1. 情报or新闻 连结： http://bit.ly/2v3OJVY 2. 内文： 谷歌推出第三代TPU抢攻物联网与终端 在2016年，谷歌发布第一代TPU（Tensor Processing Unit）。这是一款专门针对机器学 习客制化的专用晶片（ASIC），也是一款谷歌高度客制化的AI晶片，主要是采用谷歌深度 学习框架TensorFlow而设计。由於AlphaGo闻名於世，因而谷歌TPU的强大运算能力绝对扮 演重要角色。 谷歌於7月底宣布TPU 3.0，即是Edge TPU正式进入Alpha内部测试阶段，未来将使感测器 和其他小工具能够更快地处理数据。 TPU晶片其实可以用於各种场景，但是最初的一个用途是用於工业制造。消费电子制造商 LG正在测试这款TPU，让该系统可以自动检测显示器玻璃的制造缺陷。 目前，在制造用於显示器面板的玻璃期间，检查装置每秒处理超过200个玻璃图像。LG表 示，任何出现的问题都是人工检查的，现有系统的准确率约为50%。 可是采用谷歌的人工 智慧即可提供99.9%的准确率。 谷歌进入客制化AI晶片是尝试扩大与亚马逊和微软在云端市场的竞争。自2015年以来，谷 歌一直在使用TPU来加速自己数据中心的某些工作负载，而不是依赖英伟达等供应商提供 的商用晶片。 可是，谷歌开始采用TPU之後，让谷歌更为坚决相信其AI晶片正变得更具战略性的武器。 在AI中，研究人员使用大量数据训练模型，以便机器能够在新数据到达时进行预测。TPU 的初始版本只能做出这些预测，而2017年的第二个版本已经可以用於训练模型，进而开始 与英伟达(Nvidia)展开竞争。 至於第三代TPU，即是Edge TPU，其专门用於AI预测部分的微型晶片，比训练模型的运算 密集度还要更低。Edge TPU无需连接到一些功能强大的电脑即可进行运算，因此应用程式 可以更快反应，且更可靠运行。其可以与感应器装置中的标准晶片或微控制器一起处理AI 工作。 谷歌其实不想让Edge TPU与传统晶片竞争，这种作法对於所有晶片供应商和设备制造商都 非常有利。谷歌期望Edge TPU将会颠覆云端市场之竞争，因为就成本和能源使用而言，谷 歌晶片在某些类型的运算方面可以比传统晶片更高效。 谷歌并不是唯一一家将重点放在所谓的物联网处理上的云端服务提供商，其重点是管理和 处理来自许多小型嵌入式装置的数据。2018年早些时候，微软也曾经宣布推出面向物联网 的晶片设计。 3.心得 Google所推出的TPU 3.0，也就是Edge TPU并不仅仅只是设计来为了跟传统晶片竞争， 而是放眼於整个云端市场，虽然Google并不是第一个推出物联网面向的晶片设计， 可它能够准确处理来自许多小型嵌入式装置的数据，的确是做出了谷歌与其他厂商的不同。 --

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