据媒体报道，为自家数据中心开发人工智能（AI）芯片已经不再满足Google的胃口，其将计划让AI芯片整合到其他公司生产的产品中去。而在本周周三，Google推出了能让传感器和其他设备高效处理数据的芯片Edge TPU，并先投入工业制造领域进行“实验性运行”，其主要用途是应用于检测屏幕的玻璃存在的制造缺陷。消费电子产品制造商LG也将开始对这个芯片进行一系列的测试。
据悉，Edge TPU比训练模型的计算强度要小得多，而且在脱离多台强大计算机相连的基础上进行独立运行计算，效率非常快速。
事实上，Google一直以来对“定制芯片”市场虎视眈眈的野心早已路人皆知，它试图通过自制的芯片夺取云计算市场份额，并与亚马逊（Amazon）和微软（Microsoft）死磕到底。
早在2015年，Google就开始用TPU来加速自家数据中心的某些工作负载，不再依赖Nvidia等供应商提供的商用硬件。而在2017年，Google意识到AI芯片时战略目标的重中之重，因此投入大量的研发精力去建造数据训练模型，在新数据引流的科技潮流下，AI芯片能有效地对大量的机器进行预测。
其实对物联网感兴趣的云计算服务供应商不仅仅是Google，就连微软也嗅到了当中蕴含的庞大商机，所以不难看出，Google的Edge TPU并没有跟传统芯片有任何竞争意向，而是以管理和处理来自许多小型嵌入式设备的数据为核心，致力构建Edge TPU、NXP芯片和Wi－Fi连接，并与Arm、Harting、日立万宝（Hitachi Vantara）、Nexcom、诺基亚（Nokia）和NXP等制造商合作，这对所有硅芯片供应商和设备制造商都非常有利。
Google推出的Edge TPU很可能会在未来引发一系列的“颠覆云计算竞争”，这是因为许多计算现在都能在设备上运行，而不是全部发送到数据中心，亦即边缘计算。而在成本和能耗方面，Edge TPU很可能比传统芯片更加高效和经济。例如在显示面板生产玻璃的行业中，由于该检测设备嵌入了Edge TPU，所以它每秒可处理200多张玻璃图像。相比之下，现有系统的准确率约为50％。而谷歌AI的准确率可达99．9％。
目前处理IT服务的CNS团队已经在测试Edge TPU，相信这块芯片很快会通过内测正式面世。
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