Google | Umělá inteligence | Čipy

Google vyvinul Edge TPU. Maličký čip pro strojové učení třeba v internetu věcí

Google vyvinul Edge TPU. Maličký čip pro strojové učení třeba v internetu věcí

Před dvěma lety na jaře se Google pochlubil svými vlastními A.I. akcelerátory pro datová centra. Nazval je Tensor Processing Unit a postupně nabídl jako službu těm nejnáročnějším zákazníkům, kteří v jeho cloudu mohli ještě mnohem rychleji trénovat své neuronové sítě a obecně strojové učení.

Nyní Google vyrukoval s dalším kusem hardwaru. Říká mu Edge TPU a je to malá SoC platforma, která namísto v serveru datového centra poběží přímo u zákazníka. Jelikož se jedná o malou křemíkovou destičku, může sloužit i v robotech a drobnější elektronice internetu věcí.

Google nabízí Edge TPU jako vývojový kit pro zájemce, kteří vyplní formulář a projdou výběrovým řízením. Jak to bude s finální dostupností, tedy zatím zůstává velkou neznámou.

Klepněte pro větší obrázek
Google Edge TPU – aneb miniaturní čip pro implementaci neuronové sítě třeba v drobné elektronice internetu věcí

V každém případě, Edge TPU se svým zaměřením podobá třeba čipů kategorie Movidius Myriad od Intelu, které najdete například v některých dražších a pokročilejších dronech, umějí totiž používat A.I. pro analýzu obrazu – tedy pro aplikaci strojového učení, spíše než pro komplexní učení.

K témuž by měl sloužit i Edge TPU. Nemá nahradit farmu grafických karet a velkých jednotek TPU, na kterých probíhá velké učení. Namísto toho je určený k tzv. inferenci, kdy jev paměti čipu uložený hlavní model neuronové sítě a čip ji používá pna analýzu vstupních dat a jednodušší učení.

Google si zatím více detailů nechává pro sebe, drobný čipset by ale například dokázal paralelně aplikovat až několik neuronových sítí na video ve vysokém rozlišení při rychlosti 30 fps. V reálném čase a prakticky bez zpomalení by tak mohl v obrazu pomocí A.I. hledat osoby, identifikovat předměty aj.

Klepněte pro větší obrázek
Google TPU – aneb velké procesory pro univerzální strojové učení a tvorbu neuronových sítí v cloudu. Podobné akcelerační jednotky doplňují klasické procesory a grafické karty.

Ostatně stejně tak mají fungovat i A.I. čipy třeba v mobilech, kde se učí více poznávat svého majitele a třeba lépe optimalizovat spotřebu energie, případně aplikovat A.I. na fotografie, nicméně nejedná se o čipy, na kterých byste měli provádět komplexní strojové učení – tvorbu nových neuronových sítí. K tomu nemají dostatečný výkon.

S tím souvisí i softwarová výbava Edge TPU, který bude mít k dispozici jednodušší framework pro strojové učení TensorFlow Lite. Podnik tedy nejprve ve velkém cloudu vytvoří na armádě grafických karet model vycvičené neuronové sítě pro konkrétní úlohu. Tento model pode nahraje do paměti Edge TPU a drobný čip jej bude používat pro svá vlastní data třeba z kamery a dalších senzorů. Bude v tom mnohonásobně rychlejší, než kdyby měl vše spouštět na běžném úsporném armovém čipsetu typickém pro internet věcí.

Diskuze (1) Další článek: Dropbox má nový doplněk pro Gmail. Umožní snadno ukládat soubory do cloudu i z mobilu

Témata článku: Google, Hardware, Internet, Intel, Umělá inteligence, Čipy, IoT, Neuronová síť, TensorFlow, Strojové učení, Internet věcí, Velký cloud, Miniaturní čip, Vstupní data, Edge TPU, Síť, Kus hardwaru, Velká neznámá, Dostatečný výkon, Movidius Myriad, Výběrové řízení, Velký procesor, Softwarová výbava, TPU Edge, Google Edge TPU, Drony na Mall.cz