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Nachdem Google am ersten Tag seiner Cloud Next-Konferenz im Moscone Center in San Francisco, Kalifornien, seine Cloud Services-Plattform für Unternehmen vorgestellt hatte, kündigte Google am zweiten Tag der Veranstaltung zwei neue Produkte an, von denen das Unternehmen sagt, dass sie Kunden helfen werden „Intelligente vernetzte Geräte in großem Maßstab entwickeln und bereitstellen“.
Der Erste, Edge TPU, ist ein neuer IoT-fokussierter Hardware-Chip für die Edge-Umgebung, während der zweite, Cloud IoT Edge, ist ein Software-Stack, der die KI-Funktionen von Google Cloud auf Gateways und verbundene Geräte erweitert. Zusammen, so Google, ermöglichen die beiden Produkte den Nutzern dies „Erstellen und trainieren Sie ML-Modelle (Machine Learning) in der Cloud und führen Sie sie dann auf Cloud IoT Edge-Geräten über den Edge TPU-Hardwarebeschleuniger aus.“.
Edge TPU
Edge TPU ist Googles speziell entwickelter ASIC-Chip, der laut Angaben des Unternehmens für die Ausführung seiner TensorFlow Lite-Modelle für maschinelles Lernen (ML) am Rande ausgelegt ist. Laut Injong Rhee, IoT-Vizepräsident von Google, war das Unternehmen bei der Entwicklung des Chips "Hyperfokussiert" zur Optimierung von "Leistung pro Watt" und "Leistung pro Dollar" auf kleinem Raum.
„Edge-TPUs ergänzen unser Cloud-TPU-Angebot, sodass Sie das ML-Training in der Cloud beschleunigen und dann blitzschnelle ML-Inferenzen am Rand erhalten können. Ihre Sensoren werden mehr als nur Datensammler - sie treffen lokale, intelligente Entscheidungen in Echtzeit. “
Cloud IoT Edge
Cloud IoT Edge besteht aus zwei Komponenten: der Edge IOT Core Gateway-Funktionen und Rand ML, Eine Laufzeit, die auf dem leichtgewichtigen Open-Source-ML-Framework TensorFlow Lite basiert und Modelle auf Edge-Geräten ausführen kann, die auf Android Things oder Linux OS basieren. Es erweitert die Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernfunktionen von Google Cloud auf Gateways, Kameras und Endgeräte und macht IoT-Anwendungen nach Angaben des Unternehmens intelligenter, sicherer und zuverlässiger.
„Damit können Sie in Google Cloud trainierte ML-Modelle auf der Edge-TPU oder auf GPU- und CPU-basierten Beschleunigern ausführen. Cloud IoT Edge kann auf Android Things- oder Linux OS-basierten Geräten ausgeführt werden. “
Edge TPU Development Kit
Google hat außerdem ein Edge-TPU-Entwicklungskit angekündigt, das ein System-on-Module (SOM) enthält, das Googles Edge-TPU, eine NXP-CPU, Wi-Fi und das sichere Element von Microchip in einem kompakten Formfaktor kombiniert. Es wird Entwicklern im Oktober zur Verfügung stehen, sagt das Unternehmen.
