谷歌的小芯片代表著對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的巨大賭注

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谷歌發(fā)布了一款芯片和邊緣軟件，可以改變企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，并使其與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手亞馬遜和微軟站穩(wěn)腳跟。

谷歌正在采取兩個(gè)步驟 - 一個(gè)是硬件，一個(gè)是軟件 - 將其分析和機(jī)器學(xué)習(xí)功能帶到邊緣網(wǎng)絡(luò)，甚至是個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備，以更好地處理越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)該公司在其Cloud Next技術(shù)大會(huì)上表示。

第一步是Google將其Cloud IoT軟件平臺(tái)的功能擴(kuò)展到邊緣網(wǎng)絡(luò)。第二個(gè)是一個(gè)微型芯片，可以集成到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身，并在傳輸之前處理它們收集的數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算 - 它描述了一個(gè)專(zhuān)門(mén)的計(jì)算機(jī)位于非常接近的物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)自己從這些端點(diǎn)進(jìn)行分析和數(shù)據(jù)處理，而不是把信息發(fā)送一路回?cái)?shù)據(jù)中心的架構(gòu) - 非常多，向上面向物聯(lián)網(wǎng)部署的即將到來(lái)的模型，特別是在對(duì)延遲有嚴(yán)格要求的用例中。

然而，基督教雷諾，物聯(lián)網(wǎng)為451研究的研究總監(jiān)說(shuō)，邊計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)是次要的一個(gè)更人為因素 - 即站立受益于操作技術(shù)實(shí)現(xiàn)的經(jīng)理（工廠(chǎng)車(chē)間，運(yùn)輸隊(duì)等）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)根本不習(xí)慣將重要的管理和分析功能遷移到云，甚至是私有云。

因此，谷歌將其物聯(lián)網(wǎng)軟件堆棧帶入邊緣設(shè)備，消除了潛在的嚴(yán)重進(jìn)入障礙，使公司成為企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)管理更具吸引力的選擇。它還使谷歌的產(chǎn)品更加符合微軟和亞馬遜的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，他們已經(jīng)將他們的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)帶到了邊緣。

谷歌在其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中的地位可能得益于它在Cloud Next宣布的名為Edge TPU的芯片，該芯片通過(guò)該公司的TensorFlow AI軟件加速了機(jī)器學(xué)習(xí)。

“取決于Edge TPU的有效性，這可能不僅讓他們抓住了，而且讓他們?cè)诩夹g(shù)上領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，”Renaud說(shuō)。

Edge TPU是一種定制芯片，只是一分錢(qián)的一小部分，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于在端點(diǎn)設(shè)備上運(yùn)行Google的TensorFlow Lite機(jī)器學(xué)習(xí)模型。我們的想法是使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備本身來(lái)產(chǎn)生有意義的預(yù)測(cè)和洞察力。

谷歌在其網(wǎng)站上表示，該芯片可用于實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，異常檢測(cè)，機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別等功能。

希望盡早獲得幫助的開(kāi)發(fā)人員可以在此處向Google申請(qǐng)。

邊緣TPU是否會(huì)看到大規(guī)模的采用以及它是否像谷歌所說(shuō)的那樣有效，還有待觀(guān)察。

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