Google создала ИИ-ускоритель для чайников, холодильников, светофоров и прочего
Как известно, компания Google самостоятельно разрабатывает заказные БИС или ASIC для ускорителей Tensor Processing Unit (TPU) по работе с моделями машинного обучения (ML). В компании делают акцент на матричные или тензорные вычисления. До сих пор компания реализовывала проекты по ускорению моделей с помощью фреймворка TensorFlow на базе центров по обработке данных. С настоящего времени Google собирается перенести задачи по принятию решений в конечные (периферийные) устройства масштаба вещей с подключением к Интернету. Иначе говоря, вооружить миниатюрные датчики и модули электронными «мозгами», которые в масштабе реального времени смогут принимать то или иное решение.
Google ASIC Edge TPU
Для датчиков и модулей IoT компания разработала ASIC Edge TPU миниатюрных размеров. О габаритах чипа можно судить по фотографии выше, где он размещён на 19-мм монете в один цент США. При проектировании ускорителя акцент был сделан на гипернизкое потребление, поскольку датчики и модули вещей с подключением к Интернету в массе будут располагать только батарейным питанием. Разработка отвечает трём требованиям: максимальным соотношением производительность на ватт, максимальным соотношением производительность на доллар и, конечно же, решение должно быть как можно меньше по размерам.
Модель работы «двухфакторной» системы ИИ по обучению моделей и принятию решений
По понятным причинам столь миниатюрный чип не способен обучаться моделям машинного обучения. Поэтому Google реализовала проект в виде двух ступеней. Обучаться ML будут удалённые центры по обработке данных. Ускоритель Edge TPU в конечных устройствах будет оперировать обученными моделями и принимать решения на базе обмена с удалёнными базами. Сфера использования такого тандема, уверены в Google, предельно широка. Датчики на местах моментально смогут определять брак в изделиях на заводских конвейерах, подсказывать владельцам магазинов о скором исчезновении товаров на полках, регулировать движение транспорта, включая автопилоты и, в общем случае, управлять процессами, в которых всегда что-то может пойти не так.
Набор для разработчиков с Google Edge TPU
С октября текущего года компания начнёт распространять набор для разработчиков с ускорителями Edge TPU. Набор включает модуль SOM (system on module), который содержит Google Edge TPU, процессор NXP, Wi-Fi и чип безопасности Microchip. Набор уже можно заказать. Цена вопроса не раскрывается.
Источник: 3DNews
Gulfstream G700 вернул статус самого быстрого бизнес-джета в мире, преодолев 8780 км за 8 часов 27 минут
United Airlines отказалась от закупки первых двадцати самолетов Boeing 777-9
США могут запретить китайские сетевые инверторы для домашних накопителей энергии
Рекордная автономность Redmi: прототип Turbo 6 Max тестируют с батареей на 10 000 мАч
Электрический самолет Cosmic One от Cosmic Aerospace: четырехместная новинка с зарядкой от обычной розетки
Илон Маск уступает: xAI демонтирует 69 газовых турбин энергоцентра Colossus
Crusoe и Aalo запустят первый ИИ-дата-центр с ядерным реактором к 2027 году
В США создан первый «микроволновый мозг» для спутников, сокращающий трафик в 8 раз