原标题：【Google Cloud落地新战略】首款Edge TPU出炉，Google改靠硬件抢攻IoT战局
新任Google△Cloud物联网副总裁李仁钟（Injong△Rhee）从自己裤子口袋中拿出了Google第一款边缘运算晶片Edge△TPU，大小不到一美分的四分之一。（图片来源／Google）
这场云端三巨头的IoT市场大战，早从4年就开始了。但是，AWS、Azure和GCP三巨头的IoT布局却有很大的差别。
微软先在2015年3月时，发表了Azure△IoT套件（Azure△IoT△Suite），这是一个可用来打造出多租户架构的IoT△PaaS平台。而Google则是同一年5月I/O大会时，发表了用轻量版Android打造的IoT作业系统Brillo，希望将Android作业的优势，扩大延伸到IoT战场上。
AWS也不遑多让，在同一年10月年度大会时，推出了Amazon△IoT平台测试版，提供了从装置端、闸道端一直到云端的IoT租用服务方案。微软瞄准IoT云端需求，Google从装置端OS着手，而AWS则是想要从端到云都通吃。
隔年，三巨头IoT平台相继正式上线，竞争进入白热化，微软持续扩大IoT云端平台功能，而Google的Brillo专案，则成了Android△Things作业系统，但AWS的IoT布局，在2016年底的年度大会上，开始微调转向。
想要通吃端到云的AWS，发现网络中断和延迟问题是IoT应用最担心的痛点，转而率先聚焦在边缘运算，发表了Greengrass软件，要作为边缘运算设备的底层软件，当时AWS就将无伺服器运算Lambda技术，通过容器技术放进Greengrass环境中执行。不过，Greengrass的挑战是，需要一定运算效能的主机才能顺利运作。
AI成为IoT边缘运算的新竞争点2017年，IT技术成了边缘运算的竞争重点。AWS进一步强化Greengrass，推出ML△Inference功能，可以将机器学习模型放入边缘装置中执行。另外还推出了FreeRTOS，这是一套可以串连云端服务的IoT△OS软件。
而微软也从2017年开始聚焦AI边缘运算应用场景，提出了智慧边缘（Intelligent△edge）概念架构，但直到2018年5月的Build大会，微软转而决定全力拥抱智慧边缘市场，来建立新的企业AI战场，推出Azure△IoT△Edge服务，同样在Edge端提供和云端同样的容器环境，将云端Azure程式和AI能力，带进企业本地边缘端的环境中。
不只如此，微软更进一步开源释出了IoT△Edge△Runtime软件，这就像是一个轻量级的IoT△Edge层OS，可以轻易部署到其他OS或设备中，将它们变成了微软Azure的智慧边缘设备。
但Google迟迟没有加入这场边缘运算的战局，直到2018年Next年度大会，才终于揭露了IoT边缘运算战略。Google在Next云端大会第二天，发表了自家抢攻IoT边缘运算的战略武器，其中最引人关注的就是Edge△TPU晶片。Google要靠自家超强的AI专用晶片技术，从硬件来抢攻IoT边缘运算。今年10月还将开卖Edge△TPU开发板，要让企业可以快速打造自己的IoT应用。
Google早在今年5月时，就发表了第三代AI晶片TPU△3.0，可以比前一代提高了8倍效能，能处理到100petaFLops，企业能上云租到的这颗AI晶片，可以媲美一台超级电脑的运算效能。在Next大会第一天，Google首席科学家李飞飞宣布TPU△3.0进入了Alpha版本，意味着产品化脚步不远了。不只如此，Google在Next大会第二天主题演讲中，新任Google△Cloud物联网副总裁李仁钟（Injong△Rhee)，从自己裤子口袋中拿出了Google第一款边缘运算晶片Edge△TPU。这个不到一美分硬币四分之一大小的Edge△TPU晶片，是用来执行ML模型推论预测（inferences）用的AI专用晶片，目前是Alpha版本。除了硬件之外，Google同时发表了支援Edge△TPU的Google△IoT△Edge软件，可以在Android△Things△或以 Linux△OS△为基础的装置上执行。
“Edge△TPU是和Cloud△TPU互补的产品，你可以通过Cloud△TPU来加速训练机器学习模型，再将训练好的机器学习模型，放到Edge设备中，用Edge△TPU晶片高速进行推论预测。”Antony△Passemard强调，如此一来，就能利用感测器搜集更多的资料，尤其是大量即时性、在地性的资料来进行决策。
Google预计10月推出Edge△TPU开发板套件，内建NXP△CPU处理器、Edge△TPU、Wi-Fi功能和加密晶片，支援SD卡，可快速用来打造出一台Edge△TPU运算主机。?摄影／王宏仁
Edge△TPU平均功耗预估不到2瓦Cloud△IoT产品管理部门负责人Antony△Passemard表示，Edge△TPU是Google自行设计的超低功率ASIC晶片，可以在边缘运算设备上执行TensorFLow△Lite机器学习模型，但是，不同于Cloud△TPU，Edge△TPU晶片不是用来训练机器学习模型，而是用来执行已经训练好的模型，来进行预测之用。因此，不像Cloud△TPU那样具备peta等级的计算能力，但却可以用超低功率，以高度省电的方式，在边缘运算设备或装置上执行TensorFlow机器学习模型。
Google没有揭露Edge△TPU功耗资讯，但据台湾第一家Google边缘运算合作伙伴凌华科技董事长刘钧透露，跟一般GPU相比，Edge△TPU晶片是一个平均功耗的超低功率ASIC晶片，因此，能够以高度省电的方式，让训练完成的机器学习模型或AI模型直接在Edge△TPU内执行，用在边缘运算设备上，可以获得比一般GPU更好的推论效果。Edge△TPU也可和CPU、GPU或FPGA晶片搭配来加速ML推论计算，根据Google官方资料，Edge△TPU也可用于分析串流视频，可达到每秒处理30幀的能力。
Edge△TPU适合处理时间序列资料刘钧指出，Edge△TPU能够处理许多不同类型的资料，像是除了影像或图像以外，还有温度、压力、震动等这类按时间发生顺序排列的资料，就很适合用Edge△TPU来处理，“这是Edge△TPU的强项”他说。
目前也有几家企业，参与Edge△TPU晶片的前测，例如LG△CNS将其用于智慧工厂，而Smart△Parking则用Edge△TPU来改善停车管理和调度，另外也有自驾车系统业者XEE将Edge△TPU用于车外摄影和雷达数据的分析。
为了加快企业开发IoT应用，Google还进一步发表了Edge△TPU开发板套件（module△development△kit）。
就像树莓派开发板Raspberry△Pi那样，Edge△TPU开发板就是一个小型的AI晶片主机板，大约是长约3个台币十元硬币，宽约2个10元硬币大小的开发板，内建了NXP△CPU处理器、Edge△TPU、Wi-Fi功能和加密晶片，另外也可支援SD卡来储存资料，可以快速用来打造出一台Edge△TPU运算主机。Edge△TPU开发板预计今年10月开始供货，但Google还没有揭露售价。
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