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我最近買了一個我認為真正代表人工智能未來的新玩具。這是來自谷歌的珊瑚芯片。谷歌憑借其 Tensorflow 平臺成為機器學習領域的領導者，現在他們正通過 Coral 芯片向機器學習的“邊緣”邁進。這一點很重要，因為如果我們能夠購買能夠加速機器學習推理的低功耗、高性價比芯片，我們就可以以合理的價格在功耗極低的設備上運行 ML，例如無法運行機器學習的物聯網設備。云（例如，因為他們沒有連接，或者因為他們需要使用 ML 做出快速、自主的決策）。
谷歌將 Coral 芯片稱為 TPU，即張量處理單元，因為它是一種定制芯片，旨在本地處理張量，這就是數據在神經網絡中的表示方式。因為它的設計正是為了做到這一點，所以在進行神經網絡“推理”所需的數學運算（即使用 ML 模型進行預測）時，它比僅使用標準 CPU 快得多。
購買和安裝 Google Edge TPU
我從Mouser訂購了 Coral USB 加速器。如果您喜歡機器學習，只需 60 美元就很有趣。當然，Coral 的主要想法是硬件制造商會將其構建到他們的產品中，但是使用 USB 加速器，您可以輕松地將其添加到您的 Pi 中。在這里，您可以看到我的 Pi 帶有通過 USB 連接的 USB 加速器。
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要在 Raspberry Pi 上安裝 Edge TPU，請按照以下說明進行操作。要查看的重要數字是運行 TFLITE 模型的時間，以毫秒為單位。
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現在讓我們看看運行在 Edge TPU 上的 TFLITE 模型識別的金翅雀。哇！模型的每次調用都在 7 毫秒內執行！這是在 Raspberry Pi（低功耗）ARM 處理器上運行所需時間的 1/20。
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