这些模型通过训练从数据中学习特征，并可以用于在边缘设备上进行推理和决策。硬件要求在边缘设备上运行神经网络需要满足一定的硬件要求。...一些专门设计的硬件加速器，如Google的Tensor Processing Unit（TPU）和NVIDIA的Jetson系列，可以进一步提高神经网络的性能。...这些设备可以通过检测对象、人脸识别等功能提供更智能的应用。...视觉感知边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。...Edge TPU 示例Google的Edge TPU是一种专门设计用于加速深度学习推理的硬件加速器。以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。
在本章中，我们将使用 TensorFlow 对象检测器执行以下任务： 使用 Google Cloud 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测 使用 TensorFlow Hub 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测...在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...下一步，可以将对象检测模型连接到跟踪方法以跟踪检测到的对象。 在下一章中，我们将通过在边缘设备（例如手机）中优化和部署神经网络模型来学习边缘计算机视觉。...本章分为以下几节： 在 GCP 中训练对象检测器 在 AWS SageMaker 云平台中训练对象检测器 在 Microsoft Azure 云平台中训练对象检测器 大规模训练和包装 基于云的视觉搜索背后的总体思路...在 Microsoft Azure 云平台中训练对象检测器 在本节中，我们将使用 Azure 自定义视觉来训练对象检测器。
用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。...Edge TPU的设计旨在补充谷歌云TPU，因此，你可以在云中加速ML的训练，然后在边缘进行快速的ML推理。你的传感器不仅仅是数据采集——它们还能够做出本地的、实时的、智能的决策。...随着连接设备的爆炸式增长，再加上对隐私/机密性、低延迟和带宽限制的需求，在云中训练的AI模型越来越需要在边缘上运行。Edge TPU是谷歌为在边缘运行AI而设计的专用ASIC。...广泛的应用 Edge TPU有非常多的工业用例，例如预测性维护、异常检测、机器视觉、机器人、语音识别等等。在制造业、内部部署、医疗、零售、智能空间、交通等领域有广泛应用。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。
用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。 ?...Edge TPU的设计旨在补充谷歌云TPU，因此，你可以在云中加速ML的训练，然后在边缘进行快速的ML推理。你的传感器不仅仅是数据采集——它们还能够做出本地的、实时的、智能的决策。 ?...随着连接设备的爆炸式增长，再加上对隐私/机密性、低延迟和带宽限制的需求，在云中训练的AI模型越来越需要在边缘上运行。Edge TPU是谷歌为在边缘运行AI而设计的专用ASIC。...广泛的应用 Edge TPU有非常多的工业用例，例如预测性维护、异常检测、机器视觉、机器人、语音识别等等。在制造业、内部部署、医疗、零售、智能空间、交通等领域有广泛应用。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。
这使得它们在执行诸如从数据集（在云TPU的情况下）中训练机器学习模型以及在设备上执行这些模型（Edge TPU的功能）等任务时非常高效。 ?...LG最初部署Edge TPU的合作伙伴之一就是在生产线上的检测设备中使用它们。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练的ML模型。...Cloud IoT Edge可以在Android Things或基于Linux OS的设备上运行，其关键组件包括： 具有至少一个CPU的网关类设备的运行时，可以从边缘数据本地存储，转换，处理和派生智能，...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。
新版 Pytorch 1.3 不仅支持安卓 IOS 移动端部署及谷歌云 TPU，进一步加强了框架兼容性；还新增了更多涉及可解释性、加密、以及关于图像语音等工业方面应用；并在量化支持方面，集成了更强的训练功能...PyTorch 移动端 随着应用程序对更低延迟的要求越来越高，在边缘设备上运行机器学习（ML）变得越来越重要。 它也是像联邦学习等隐私保护技术的基础要素。...下面的案例展示了如何在预训练的 ResNet 模型上应用模型可解释性算法，然后通过将每个像素的属性叠加在图像上来使其可视化。 ? ? ?...在 Facebook、Google 和 Salesforce 的工程师共同努力下，新版的 PyTorch 加入对了云 TPU 支持，包括对超级计算机云 TPU Pods 的实验性支持。...阿里云的集成涉及 PyTorch 1.x 的一键式解决方案，数据科学 Workshop notebook 服务，使用 Gloo/NCCL 进行的分布式训练，以及与阿里巴巴 IaaS（如 OSS、ODPS
本文翻译自medium上的一篇文章，略有删减，原文标题：Battle of Edge AI — Nvidia vs Google vs Intel，点击阅读原文，跳转到原文链接。 ?...基准测试中使用了许多应用，其中最常见的两个是分类和对象检测。就计算而言，分类是最简单的任务，因为它只需要预测一个图像是什么，例如，一个苹果或一个橘子。...而检测任务要求更高，因为它需要检测多个对象的位置及其类别，例如多辆汽车和行人。这正是需要硬件加速的应用。 在理解了这两个应用的含义后，我们现在可以查看基准测试结果（稍后我将解释DNR）。...我找不到Edge TPU的数据，但从当前规格：5V和2-3A，我想它的功率和前者差不多。但是，Edge TPU板中的散热器要小得多，并且在对象检测演示期间不会一直运行。...谷歌提供了一些预先训练好的模型，您可以对模型进行微调，节省大量时间，但不幸的是，您只能选择很有限的几种计算机视觉模型。这就是为什么Nvidia的基准测试中Edge TPU存在如此多DNR的原因。
每项测试结果涵盖最常见的任务，包括在最流行的数据集上进行的图像分类、对象检测、图像分割和自然语言处理。基于这些基准，用户可以轻松查看，模型性能并为他们的应用选择合适的模型。...它为流行的机器学习任务（包括基于Bert NLP引擎的自然语言分类器、问题回答器）以及视觉任务API（包括分类器、检测器和分段器）提供了优化的即用型模型接口。...在示例中，用户需要将模型文件复制到设备上的本地目录 ： 第一步：导入gradle依赖关系和模型文件的其他设置； 第二步：可以使用对象检测器选项创建对象检测器，并通过调用检测方法进行同步推断。...作为广泛采用的终端设备推理平台，TFLite还支持原生硬件加速。在这里，我们显示在CPU， GPU 和边缘TPU上运行MobileNet V1TFLite模型的示例。...最近，5G正在全球范围内部署，5G的低延迟和高容量还将使AI处理能够在设备、边缘云和中央云之间分布从而为各种新的和增强的体验提供灵活的混合系统解决方案。
居然深度学习可以在围棋上、在手机上，在处理器上都大有作为，那是不是在游戏中的检测也可以做得很好，之前谷歌就训练的上百款基于DL的小游戏，说明这条路是可以行得通，而且最终的效果也非常有效。...例如，记录游戏关键帧，以网格方式显示和多帧叠加许多帧以创建显示复现视觉假象的平均图像。Lewis分析球员的动作，如每分钟的动作空间变异行为，挖掘相关的行为和赢得比赛之间的关系。...rioult提取拓扑学的线索，如多边形区域中玩家的移动，预测多人在线对战竞技场比赛的结果。 事件检测 在LOL游戏中，一些重要的事件，例如某人的杀戮，文本消息呈现在屏幕上，如下图所示。 ?...图2 文本生成接口 图1主要显示了事件检测的整个流程图。对于每个视频帧，首先应用Sobel边缘探测器提取边缘(图1b)，并进行二值化以过滤出弱边缘(图1 c)。...通过形态学操作，包括扩张和侵蚀(图1d)，更多噪声边缘像素被过滤掉，连接边缘像素的最小Bounding-Box被检测到。太小的Bounding-Box最后被丢弃(图1e)。 ?
居然深度学习可以在围棋上大有作为，那是不是在游戏中的检测也可以做得很好，之前谷歌就训练的上百款基于DL的小游戏，说明这条路是可以行得通，而且最终的效果也非常有效。...例如，记录游戏关键帧，以网格方式显示和多帧叠加许多帧以创建显示复现视觉假象的平均图像。Lewis分析球员的动作，如每分钟的动作空间变异行为，挖掘相关的行为和赢得比赛之间的关系。...rioult提取拓扑学的线索，如多边形区域中玩家的移动，预测多人在线对战竞技场比赛的结果。 事件检测 在LOL游戏中，一些重要的事件，例如某人的杀戮，文本消息呈现在屏幕上，如图1a所示。 ?...图2 文本生成接口 图1主要显示了事件检测的整个流程图。对于每个视频帧，首先应用Sobel边缘探测器提取边缘(图1b)，并进行二值化以过滤出弱边缘(图1 c)。...通过形态学操作，包括扩张和侵蚀(图1d)，更多噪声边缘像素被过滤掉，连接边缘像素的最小Bounding-Box被检测到。太小的Bounding-Box最后被丢弃(图1e)。 ?
在这些计算机视觉技术的基础上，谷歌又发布了 Google Lens 。...一个 Cloud TPU Pod 示意图，包含 64 块 Cloud TPU 正如 Pichai 所言，「我们希望谷歌云是最好的机器学习云，并为用户提供 CPU 、GPU 和 TPU 等更广泛的硬件支持...Pichai 认为，AutoML 具有很大的潜力，并且，谷歌已经在图像识别基准数据集 CIFAR-10 上取得了顶尖成果。虽然过程很难，但云 TPU 的存在使这种方法成为了可能。...这些新能力将促进新一代设备上（on-device）语音识别、视觉搜索和增强现实的发展。 ?...但不幸的是，手机上训练神经网络仍是计算密集型任务。即便忽略训练，预训练模型仍旧艰难。但如果能在边缘设备运行模型，就能避免云和网络，在任何环境中有更可靠的表现。
谷歌称，TPU 已运行在每一次搜索中；TPU 支持作为谷歌图像搜索（Google Image Search）、谷歌照片（Google Photo）和谷歌云视觉 API（Google Cloud Vision...Lyft 希望通过使用 TPU 加速自动驾驶汽车系统的开发速度：TPU 在计算机视觉模型的训练速度上具有优势，可将原先耗时数日的任务缩短至几小时内完成。...谷歌在其云平台博客上宣布了 TPU 服务开放的消息： 通过谷歌云平台（GCP）提供的 Cloud TPU beta 版自 2018 年 2 月 12 日起可用，其旨在帮助机器学习专家更快地训练和运行 ML...无需花费数日或数周等待商用级机器学习模型，你可以在一系列 Cloud TPU 上训练同样模型的不同变体，而且第二天就可以将准确率最高的训练模型部署到生产过程。...正如我们在 NIPS 2017 上宣布的那样，在完整的 TPU pod 上，ResNet-50 和 Transformer 的训练时间从大半天降到不到 30 分钟，而且无需改变任何代码。
最后，简要介绍了Google新推出的边缘计算设备，Coral Edge，一款采用Google TPU的人工智能装备，包括开发板和USB stick两种形态。...演讲中的两个演示项目给我留下了很深的印象，一个是姿势检测在辅助舞蹈训练上的应用，一个项目是一个神奇的镜子，可以实时改变头发颜色、戴眼镜等等。...演讲中举了一个联合学习的例子：GBoard。随后讲解了该技术如何在Google产品的生产中部署，以及TensorFlow Federated如何使研究人员能够在自己的数据集上模拟联合学习。...TPU具有特定于域的架构，专门用于加速TensorFlow训练和预测工作负载，并为机器学习产品应用提供性能优势。...Google Coral介绍：构建设备上的AI 该演讲介绍了Google的最新AI计算边缘设备：Google Coral，它可以应用在广泛的IoT设备上。
TPU v5e芯片大升级，让大模型训练和推理性能翻倍，还集成了深度学习主流框架。 谷歌云大会上，再次投注了生成式AI。...根据速度基准测试，在Cloud TPU v5e上训练和运行人工智能模型的速度提高了5倍。...用户可以利用GKE在云TPU v5e和云TPU v4上管理大规模AI工作负载编排，从而提高 AI 开发效率。...对于喜欢托管服务简单性的企业，Vertex AI也支持使用云TPU VM使用各种框架和库进行训练。...全球首个水印识别工具： 此次在Google Cloud Next上，最引人注目的产品是能为AI生成的图像打上水印并进行检测和识别的SynthID。
TF Hub 的地址是：tensorflow.org/hub/ 3）TFX 数据验证 如何自动确保用于重新训练模型的数据与最初用于训练模型的数据具有相同的格式、源、命名约定等。...网址：https://www.tensorflow.org/xla/ 14）边缘 TPU 为低功耗 IO 设备提供高性能机器学习推理的小型专用集成电路。...例如：边缘 TPU 可以执行最先进的移动视觉模型，如以 100+fps 的速度执行 MobileNet V2 模型，同时还非常地省电。...可以将 8 键输入映射到一架 88 键钢琴上、自动创建旋律伴奏、使用机器学习来显示音乐的视觉效果、转录曲调、产生新的声音等等。...v=vdG7uKQ2eKk 22）TensorFlow 研究云（TFRC） 这是 1000 个谷歌云 TPU 的集群，为机器学习研究社区提供了总计 180 兆帕的计算能力——而且绝对免费，为机器学习的下一次突破做出自己的贡献
本文结构如下： 首先，我会讨论拥有多个GPU的用处，然后讨论所有相关的硬件选项，如英伟达和AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU和初创公司的硬件。...可能直到2020年或2021年，NNP才有能力与GPU或TPU竞争 谷歌：强大，廉价的按需处理 Google TPU已发展成为一种非常成熟的基于云的产品，具有成本效益。...所需内存大小和16位训练 GPU上的内存对于某些应用程序（如计算机视觉，机器翻译和某些其他NLP应用程序）至关重要，你可能认为RTX 2070具有性价比，但其内存太小，只有8 GB。...云端深度学习 AWS / Azure上的GPU实例和Google Cloud中的TPU都是深度学习的可行选择。虽然TPU稍微便宜一点，但它缺乏云GPU的多功能性和灵活性。...如果你的资金不足，云计算实例也可能是一个很好的解决方案：在CPU上进行原型设计，然后在GPU / TPU实例上实验，以便快速进行训练。
目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU2.0也支持训练环节的深度网络加速。...今年5月份Google发布了TPU 2.0，TPU(TensorProcessing Unit)是Google研发的一款针对深度学习加速的ASIC芯片，第一代TPU仅能用于推理，而目前发布的TPU 2.0...Google表示，公司新的深度学习翻译模型如果在32块性能最好的GPU上训练，需要一整天的时间，而八分之一个TPU Pod就能在6个小时内完成同样的任务。...目前Google并不直接出售TPU芯片，而是结合其开源深度学习框架TensorFlow为AI开发者提供TPU云加速的服务，以此发展TPU2的应用和生态，比如TPU2同时发布的TensorFlow Research...目前国内做计算机视觉技术的公司中，商汤科技、Face++、云从、依图等，未来有可能随着其自身计算机视觉技术的积累渐深，部分公司向上游延伸去做CV芯片研发。
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