在日前于美國舊金山舉行的Google Cloud Next大會上,Google針對基于其TPU設計的邊緣運算推出全新人工智能(AI)芯片——Edge TPU,并利用這款機器學習加速器芯片加強ASIC的開發(fā)。
Google似乎暗示著它也將直接把這款Edge TPU賣給想要打造智能邊緣設備的公司。Google可能試圖利用其內(nèi)部設計進入新市場,也可能是想藉由較大的芯片量分散其開發(fā)成本,試圖降低內(nèi)部的ASIC開發(fā)成本。
銷售芯片之舉還可為開發(fā)人員建構一個更大的生態(tài)系統(tǒng)。Google一開始的計劃是透過幾種DIY開發(fā)板提供Edge TPU。
Google為想要增加機器學習的DIY創(chuàng)作者(稱為AIY)提供了一系列的工具套件。這些項目一開始采用Raspberry Pi開發(fā)板。最后一款工具套件是相機模塊,可用于展示如何建構視覺機器學習項目。在該項目中,Google采用英特爾(Intel)的Movidius芯片作為專用視覺推論加速器。
這兩款最新的開發(fā)工具包都使用Edge TPU芯片實現(xiàn)推論加速。目前,Google尚未透露這些套件或Edge TPU的定價或可用性,公開的技術細節(jié)也很簡略。我們只知道該TPU支持8位和16位整數(shù)運算,但無法找到進一步的功率或性能數(shù)據(jù)。
Google似乎打算積極投入芯片設計,最近還聘請被譽為“硅谷教父”的John Hennessy擔任主席,前加州伯克利大學教授David Patterson也加入了TPU團隊。這兩位重量級人物都是計算機架構權威教科書的作者。
Google TPU和TPU 2都是專為內(nèi)部云端數(shù)據(jù)中心需求而設計的。如今有了Edge TPU,讓Google得以將TPU架構帶入更廣闊的市場。該公司現(xiàn)在聲稱可以為基于Google架構的機器學習建構從邊緣到云端的完整生態(tài)系統(tǒng)。Google的網(wǎng)站還引用了中國汽車供貨商Xee的聲明——為Edge TPU打造Xee連網(wǎng)汽車平臺背書。
不過,Google要進軍芯片設計業(yè)務仍然存在諸多挑戰(zhàn)。首先,該公司需要建立銷售通路,以及支持能與成千上百家客戶打交道的生態(tài)系統(tǒng)。
其次是嵌入式系統(tǒng)設計人員面臨的風險。Google有過終結產(chǎn)品和服務的記錄——當它認為有些產(chǎn)品和服務失去實用性時,轉(zhuǎn)而將相關資源重新定位于更有趣的項目。因此,如果Google停止銷售Edge TPU而未提供轉(zhuǎn)移計劃時該怎么辦?這又會對采用Edge TPU的第三方設計帶來什么沖擊?
第三,它可能會使Google與英特爾/Movidius等現(xiàn)有合作伙伴形成直接競爭。新的機器學習芯片公司可能不愿意與Google合作,他們可能會擔心Google將竊取其概念另行打造競爭芯片。
我認為,如果Google能將銷售責任轉(zhuǎn)移給第三方芯片公司——如恩智浦半導體(NXP)或微芯科技(Microchip)等擁有銷售和物流資源,可支持嵌入式設計的產(chǎn)品,或許會更有意義。許多嵌入式公司都擁有銷售產(chǎn)品給嵌入式設計師的通路經(jīng)驗,也很歡迎再添加機器學習加速器系列產(chǎn)品。Google似乎想擁有客戶關系,以確保開發(fā)人員遵循Google架構,但我不確定Google是否準備好支持整個嵌入式產(chǎn)品的生命周期。
Google的另一個替代方案是釋出Edge TPU設計,使其成為開放來源RTL。該公司可以將其提交給GitHub或RISC-V基金會。這將增加TPU設計直接整合于微控制器(MCU)和SoC的機會。
至少,我認為嵌入式設計師都應該謹慎考慮是否采用Google作為芯片供應來源。
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原文標題:看架勢,谷歌要開始賣機器學習芯片了?
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