例 | Edge TPU 讓使用者能以每秒畫格數將近 400 的速度執行如 MobileNet v2 等先進的行動視覺模型，而且具有能源效率。查看模型效能基準。 |
| 數值 | Int8 |
| IO 介面 | PCIe、USB |
