Google представила микропроцессор для алгоритмов машинного обучения

Также корпорация создала комплект разработчика и ПО Cloud IoT Edge для работы с ним. Продукты упростят разработку и развертывание устройств Интернета вещей.

Google анонсировала сопроцессор Edge TPU для аппаратного ускорения обученных нейросетевых моделей в конечных устройствах, комплект разработчика и программное обеспечение Cloud IoT Edge для работы с ним. Продукты призваны упростить разработку и широкомасштабное развертывание устройств Интернета вещей.

Сопроцессор

Edge TPU представляет собой интегральную схему специального назначения (ASIC), оптимизированную для эффективного выполнения алгоритмов нейросетей. Она позволяет запускать модели машинного обучения на движке TensorFlow Lite на границе сети. Чип может работать с платформой Cloud TPU, поэтому тренировку алгоритмов можно проводить в облаке и моментально выводить умозаключения в режиме реального времени в момент подключения этих устройств к сети — на так называемом «краю».

Google представила микропроцессор для алгоритмов машинного обучения 1

В реальном времени Edgе TPU обрабатывает HD видео с частотой 30 кадров в секунду, используя для этого несколько часто применяемых нейросетевых моделей, пишет Google. Другие характеристики корпорация не раскрывает.

Комплект разработчика

Компания создала комплект разработчика для работы с Edgе TPU. В него вошла система на модуле (SOM) Edgе TPU Dev Board с центральным процессором NXP i.MX 8M, графическим процессором Integrated GC7000, модулями Wi-Fi и Bluetooth в компактном форм-факторе.

Второе устройство из комплекта — Edge TPU Accelerator с разъемом USB Type-C для подключения SOM к Linux-системе. Оба продукта поддерживают операционные системы Debian Linux и Android Things.

Комплект будет доступен для разработчиков в октябре 2018 года после предварительной регистрации.

Cloud IoT Edge

Google представила программное обеспечение Cloud IoT Edgе, расширяющее возможности обработки данных и машинного обучения Google Cloud для шлюзов, камер и конечных устройств. Среди ключевых компонентов ПО — среда выполнения для сетевого оборудования, имеющих минимум один процессор, среда Edgе IoT Core runtime для надежного соединения граничных устройств с облаком и обмена данными с Cloud IoT Core, а также среда Edgе ML runtime для работы с граничными устройствами.

В феврале 2018 года Google представила стабильную версию сервиса для подключения устройств из Интернета вещей Cloud IoT Core для широкой публики. Инструмент позволяет пользователям полноценно управлять встраиваемыми/мелкими девайсами через облако и создавать собственные системы машинного обучения.