Mit seinen selbst entwickelten KI-Chips, den Tensor Processing Units (TPU), will Google das Training von Machine-Learning-Modellen beschleunigen – vor allem in der Cloud. Der jetzt vorgestellte Edge-TPU soll – ergänzend dazu – das Anwenden dieser Modelle (Inferencing) in Edge-Geräten schneller machen, wie Golem berichtet. Zu diesen Anwendungen gehört etwa das Erkennen eines Objekts in einem Bild.
Statt in Smartphones oder Smarthome-Geräten sollen die winzigen Edge-TPU künftig im Unternehmensbereich eingesetzt werden. Laut The Verge könnten dank der KI-Chips etwa automatische Qualitätskontrollen in Fabriken beschleunigt werden. Ebenfalls möglich ist der Einsatz in Lokomotiven oder auf Ölförderplattformen.
Der Vorteil der mit den Edge-TPU ausgestatteten Geräte gegenüber den Cloud-Äquivalenten: Die Hardwarelösung muss die gesammelten Daten für die Analyse erst in die Cloud senden. Die Nutzung eines Geräts mit integriertem KI-Chip gilt daher im Allgemeinen als sicherer. Zudem dürften die Ergebnisse schneller da sein, und es wird wohl weniger Ausfallzeiten geben als mit einer Cloudlösung.
Edge-TPU, Cloud und Framework: Google verfügt jetzt über ganze KI-Palette
Zwar gibt es weitere Unternehmen, die sich mit dem Design von KI-Chips beschäftigen, etwa ARM, Qualcomm und Mediatek. Mit den neuen KI-Chips verfügt Google aber über eine komplette KI-Palette, wie The Verge erklärt. Kunden könnten ihre Daten in der Google-Cloud speichern, die dortigen TPU zum Training der Algorithmen nutzen und die Anwendung dank der Edge-TPU auf einem Edge-Gerät vollziehen.
Zudem bietet Google mit Tensorflow gleich noch ein Framework für die Programmierung von Machine-Learning-Software. Die Edge-TPU sollen mit Tensorflow Lite laufen, einer speziell auf den Einsatz in mobilen und Embedded-Geräten optimierten Variante seines KI-Frameworks.
Entwicklern in Unternehmen will Google ab Oktober ein Entwicklerboard mit der Edge-TPU zur Verfügung stellen, um deren Fähigkeiten testen zu können. Das Board besteht laut Google einem System-on-Module (SOM) mit der Edge-TPU, einer NXP-CPU und einer Grafikeinheit. Das Board beherrscht WLAN und Bluetooth 4.1. Auch USB- und HDMI-Anschlüsse sind vorhanden.
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