谷歌仍然是技术发展的前沿。 谷歌提供Edge Tensor处理单元（TPU）板和Edge TPU加速器。 它的Edge TPU Accelerator是一款USB设备，可与Raspberry Pi等主板配合使用。 使用谷歌的Edge TPU加速器，开发人员可以利用Pi和Odroid XU4等低功耗单板计算机（SBC）进行各种自助（DIY）人工智能（AI）项目。 这些芯片针对Google的TensorFlow机器学习框架进行了优化，并与边缘设备连接。

　　最终谷歌地球要不要vpn，Google寻求提供一系列自定义硬件，以允许开发人员创建机器学习项目，如语音和图像识别。 通过为边缘设备推出TPU芯片，Google提供硬件，软件和服务器级别的机器学习产品。 Google的TPU设备包括Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator。

　　总的来说，很明显谷歌试图让机器学习更容易获取。此外，谷歌准备控制从开发人员的硬件到服务器端机器学习的一切。不幸的是，将Edge TPU加速器限制为USB 2.0速度可能会成为瓶颈。尽管如此，TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator都可以让各种SBC的机器学习完全可行。对于寻求机器学习和AI实验的开发人员来说，这是一个巨大的胜利。

　　那EdgeTPU优点这么多会取代Cloud TPU吗？也不会。在AI应用场景中，边缘运算短期内不会取代云端运算，因为许多高阶应用机器学习模型，由于消耗的运算量大，还是需要透过「云端」训练机器学习模型，边缘运算由于硬体成本与环境限制，还是有其运算局限，也因此若延伸到两种芯片的关系上，两者是相辅相成，功能不重叠，是互补关系。

　　Google在官方部落格中强调：「Edge TPU是设计来让Google的 Cloud TPU 产品更完整。」如此一来，可以更快地在云端中训练机器学习，然后在Edge飞速进行机器学习推演。这让你的感测器不再只是数据收集器，而是可以做出更在地、即时、智慧的决策。返回搜狐，查看更多