在中文语境里,英语smart也被翻译为“智能”,比如智能手机、智能钢琴、智能路由器、智能电视机、智能洗衣机和智能空调等,但是,那都是些“伪智能”。
今天,小编要与大家聊聊真正的智能,基于卷积神经网络算法(CNN)的智能(AI)。前几年,谷歌已经推出了面向服务器的TPU(TensorProcessingUnit)芯片。
这种芯片是专门为跑TensorFlow而生的,也就是我们常说的机器学习(MachineLearning,简称ML)算法,这是种人工智能(AI)算法。
谷歌在测试中发现,TPU跑TensorFlow比英伟达GPU计算卡更快更省电,所以最近都把负责机器学习的云服务器从GPU平台替换为TPU平台了。
如下图所示,换下来的GPU计算卡,想收的可以在芯板坊的微信公众号里留言。
TensorFlow的ML算法包含了神经网络训练和推理。相对来说,训练需要大量的计算资源和计算时间,需要在服务器端完成,但是推理就简单多了,这就有了小型化、轻量化的可能。所以,谷歌的工程师脑洞大开地创造了TensorFlowLite,与原版TensorFlow相比,精简掉了神经网络训练部分,但是保留了数据采集和推理,这样就非常适合在移动端跑了。
软件有了,接下来就差适合的硬件了。前面的TPU如果直接用在移动端的话,有些太强大了,耗电和发热也过高,所以把它也缩减一下,于是有了EdgeTPU。EdgeTPU对制造成本和运行耗电都做了优化,而且非常迷你,如下图所示。
EdgeTPU可以与云端TPU交互,读取云端TPU的训练模型,然后在移动端本地收集数据,然后在本地实时执行推理算法。
EdgeTPU因为小而且省电,现在可以作为协处理器嵌入到嵌入式Linux开发板里。谷歌打算在今年10月份推出一个开发板套件,核心是恩智浦的ARM处理器芯片,包含了CPU和GPU;谷歌的EdgeTPU作为协处理器安装在板子上,负责人工智能算法。这块板子看上去跟树莓派很像,但是性能上要比树莓派强多了。
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