邊緣計算與本地AI,Google Coral硬件的智能解決方案

DIY MAKER 於 17/02/2020 發表 收藏文章
邊緣計算與本地AI,比起英特爾,Google Coral硬件太低調了

AI使機器能夠執行過去僅屬于人類領域的各種任務。例如:是否需要在工廠生產線上進行質量控制?設置AI驅動的攝像頭以發現產品缺陷。如何分析醫療數據?機器學習可以從掃描中識別出潛在的腫瘤并將其標記給醫生。

但是,只有這樣的應用程序既快速又安全,它們才有用。在工廠中使用AI攝像頭花費幾分鐘來處理圖像的設備并不多,而且如果將其發送到云端進行分析,沒有患者愿意冒著暴露其醫療數據的風險。

這些是Google嘗試通過一項名為Coral的計劃來解決的問題。

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“傳統上,AI設備的數據被發送到大型計算實例,這些實例位于集中的數據中心,機器學習模型可以快速運行,” Coral產品經理Vikram Tank通過電子郵件向The Verge解釋。 “ Coral是Google的硬件和軟件組件平臺,可幫助你使用本地AI構建設備-在邊緣設備上為神經網絡提供硬件加速。”

你可能以前從未聽說過Coral(去年10月才從Beta版“畢業”),但它是快速發展的AI領域的一部分。市場分析師預測,到2020年,將售出7.5億多塊邊緣AI芯片和計算機,到2024年將增長到15億塊。盡管其中大多數將安裝在諸如電話之類的消費類設備中,但很大一部分是面向行業中的企業客戶的:如汽車和醫療保健。

為了滿足客戶的需求,Coral提供了兩種主要類型的產品:用于制作新創意原型的加速器和開發板,以及旨在為智能相機和傳感器等生產設備的AI大腦提供動力的模塊。這兩種設備,硬件的核心都是Google的Edge TPU,這是一種經過優化以運行輕量級機器學習算法的ASIC芯片-與Google的云服務器中使用的水冷TPU相似。

Tank說,雖然單個的工程師可以使用其硬件來創建有趣的項目(例如,Coral提供了有關如何構建AI棉花糖分揀機和智能鳥喂食器的指南),但長期的重點是企業客戶汽車界和醫療保健等行業。


作為Coral定位的解決方案的一個示例,Tank提供了一種自動駕駛汽車的場景,該場景使用機器視覺來識別街道上的物體。

他說:“以65英里/小時的速度行駛的汽車將在100毫秒內橫穿近10英尺,因此,例如由緩慢的移動連接引起的任何“處理延遲”都會“增加關鍵用例的風險。”Coral可以在設備上進行分析,而不必等待緩慢的連接來確定是停車牌還是前面的路燈亮起來。這要安全得多。

Tank說,在改善隱私方面也存在類似的好處。他說:“考慮要使用圖像識別對超聲圖像進行實時分析的醫療設備制造商。”將這些圖像發送到云端會為黑客定位提供潛在的薄弱環節,但是對設備上的圖像進行分析可以使患者和醫生“確信設備上處理的數據不會超出他們的控制范圍。”


Google的Edge TPU,一種針對AI優化的微型處理芯片,是大多數Coral產品的核心。

Tank表示,盡管Coral的目標市場是企業界,但該項目實際上源于Google的“ AIY”DIY機器學習套件。 AIY套件于2017年推出,由Raspberry Pi計算機提供支持,可讓任何人構建自己的智能揚聲器和智能相機,并且在STEM玩具和制造商市場取得了巨大成功。

Tank表示,AIY團隊很快注意到,雖然有些客戶只是想按照說明進行操作并制造玩具,但其他客戶卻想通過硬件以制作自己的設備原型。創建Coral就是為了迎合這些客戶。

Google的問題在于,有數十家公司的業務與Coral相似。這些公司的業務范圍從諸如西雅圖的Xnor這樣的初創公司開始,這些公司使AI攝像頭的效率足以依靠太陽能來運行,再到像英特爾這樣的強大公司,英特爾在2017年推出了首批企業USB加速器之一,并于去年12月以20億美元的價格收購了該公司。芯片制造商Habana Labs改善其邊緣AI產品(以及其他功能)。

鑒于競爭對手眾多,Coral團隊表示,通過將其硬件與Google的AI服務生態系統緊密集成,可以與眾不同。

包括芯片,云訓練,開發工具等在內的這一系列產品,長期以來一直是Google人工智能系列的主要力量。就Coral而言,這里有一個專門為其硬件編譯的AI模型庫,以及Google Cloud上的AI服務,這些服務直接與各個Coral模塊(例如其環境傳感器)集成。

實際上,Coral與Google的AI生態系統緊密集成,以Edge TPU為動力的硬件只能與Google的機器學習框架TensorFlow配合使用,Verge談及AI邊緣市場的競爭對手,這可能是一個限制因素。

“邊緣產品專門針對其平臺進行處理,而我們的產品則支持市場上所有主要的AI框架和模型,” AI邊緣公司Kneron的發言人告訴The Verge。 (Kneron說,它的評估沒有“否定性”,并且Google進入市場是受歡迎的,因為它“驗證并推動了該領域的創新”。)

對于Google而言,Coral的吸引力可能不一定是收入,而只是了解有關AI在重要領域如何應用的更多信息。在當今的實用機器學習世界中,所有道路無可避免地涌向了邊緣人工智能。




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