在谷歌第一代可擴(kuò)展分布式訓(xùn)練和推理系統(tǒng)取得成功后，谷歌大腦團(tuán)隊(duì) DistBelief 與 Alphabet 合作，構(gòu)建了用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)施和部署的第二代系統(tǒng) TensorFlow。

與 DistBelief相比，TensorFlow 的編程模型更加靈活，同時(shí)保持其高性能和對(duì)訓(xùn)練的支持以及在各種異構(gòu)硬件平臺(tái)上使用廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。正如谷歌所說(shuō)，“偉大的軟件最閃耀的是偉大的硬件，”谷歌的幾個(gè)團(tuán)隊(duì)探索了用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的定制加速器的設(shè)計(jì)。這些努力促成了張量處理單元 （TPU） 的誕生，這是一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的定制專用集成電路，專為 TensorFlow 量身定制。

一年多來(lái)，谷歌在其數(shù)據(jù)中心驗(yàn)證了 TPU 的性能和效率，這些 TPU 的每瓦性能優(yōu)化了一個(gè)數(shù)量級(jí)。TPU 芯片更能容忍降低的計(jì)算精度，這意味著每次操作只需要很少的晶體管，從而在相同的硅流片上每秒產(chǎn)生更多的操作。

在定量分析方面，與現(xiàn)代 CPU 和 GPU 相比，TPU 的性能提高了 15-30 倍，每瓦性能提高了 30-80 倍。通過(guò)這種方式，谷歌可以以更低的成本大規(guī)模設(shè)計(jì)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。谷歌 TPU 采用 28nm 工藝技術(shù)，運(yùn)行頻率為 700MHz，運(yùn)行時(shí)功耗為 40W，支持 PCIe Gen3 x16 總線，提供 12.5GB/s 的帶寬用于與其主機(jī)平臺(tái)連接。

通往谷歌珊瑚之路

Google 推出了 Coral，這是一個(gè)用于構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的完整工具包，利用高效、私密、快速和離線的設(shè)備上推理功能。所有這一切都始于 Google Edge TPU 的發(fā)布，這是一種小型專用集成電路，可為低功耗設(shè)備提供高性能 ML 推理。

單個(gè) ASIC 每秒可以執(zhí)行 4 萬(wàn)億次操作 （4 TOPS），同時(shí)需要 2 瓦的功率 （2 TOPS/watt）。Cloud TPU 與 Edge TPU 非常不同，因?yàn)樗鼈兎浅＿m合訓(xùn)練可能需要數(shù)周時(shí)間才能在硬件上訓(xùn)練的大型復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型。邊緣 TPU 專為前面提到的小型和低功耗設(shè)備而設(shè)計(jì)，是設(shè)備上 ML 推理的理想選擇。

顧名思義，Google Edge TPU 僅使用第一代 Edge TPU 支持 TensorFlow Lite，該 TPU 能夠執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 等深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其成為基于視覺(jué)的 ML 應(yīng)用程序的不錯(cuò)選擇。此 Edge TPU 可以執(zhí)行加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，但僅限于保留最后一層。但是，API 可以通過(guò)反向傳播和權(quán)重印記來(lái)執(zhí)行加速遷移學(xué)習(xí)。

為了支持 Google TPU，制造商在 Coral 的引擎蓋下設(shè)計(jì)了幾個(gè)集成邊緣 TPU 的硬件。列表中的一些流行的定制硬件包括開(kāi)發(fā)板和 USB 加速器——被視為許多以人工智能為中心的應(yīng)用程序?qū)嶒?yàn)的一部分。

來(lái)自澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織 （CSIRO）、昆士蘭大學(xué)和昆士蘭科技大學(xué)的一組研究人員報(bào)告了與廣泛采用的嵌入式處理器 Arm Cortex-A53 相比，Edge TPU 的能效性能研究結(jié)果［2］。結(jié)果表明，對(duì)于少于 5400 個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和 0.15MB 模型大小的模型，Cortex-A53 比 Edge TPU 更有效。然而，隨著模型大小的增加，Edge TPU 的性能優(yōu)于 Cortex-A53——保持性能直到模型大小超過(guò) 8MB。一旦模型大小達(dá)到 13.5MB 左右，Cortex-A53 就會(huì)超過(guò) Edge TPU，并且輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò) 5400，Cortex-A53 就非常高效。

向前邁出一步

最近，谷歌在沒(méi)有任何官方新聞稿或公告的情況下，推出了帶有板載攝像頭、麥克風(fēng)和 Edge TPU 的新型 Coral 開(kāi)發(fā)板 micro 的登陸頁(yè)面。65x30 mm 微型開(kāi)發(fā)板比著名的羽毛外形稍大，集成了 NXP i.MX RT1176 微控制器，具有 Cortex-A7 和 Cortex-A4 以及 Coral Edge TPU 協(xié)處理器，可提供 4 TOPS。Arm 處理器在單個(gè)硅流片中的組合提供了卓越的計(jì)算能力和多種媒體功能。

根據(jù)板載組件，內(nèi)置攝像頭和麥克風(fēng)表明了用于原型設(shè)計(jì)和部署低功耗嵌入式系統(tǒng)（如對(duì)象檢測(cè)和圖像分類）的特殊設(shè)計(jì)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化了由 Edge TPU 設(shè)備上機(jī)器學(xué)習(xí)推理支持的基于視覺(jué)的應(yīng)用程序的實(shí)現(xiàn)。除了良好的輸入/輸出連接外，12 針 GPIO 接頭使開(kāi)發(fā)人員能夠?qū)?I/O 設(shè)備連接到 Coral 微開(kāi)發(fā)板。

隨著谷歌意識(shí)到需要滿足極低功耗邊緣設(shè)備的需求，以實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)處理和低延遲，谷歌發(fā)布了 Coral 開(kāi)發(fā)板微，專注于微控制器驅(qū)動(dòng)的 tinyML 項(xiàng)目。谷歌沒(méi)有透露該產(chǎn)品定價(jià)和可用性的許多細(xì)節(jié)，這意味著感興趣的開(kāi)發(fā)者需要無(wú)限期地等待更明確的信息。

審核編輯：郭婷