Googleは、新しいCoral開発ボードとUSBアクセラレータに搭載されるEdge TPU（TPUはTensor Processing Unitの略）プロセッサを正式にリリースしました。Edge TPUは、低消費電力の「エッジ」デバイスをターゲットとし、データセンターをターゲットとする同社の「Cloud TPU」を補完する、推論に特化したGoogleの特定用途向け集積回路（ASIC）です。
エッジTPU搭載Coral開発ボード
Googleは昨年7月、モノのインターネット（IoT）デバイス向けにCloud TPUの低消費電力版を開発中であると発表しました。Edge TPUの主な目的は、IoTデバイスをクラウドへの依存から解放し、インテリジェントなデータ分析を実現することです。例えば、監視カメラはクラウド分析によってリアルタイムで物体を識別する必要がなくなり、Edge TPUによってローカルで自律的に物体を識別できるようになります。
Google は現在、クアッドコアの Arm Cortex-A53 CPU、Arm Cortex-M4F リアルタイム コア、Vivante GC7000 Lite GPU を搭載した Raspberry Pi スタイルの開発ボードを開発者向けに提供しています。これらはすべて、1 秒あたり最大 4 兆回の演算 (TOPS) が可能な Google の Edge TPU コプロセッサに接続されています。
このボードには、1GBのLPDDR4 RAM、8GBのeMMC（組み込みマルチメディアカード）メモリ、Wi-Fi 2×2 MIMO（802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz帯）、Bluetooth 4.1が搭載されています。Debian LinuxとTensorFlow Lite機械学習ソフトウェアフレームワークをサポートしています。価格は149.99ドルです。
Coral USBアクセラレータ
Googleは、IntelのNeural Compute Stickに似たUSBアクセラレータも発表しました。Coral開発ボードと同様に、Coral USB AcceleratorにもEdge TPUが内蔵されています。消費電力が低く、開発者にとってより使いやすい形で提供されるため、他のコンピューターやRaspberry Piなどのボードに接続して機械学習のパフォーマンスを向上させることができます。
Coral USBアクセラレータには、32MHzクロックのCortex-M0+マイクロコントローラ、16KBのフラッシュメモリ、2KBのRAMが搭載されています。5GbpsをサポートするUSB Type-Cコネクタを介して他のデバイスに接続できます。TensorFlow LiteもサポートするこのUSBアクセラレータの価格は74.99ドルです。
GoogleのTPU
2016年、Googleは「テンソル・プロセッシング・ユニット」と呼ばれる独自の機械学習特化型プロセッサを発表し、世界を驚かせました。Googleによると、TPUは、特定の一般的な機械学習トレーニングおよび推論アプリケーションにおいて、他のCPUやGPUと比較して最大30倍の速度と効率を実現しました。これは、このチップが最初から機械学習を念頭に置いて設計されていたためです。
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その後、NVIDIAもGPUに「Tensorコア」の統合を開始し、2つのアーキテクチャ間の差は大幅に縮小しました。しかし、Googleの最新のCloud TPUは、パフォーマンスと価格の面でNVIDIAのGPUよりも依然として優位性を持っているようです。
Google が社内で独自の機械学習プロジェクトに使用し、後にそれに最適化されたハードウェアの開発にも使用した TensorFlow フレームワークをオープンソース化した主な理由の 1 つは、これによって本質的に Google のソフトウェアを継続的に改善する開発者とプロジェクトのエコシステム全体が実現可能になったためです。
Nvidiaをはじめとするサードパーティ企業も、TensorFlowフレームワークと連携するハードウェアの開発を開始しています。Googleが急成長中のIoT業界向けに高度に最適化されたTensorFlowチップの販売を開始したことで、TensorFlowフレームワークの人気はさらに高まると予想されます。
ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。
