太狠了！谷歌這款AI晶体讓英特爾這幾年白干了！

Google蓄力的Edge TPU終于正式對外公布了，不僅如此，此次Google還帶來了基于Edge TPU的AIY Edge TPU開發板以及AIY Edge TPU加速器，全面幫助工程師將機器學習部署到AI產品開發中去。

谷歌的Edge TPU并不是他們發布的第一款硬件芯片，幾個月前，用于運行基于TensorFlow框架開發的機器學習工作負載的Cloud TPU已經推出了測試版。現在，谷歌在Edge TPU方面更進一步，這是一款由谷歌設計的專用ASIC芯片，可以在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型。

目前來看，Edge TPU的尺寸約為1美分硬幣的1/8大小，它可以在較小的物理尺寸以及功耗范圍內提供不錯的性能（目前具體性能指標不清楚，官方稱可以在高清分辨率的視頻上以每秒30幀的速度，在每幀上同時執行多個最先進的AI模型），支持PCIe以及USB接口。

Edge TPU優勢在于可以加速設備上的機器學習推理，或者也可以與Google Cloud配對以創建完整的云端到邊緣機器學習堆棧。在任一配置中，Edge TPU通過直接在設備本地處理數據，這樣不僅保護隱私，而且消除對持久網絡連接的需要，減少延遲，允許使用更少的功率和性能。

AYI Edge TPU開發板（PK 樹莓派）

AIY Edge TPU開發板是一款搭載了Edge TPU的單板計算機，功能非常豐富。開發板分為底板跟核心板，底板包括一些常用的外設接口，而核心板是基于Google Edge TPU的模塊化系統子板（核心板與底板可以分離），也就是SOM（system-on-module ）。

目前官方沒有揭露更多細節，可以確定的有二點:

采用 int8/int16 計算方式, 因此無法將 TensorFlow 在沒特別處理過的 model 直接在 Edge TPU 上運算. 在 Training 時就必須考慮或是使用前可能必須透過 Quantization 處理.,

連接介面采用 PCIe 與 USB.這代表除了 Embedded/IoT 開發應用外, 然而有著 PCIe 高速介面或許有可能多顆協同運作模式, 有著對較為強大的平臺的使用彈性

發布的同一時間, Google 也發表了兩款基于 Edge TPU 的 AIY Edge TPU Boards —AIY Edge TPU Dev Board 與 AIY Edge TPU Accelerator.

谷歌還將在今年10月晚些時候提供開發套件，讓開發人員開始開發和測試Edge TPU。該套件包括一個“模塊化系統”（SOM），包含了谷歌的Edge TPU、恩智浦CPU、Wi-Fi和Microchip的安全元件。此外，谷歌將與他們的物聯網（IoT）生態系統合作伙伴合作開發智能設備，并在這些設備上使用谷歌云IoT的創新技術。

Edge TPU與Cloud IoT Edge相結合，可以讓用戶通過Edge TPU硬件加速器運行在谷歌云平臺（GCP）上訓練出來的模型。此外，Cloud IoT Edge本身也包含兩個組件：Edge IoT Core和Edge ML，并且它也使用了Edge TPU或者基于GPU和CPU的加速器。

客戶可以在Android Things或基于Linux OS的設備上運行Cloud IoT Edge。此外，Cloud IoT Edge可以安全地將邊緣設備連接到云，實現軟件和固件更新，還可以使用Cloud IoT Core來管理和交換數據。IoT Core中的Edge ML將在客戶端運行預先訓練的TensorFlow Lite模型，并進行ML推斷，從而顯著提高邊緣設備的處理能力和多功能性。

隨著Cloud IoT Edge和Edge TPU的發布，谷歌在其Cloud IoT核心服務之外的市場擴展了他們的產品，為客戶提供了更多的物聯網可能性。

什么是谷歌AIY Projects項目？

在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項目，創客可以利用人工智能來實現更像人與人交流的人機交互。谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。