Google正式进军边缘运算市场

Google在7月底举办的2018 Google Cloud NEXT大会上，正式发表新款Edge TPU芯片以及Cloud IoT Edge边缘运算平台，借此等于Google将自有加速机器学习(ML)负载的TPU专用芯片正式带向边缘运算市场，可借由推论部署在边缘端的机器学习模型来强化Cloud TPU的不足;至于Cloud IoT Edge则是可延伸Google Cloud的资料处理及机器学习至边缘装置端。

借由推出Edge TPU及Cloud IoT Edge，Google正式进军边缘运算市场，将与已发展出广泛边缘运算战略的亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)展开正面竞争。如今Google透过投资Android Things、以云端为基础的物联网(IoT)平台，以及边缘运算TPU，等于让Google具备了坚实的物联网(IoT)发展战略。

根据富比士(Forbes)及LinuxGizmos报导，Google几年前宣布将TPU加入其云端平台，加速机器学习负载，在此情况下，该公司Cloud TPU可提供用来训练基于深度神经网路的复杂机器学习模型的运算效能。如今新推出的Edge TPU，则可透过在边缘端执行训练模型的推论，来强化Cloud TPU的不足之处，这款Google特殊应用IC(Application-specific integrated circuit;ASIC)可应用在预测性维护、机器视觉、异常检测、语音辨识以及机器人等多个领域。

预期Google客户将运用Gloud TPU来训练机器学习模型，以及部署在Cloud IoT Edge透过Edge TPU进行推论。运行在Cloud IoT Edge上的推论引擎「Edge ML」与TPU的结合，可为MobileNets及Inception V3这类深度学习网路提供优化。

至于Cloud IoT Edge边缘运算平台，则是可用于驱动机械手臂、风力发电机以及钻油平台等边缘运算装置的软体平台，能运行在Android Things或Linux OS系统上。Cloud IoT Edge与运行在公共云的Cloud IoT核心进行无缝整合，传感资料在撷取至公共云之前，将被搜集、聚合、处理及过滤。

此外，Google也为开发者推出一款Edge TPU开发套件，将于10月正式问世，此开发套件内含系统模组(SOM)。此系统模组结合Google的Edge TPU、恩智浦(NXP)中央处理器(CPU)、Wi-Fi以及Microchip的安全要素。Google这款Edge TPU开发套件也等于是NVIDIA自有嵌入式人工智能(AI)装置Jetson TX2的替代选择。

值得注意的是，在发布Edge TPU后，Google也随之发表基于USB Type-C版本的Edge TPU加速器「Edge TPU Accelerator」，可直接插入搭载Linux或Android Things的电脑中加速机器学习推论，供在地化边缘分析所需，也可支援Raspberry Pi Zero。Google这款加速器将成为与英特尔(Intel)的Neural Compute Stick竞争的产品，正式出货时间同样是在10月。

另外，近期Google也宣布收购IoT PaaS公司Xively，透过将Xively资源与Google既有Cloud IoT Core进行整合，也有助让Google Cloud Platform在公共云领域变成可行的企业物联网服务。