Lors du Google Cloud Next se déroulant à San Francisco du 24 au 26 juillet, la firme de Mountain View a annoncé Edge TPU, une puce ASIC de machine learning à intégrer dans des objets connectés.
Ce composant programmable est capable de faire fonctionner les modèles de machine learning TensorFlow Lite ML. Le géant californien a également présenté Google Cloud IoT Edge, une plateforme logicielle permettant de lancer les algorithmes sur des périphériques intégrés dans une infrastructure Edge Computing.
La plateforme est composée de deux éléments. Le premier se nomme Edge IoT Core. Il s’agit d’un gestionnaire d’appareils et une passerelle de protocole concurrent d’Azure IoT Edge. Le second n’est autre que Ege ML, une version allégée (Lite) de l’outil d’apprentissage automatique TensorFlow.
Edge TPU : le machine learning embarqué dans des objets connectés
Cloud IoT Edge est conçu pour fonctionner non seulement avec la puce Edge TPU, mais aussi avec des processeurs (CPU) ou des unités graphiques (GPU). Ainsi, il peut être utilisé avec des passerelles IoT (Gateways), les caméras et d’autres périphériques.
La puce Edge TPU est prévue pour intégrer des objets connectés, même de taille réduite. En effet, quatre puces tiennent dans un espace grand comme une pièce d’un cent de dollar américain.
Les initiales TPU sont bien connues des professionnels du Machine learning. Ce nouveau chipset est basé sur le Tensor Processing Unit développé par Google pour accélérer les opérations des algorithmes de Deep Learning. La firme de Mountain View a présenté la troisième version de ce processeur dédié à l’IA uniquement disponible via la location de ressources de calcul sur Google Cloud.
Edge TPU permet de s’affranchir de la latence du Cloud et accélérer le temps de réaction des algorithmes de machine learning. Les modèles sont entraînés dans le Cloud, notamment à l’aide des puces TPU « classiques », et le traitement des calculs de prédiction est réalisé localement à partir de la version Lite de TensorFlow.
Des cas d’usages reposant sur la computer vision
Edge TPU, le SDK et la plateforme Cloud Edge IoT seront disponibles au mois d’octobre 2018. La fameuse puce sera intégrée dans une carte modulaire de référence qui accueillera également un chipset NXP et un module WiFi.
La firme de Mountain View a annoncé qu’elle avait lancé des partenariats avec Arm, NXP, Nexcom, Hitachi Vantara, Nokia, ou encore Harting afin de distribuer ce kit sous la forme d’un SOM (System on Module).
Dans le communiqué de presse, LG annoncé qu’elle déploierait des puces TPU afin de faciliter l’inspection de dalles de télévision LCD. Selon les dires du CTO de la société coréenne auprès de CNBC, les puces qui aident à examiner 200 photographies de dalles par seconde obtiennent un taux de précision de 99,9 %. Smart Parking, l’entreprise australienne spécialisée dans le parking intelligent va également améliorer ses services de gestion de place de stationnement grâce aux puces Edge TPU.
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