7月26日，據媒體報道，為自家數據中心開發人工智能（AI）芯片已經不再滿足Google的胃口，其將計劃讓AI芯片整合到其他公司生產的產品中去。而在本週週三，Google推出了能讓傳感器和其他設備高效處理數據的芯片Edge TPU，並先投入工業製造領域進行“實驗性運行”，其主要用途是應用於檢測屏幕的玻璃存在的製造缺陷。消費電子產品製造商LG也將開始對這個芯片進行一系列的測試。
據悉，Edge TPU比訓練模型的計算強度要小得多，而且在脫離多臺強大計算機相連的基礎上進行獨立運行計算，效率非常快速。
事實上，Google一直以來對“定製芯片”市場虎視眈眈的野心早已路人皆知，它試圖通過自制的芯片奪取雲計算市場份額，並與亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)死磕到底。
早在2015年，Google就開始用TPU來加速自家數據中心的某些工作負載，不再依賴Nvidia等供應商提供的商用硬件。而在2017年，Google意識到AI芯片時戰略目標的重中之重，因此投入大量的研發精力去建造數據訓練模型，在新數據引流的科技潮流下，AI芯片能有效地對大量的機器進行預測。
其實對物聯網感興趣的雲計算服務供應商不僅僅是Google，就連微軟也嗅到了當中蘊含的龐大商機，所以不難看出，Google的Edge TPU並沒有跟傳統芯片有任何競爭意向，而是以管理和處理來自許多小型嵌入式設備的數據為核心，致力構建Edge TPU、NXP芯片和Wi-Fi連接，並與Arm、Harting、日立萬寶(Hitachi Vantara)、Nexcom、諾基亞(Nokia)和NXP等製造商合作，這對所有硅芯片供應商和設備製造商都非常有利。
Google推出的Edge TPU很可能會在未來引發一系列的“顛覆雲計算競爭”，這是因為許多計算現在都能在設備上運行，而不是全部發送到數據中心，亦即邊緣計算。而在成本和能耗方面，Edge TPU很可能比傳統芯片更加高效和經濟。例如在顯示面板生產玻璃的行業中，由於該檢測設備嵌入了Edge TPU，所以它每秒可處理200多張玻璃圖像。相比之下，現有系統的準確率約為50%。而谷歌AI的準確率可達99.9%。
目前處理IT服務的CNS團隊已經在測試Edge TPU，相信這塊芯片很快會通過內測正式面世。
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