Главная » IT-индустрия » Edge TPU: Крошечный чип с огромными перспективами

Edge TPU: Крошечный чип с огромными перспективами

Google анонсирует чип и программное обеспечение для граничных узлов, которые обещают трансформировать корпоративные приложения Интернета вещей и помочь Google в борьбе с основными конкурентами Amazon и Microsoft.

 

Это позволит лучше справляться с огромными объемами данных, генерируемыми растущим числом устройств Интернета вещей. На технологической конференции Cloud Next компания Google объявила, что сделано еще два шага (в сфере аппаратного и программного обеспечения) в направлении оснащения функциями анализа и машинного обучения граничных сетей и даже отдельных устройств Интернета вещей.

Вторым – создание крошечного чипа, который можно интегрировать непосредственно в устройства Интернета вещей и обрабатывать собранные ими данные перед отправкой. Первым шагом стало расширение функционала программной платформы Cloud IoT для граничных сетей.

Граничные вычисления – описывающие архитектуру, в которой специализированный компьютер размещается в непосредственной близости от оконечных узлов Интернета вещей и выполняет анализ и обработку данных, инициированные этими узлами, без передачи информации в ЦОД – представляют собой весьма перспективную модель, особенно в сценариях с предъявлением жестких требований к задержке.

Впрочем, директор по исследованию Интернета вещей компании 451 Research Кристиан Рено, считает, что технические преимущества граничных вычислений вторичны по сравнению с гораздо более важным человеческим фактором – управляющие внедрением операционных технологий на производственных и транспортных предприятиях, которые желают извлечь выгоду из технологий Интернета вещей, весьма некомфортно чувствуют себя, перенося важный управленческий и аналитический функционал в облако, пусть даже и частное.

Предложение Google вполне соответствует политике конкурирующих Microsoft и Amazon, которые уже перенесли свои платформы Интернета вещей к границе сети. Таким образом, адаптируя свой программный стек Интернета вещей к оконечным устройствам, компания Google устраняет потенциально серьезные входные барьеры и делает свою продукцию более привлекательной с точки зрения управления корпоративным Интернетом вещей.

Укрепить позиции Google в конкурентной борьбе обещает анонсированный на Cloud Next процессор Edge TPU, ускоряющий машинное обучение с помощью программного обеспечения искусственного интеллекта TensorFlow.

«В зависимости от эффективности Edge TPU это может помочь нам не только догнать, но и обогнать конкурентов с технической точки зрения», – подчеркнул Рено.

Идея заключается в том, чтобы использовать устройства Интернета вещей для анализа и выдачи важных прогнозов. Миниатюрный заказной чип Edge TPU разрабатывался специально для переноса моделей машинного обучения Google TensorFlow Lite на граничные устройства.

На сайте Google говорится, что новый чип может быть использован для обеспечения профилактического обслуживания, выявления аномалий, реализации машинного зрения, роботизации и распознавания голоса.

Разработчики, желающие заполучить его, могут обратиться к Google.

Осталось посмотреть, будет ли Edge TPU работать так, как заявлено, и насколько высоким окажется спрос на него.





Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Это интересно

RPA 2022: Найти место для робота

На конференции по роботизации процессов, ставшей центральным событием года, обсудили допустимые места применения технологии RPA и поделились лучшими практиками ее использования. Конференция «Роботизация бизнес-процессов — 2022», организованная издательством «Открытые системы», уже в четвертый раз собрала на одной площадке экспертов-практиков, пользователей ...

Как подобрать коммутатор?

Одной из инновационных разработок, что в настоящее время не только упрощает, но и снижает затраты, является poe коммутатор, где передача данных и питания, осуществляется при помощи всего одного кабеля Ethernet. По сравнению с другими аналогичными устройствами, данные конструкции имеют ряд ...