不做云计算都不好意思说做的是AI,这句话不能完全成立,但也从某一个角度说明了云对于AI是何等的重要。这一波的AI风口中,云计算成为各家竞争和布局的关键。一方面是AI的计算、存储和机器训练大都需要在云端完成,另一方面,大平台也需要通过云去给创业者和产业赋能,完成在B端的布局。
然而,在这样的背景下,近几年把AI芯片当做布局关键的Google却布了一个另类的局。
近日,Google推出了Edge TPU芯片,该芯片能让传感器和其他设备高效处理数据。以LG为代表的消费电子类产品制造商们开始尝试使用这一芯片进行测试,www.000207.com。据介绍,Edge TPU尽管计算强度没那么大,而且是独立运算,但效率和能耗是其关键优势。
Google早在2015年就推出了TPU,用来加速自家数据中心的工作负载。将AI芯片作为关键目标后,开始投入大量的研发精力去建造数据训练模型。当大型运算芯片成为竞争的焦点时,Google在继续TPU战略的同时,向另一个新的领域布局,发布了Edge TPU芯片。
在业界看来,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",因为将一部分的数据运算从云端下放到终端设备上后,成本和效率优势就会显现的非常明显。 以工业检测为例,由于监测终端的设备采用了Edge TPU,处理效率将提升到每秒200张图像,准确率也从50%提升到99.9%。
Edge TPU的推出,让业内不仅仅关注大型的云端计算,边缘计算再次成为关注点。AI与物联网的结合,再一次被看好。
早在去年高通公司的刘学微就提醒创业者,AI刚刚兴起,很多公司在关注自动驾驶,或到ImageNet ILSVRC比赛上去显示实力,或进行下棋。但更值得关注的是AI能为人们带来什么,例如手机、物联网终端等市场机会更值得去关注。刘学微拿最普遍的手机举例,他指出,现在中国市场每年约卖出有6亿部手机,如果有十分之一的手机用上AI算法实现某些功能,这个领域的市场规模对创业者来说是非常可观的。围绕手机的输入和输出,以及主动推荐等应用,每个市场都有巨大的潜力。
标签 边缘 云端 芯片 设备 云计算