谷歌携手恩智浦发布发布：端到端开源机器学习平台

今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。

谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。

在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。

发布会主角Coral

Coral开发板（Coral Dev Board）是一款售价150美元（折合人民币约1000元）的小型计算机，具有可拆卸的模块化系统和一个定制的TPU芯片，类似于树莓派。

Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。

它不训练机器学习模型，而只是用TensorFlow Lite进行推理预测，因此比全栈框架更节能。

Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。

这位妹子现场用Coral展示了一个有趣的图像分类应用。只需要开发板加摄像头，再加几个按钮而已。

右边的四个按钮，各自代表一个类别。

给AI看一只橘子，连按十几下黄色按钮。

再看到橘子的时候，黄灯就会亮起。

再给AI看TF的标志，也是橙色的，连按十几下红色按钮。

然后，再看到标志的时候，红灯就会亮起。

这时候，就算再把橘子放到摄像头前，AI也不会被迷惑，毫不犹豫地点亮黄灯。

同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。

Coral USB加速器售价75美元，可以加速树莓派和Linux系统的机器学习推理。

谷歌不是第一个发布此类产品的厂商，英特尔早在几年前就发布过USB神经网络加速计算棒，但是神经计算棒只支持Caffe，而Coral支持Caffe、TensorFlow和ONNX。

由于PyTorch能转成ONNX，所以Coral实际上也能支持PyTorch。

此外还有一款售价25美元、500万像素的相机配件。

前两款硬件已经可以去官网订购，和查看详细技术文档： https://coral.withgoogle.com/