[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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929: (ﾜｯﾁｮｲ 0db3-Z4eT [126.227.147.155]) 2019/04/28(日)19:21 ID:c5eGKKj60(1) AAS
>>925 有りじゃないの？ 使い方によりけりだろうけど。
Googleが作ったチップ（Edge TPU）もエッジで機械学習するために作ったんだし。
エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表
2018年07月30日
外部ﾘﾝｸ:japan.zdnet.com
エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。
一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。
そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。
2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。
Edge TPUは、これをエッジデバイス向けに小型化したものだ。
機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。
1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。
チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。
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