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Machine Learning

Ein winziger KI-Chip macht dem Machine Learning Beine

Um die intelligente Datenverarbeitung deutlich schneller zu machen, hat Google neue TPUs entwickelt. Sie sollen vor allem in der Industrie Einsatz kommen.

28.08.2018
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Ein winziger KI-Chip macht dem Machine Learning Beine (Foto: Google LLC - Alphabet Inc)

Bereits seit längerer Zeit arbeitet Google an TensorFlow Processing Units (TPUs), also an Chips für die Beschleunigung von Anwendungen im Bereich des Machine Learning. Nun hat der Konzern unter der Bezeichnung Edge TPU abgespeckte Versionen dieser Prozessoren vorgestellt, die deutlich kleiner sind als ein US-Penny. Sie sollen vor allem beim industriellen Edge Computing eingesetzt werden und dort vorzugsweise in IoT-Gateways. Solche Schnittstellen im Internet of Things finden sich laut Google in Fabriken, aber beispielsweise auch in Lokomotiven oder Ölfördertürmen. Die Aufgabe der Edge TPUs wäre dann vor allem die Auswertung und Weiterleitung der Daten der verschiedenen Sensoren am jeweiligen IoT-Gerät.

Um Unternehmen die Möglichkeit zu geben, die neuen Chips zusammen mit ihren eigenen Anwendungen auszuprobieren, soll ab Oktober ein Evaluationsboard zur Verfügung stehen. Außerdem will Google unter der Bezeichnung „Edge TPU Accelerator“ einen USB-Stick mit Edge TPU für Linux bringen.

Bei der Entwicklung der TPU-Technik arbeitet Google mit zahlreichen Hardware- und Software-Herstellern zusammen.