據(jù)外媒報道，谷歌已經(jīng)不再滿足于為自家數(shù)據(jù)中心開發(fā)人工智能（AI）芯片，它現(xiàn)在正設(shè)計將AI芯片整合到其他公司生產(chǎn)的產(chǎn)品中去。

　　在發(fā)布張量處理單元（Tensor Processing Unit，簡稱TPU）2年之后，谷歌于美國當(dāng)?shù)貢r間周三推出了Edge TPU，它將使傳感器和其他設(shè)備能夠更快地處理數(shù)據(jù)。

　　這種芯片可以用于各種各樣的場景，但一種最初的用途是在工業(yè)制造領(lǐng)域：消費電子產(chǎn)品制造商LG正在一個系統(tǒng)中測試這種芯片，該系統(tǒng)可以檢測用于屏幕的玻璃存在的制造缺陷。

　　谷歌進軍“定制芯片”市場，是其試圖擴大云計算市場份額、與亞馬遜（Amazon）和微軟（Microsoft）加強競爭的一種方式。自2015年以來，谷歌始終在用TPU來加速自家數(shù)據(jù)中心的某些工作負載，而不是依賴Nvidia等供應(yīng)商提供的商用硬件。

　　2017年，谷歌表示，其AI芯片正變得更具戰(zhàn)略重要性。在AI領(lǐng)域，研究人員正用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以便機器能夠在新數(shù)據(jù)到來時進行預(yù)測。

　　TPU最初的版本只能做出這些預(yù)測，而第二個版本（2017年發(fā)布）可被用來訓(xùn)練模型，這一更新使其能與Nvidia顯卡競爭。第三代TPU是在今年早些時候發(fā)布的。

　　現(xiàn)在我們有了Edge TPU，這是專門用來處理AI預(yù)測部分的微型芯片，它比訓(xùn)練模型的計算強度要小。Edge TPU可以自己運行計算，而不需要與多臺強大計算機相連，因此應(yīng)用程序可以更快、更可靠地工作。它們可以在傳感器或網(wǎng)關(guān)設(shè)備中與標(biāo)準芯片或微控制器共同處理AI工作。

　　三星前首席技術(shù)官Injong Rhee表示，谷歌并沒有讓Edge TPU與傳統(tǒng)芯片競爭，這對所有硅芯片供應(yīng)商和設(shè)備制造商都非常有利。Edge TPU可能會“顛覆云計算競爭”，因為許多計算現(xiàn)在可以在設(shè)備上進行，而不是全部發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。在成本和能耗方面，谷歌芯片在某些類型的計算上比傳統(tǒng)芯片更加高效。

　　谷歌并不是唯一一個對所謂物聯(lián)網(wǎng)感興趣的云計算服務(wù)供應(yīng)商，物聯(lián)網(wǎng)的核心是管理和處理來自許多小型嵌入式設(shè)備的數(shù)據(jù)。今年早些時候，微軟宣布了其物聯(lián)網(wǎng)芯片的設(shè)計。谷歌的新芯片將運行基于簡化版TensorFlow AI軟件的模型，這是該公司在2015年通過開源許可發(fā)布的軟件。

　　LG負責(zé)幫助內(nèi)部和其他公司處理IT服務(wù)的CNS團隊已經(jīng)在測試Edge TPU，并計劃開始在內(nèi)部生產(chǎn)線上使用它們檢查設(shè)備。

　　目前，在為顯示面板生產(chǎn)玻璃的過程中，該檢測設(shè)備每秒可處理200多張玻璃圖像。LG的CNS團隊首席技術(shù)官Hyun Shingyoon表示，出現(xiàn)的任何問題都需要人工檢查，現(xiàn)有系統(tǒng)的準確率約為50%。而谷歌AI的準確率可達99.9%。

　　Hyun Shingyoon還說：“我的期望是在發(fā)現(xiàn)真正影響我們質(zhì)量的異常和缺陷方面節(jié)省資金。”他的團隊此前曾研究過英偉達（Nvidia）的一個計算系統(tǒng)。

　　谷歌已經(jīng)構(gòu)建了工具包，其中包括Edge TPU、NXP芯片和Wi-Fi連接，供開發(fā)人員試用。該公司正與Arm、Harting、日立萬寶（Hitachi Vantara）、Nexcom、諾基亞（Nokia）和NXP等制造商合作。

　　Injong Rhee沒有透露谷歌是否計劃為訓(xùn)練模型構(gòu)建更強大的Edge TPU。