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Google推出EfficientNet-EdgeTPU演算法,加速AI边沿装配效能

EfficientNet-EdgeTPU是针对Coral Dev Board、Tinker Edge T等搭载Edge TPU张量处理器举行最佳化的演算法,它能提拔神经网路运算效能达10倍之谱,关于运算能量有限的边沿装配来讲,是相称主要的打破,并能带来更多运用的可能性。 

透过AI填补摩尔定律放缓 摩尔定律(Moore's law)由Intel创始人之一戈登•莫耳提出,他展望每隔2年积体电路上可包容的电晶体数量会增添1倍,在过去的数十年间,电脑的生长都相称符合这条定律。

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而Google在官方AI研讨部落格提到,在半导体制成愈来愈精进以后,要进一步减少电晶体的尺寸比以往越发难题,因而资讯产业便逐步将开辟核心转移到硬体加快等特别运用范畴,以延续推动产业生长。

这个征象也发生在AI、机械进修范畴,很多研发单位都在努力打造神经网路(Neural Network,NN)的加快运算单位,然则嗤笑的是,即使运用于资料中心或边沿装配的神经运算装配愈来愈广泛,但却很少有为这些硬体最佳化的演算法。

为了处理这个题目,Google宣布了EfficientNet-EdgeTPU影象分类演算模子,望文生义能够猜到它以Google自家的开源EfficientNets模子为基本,并针对Edge TPU举行最佳化,以利提拔边沿装配在AI运算上的效能表现。

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