Google在7月底舉辦的2018 Google Cloud NEXT大會上,，正式發(fā)表新款Edge TPU芯片以及Cloud IoT Edge邊緣運算平臺,，借此等于Google將自有加速機器學習(ML)負載的TPU專用芯片正式帶向邊緣運算市場，可借由推論部署在邊緣端的機器學習模型來強化Cloud TPU的不足,；至于Cloud IoT Edge則是可延伸Google Cloud的資料處理及機器學習至邊緣裝置端,。

　　借由推出Edge TPU及Cloud IoT Edge,，Google正是進軍邊緣運算市場，將與已發(fā)展出廣泛邊緣運算戰(zhàn)略的亞馬遜(Amazon),、微軟(Microsoft)展開正面競爭,。如今Google透過投資Android Things、以云端為基礎的物聯(lián)網(IoT)平臺,，以及邊緣運算TPU,，等于讓Google具備了堅實的物聯(lián)網(IoT)發(fā)展戰(zhàn)略。

　　根據(jù)富比士(Forbes)及LinuxGizmos報導,，Google幾年前宣布將TPU加入其云端平臺,，加速機器學習負載，在此情況下,，該公司Cloud TPU可提供用來訓練基于深度神經網路的復雜機器學習模型的運算效能,。如今新推出的Edge TPU，則可透過在邊緣端執(zhí)行訓練模型的推論,，來強化Cloud TPU的不足之處,，這款Google特殊應用IC(Application-specific integrated circuit；ASIC)可應用在預測性維護,、機器視覺,、異常檢測、語音辨識以及機器人等多個領域,。

　　預期Google客戶將運用Gloud TPU來訓練機器學習模型,，以及部署在Cloud IoT Edge透過Edge TPU進行推論。運行在Cloud IoT Edge上的推論引擎「Edge ML」與TPU的結合,，可為MobileNets及Inception V3這類深度學習網路提供優(yōu)化,。

　　至于Cloud IoT Edge邊緣運算平臺，則是可用于驅動機械手臂,、風力發(fā)電機以及鉆油平臺等邊緣運算裝置的軟體平臺,，能運行在Android Things或Linux OS系統(tǒng)上。Cloud IoT Edge與運行在公共云的Cloud IoT核心進行無縫整合,，傳感資料在擷取至公共云之前,，將被搜集,、聚合、處理及過濾,。

　　此外,，Google也為開發(fā)者推出一款Edge TPU開發(fā)套件，將于10月正式問世,，此開發(fā)套件內含系統(tǒng)模組(SOM),。此系統(tǒng)模組結合Google的Edge TPU、恩智浦(NXP)中央處理器(CPU),、Wi-Fi以及Microchip的安全要素,。Google這款Edge TPU開發(fā)套件也等于是NVIDIA自有嵌入式人工智能(AI)裝置Jetson TX2的替代選擇。

　　值得注意的是,，在發(fā)布Edge TPU后,，Google也隨之發(fā)表基于USB Type-C版本的Edge TPU加速器「Edge TPU Accelerator」，可直接插入搭載Linux或Android Things的電腦中加速機器學習推論,，供在地化邊緣分析所需,，也可支援Raspberry Pi Zero。Google這款加速器將成為與英特爾(Intel)的Neural Compute Stick競爭的產品,，正式出貨時間同樣是在10月,。

　　另外，近期Google也宣布收購IoT PaaS公司Xively,，透過將Xively資源與Google既有Cloud IoT Core進行整合,，也有助讓Google Cloud Platform在公共云領域變成可行的企業(yè)物聯(lián)網服務。