- 一文看懂谷歌的AI芯片布局

也由于须与Edge装置整合，因此Edge TPU设计之初已尽可能减少功耗，虽然Google官方并未正式揭露，但已表态将与Google合作的***工控系统商也表示，其典型功耗(Thermal Design Power, TDP)仅在1.8瓦，很明显只要现成芯片封装即可散热，几乎可不加散热片，更不需要马达风扇，便可让Edge TPU正常运作。
　　

至于Edge TPU支援的运算格式则为int8、int16，即8位元整数、16位元整数的人工智能模型推算，但无法进行更高位元数的整数，或者是浮点数的运算，如16位元浮点数(FP16)。
　　

Google一发表Edge TPU即有合作伙伴与应用的揭露，如南韩乐金(LG)将用于产线制造上；另外纽西兰、澳洲、英国的Smart Parking公司(顾名思义是与智慧停车相关的方案商)也表态采用，Smart Parking不单采用Edge TPU，其后端系统也大量采用GCP服务；还有Xee公司将Edge TPU用于汽车驾驶辅助上，对影像与雷达资料进行研判，而后给予驾驶潜在危险警告，如路况变差、轮胎过度磨损等。目前所知Google将Edge TPU诉求于三个目标，即制造、零售、汽车。
　　

Movidius与Edge TPU的瑜亮情结

在Google尚未推出Edge TPU芯片前，其实Google已有使用前端的人工智能加速芯片，2011年Google购并Motorola Mobility，而后于2014年将Motorola Mobility售给Lenovo，但Google仍保留下2个原属于Motorola Mobility的研究专案，而未移转给Lenovo，一是模组化手机专案Ara，另一是扩增实境技术专案Tango(此专案于2018年3月结束，改由ARCore技术接手)。

Google在2014年对外揭露Tango研究，此专案所发展的平板、手机等行动装置，即配置了Movidius公司的VPU芯片，VPU即Vision Processing Unit之意，更具体而言是视讯类型的人工智能运算、推算加速芯片。
　　

Movidius自身发展第一代VPU，而后在与Google合作Tango计画时则为第二代VPU，称为Myriad 2(芯片编号MA2150/MA2450，差别在于MA2150最高连接1Gbit记忆体，MA2450可至4Gbit)。不仅Google采用，包含多轴无人机大厂大疆亦用于无人机上。之后2016年英特尔(Intel)购并Movidius，接手后发展出第三代VPU，称为Myriad X(芯片编号MA2085/MA2485，MA2085封装内无记忆体，MA2485内含4Gbit记忆体)。

Movidius在被英特尔收购后，Google依然钟爱Movidius技术。2017年底Google推出AIY Vision Kit的开发套件，该套件内仍可见MA2450芯片的踪影。AIY Vision Kit是Google用来推行其影像人工智能技术的评估套件，以树莓派电脑(Raspberry Pi, RPi)为基础提供扩充延伸的硬件配件，即可摸索与评估Google的影像人工智能技术。

而所谓的AIY是Google自创的复合字，是以人工智能(AI)与DIY(Do-It-Yourself自己动手做)二字叠合而成。事实上Google在推出Vision Kit的同时也有推出Voice Kit，可供摸索评估Google的语音人工智能技术，但语音的人工智能运算其运算负荷并不吃重，不需要专属加速芯片。

从2014年的Tango到2017年底的AIY Vision Kit，Google均以第二代Movidius芯片为主，因此理论上顺其发展，Google即便在Edge环节有其技术主张，认为可配置人工智能硬件加速芯片，应也会属意Movidius，而非自行研发Edge TPU。

不过，最终Google提出了Edge TPU，因此不得不推测，英特尔购并Movidius后，Google可能认为后续新发展并不完全合乎期待，过往Movidius为小型独立企业时，可能提供Google高度支援，然英特尔可能对Movidius技术资产的后续延伸与新走向有不同的想法。

对此可若干比较第三代Movidius Myriad X与Edge TPU，前者支援FP16的16位元浮点数推测运算及8位元整数推算，而Edge TPU如前述仅支援8位元整数及16位元整数推算；Movidius Myriad系列仍可能顾及潜在市场机会最大化，虽未广泛支援多种AI框架，但至少支援两种现阶段主流框架，即TensorFlow与Caffe

Google可能对TensorFlow Lite寄予厚望，因而有专属设计的加速芯片Edge TPU，Edge TPU可能一直维持比Movidius Myriad系列更低规(无浮点数)、更专精(只支援TensorFlow Lite )的技术发展定位，更高阶的需求仍会选用Movidius Myriad系列，两者高低并用并行。

或者Google未来只属意自家Edge TPU，只在云端外推行Edge TPU，并一直维持低阶定位，不往更高阶发展，或Edge TPU仅是首发，未来将持续发展更高阶的Edge TPU，如此将与英特尔Movidius竞争，甚在效能规格大幅强化后而与NVIDIA Xavier竞争。