جوجل إدج TPU

أنواع وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) من Google

وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) من Google هي رقائق مصممة خصيصًا لتشغيل نماذج التعلم الآلي بكفاءة. تم تصميم أنواع مختلفة من وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) من Google لتناسب سيناريوهات النشر المختلفة والمقاييس.

• وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) السحابية:

  وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) السحابية من Google هي وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) قوية مصممة للسحابة. تأتي مع نظام ذاكرة عالي النطاق مصمم لتسريع عبء عمل التعلم العميق. توفر وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) السحابية بنية تحتية آمنة تقدم أداءً وتوسعًا ممتازًا للشركات التي تبحث عن تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

• وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية:

  هي معالج صغير منخفض الطاقة مصمم لتشغيل نماذج التعلم الآلي بكفاءة على أجهزة الطرفية. تعمل وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية مع أي شبكة عصبية تم تحسينها باستخدام TensorFlow. تم تصميم وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية لأداء جيد حتى في الأجهزة ذات الطاقة والمساحة المحدودة. هدفها الأساسي هو زيادة سرعة الاستدلال مع تقليل استهلاك الطاقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي.

• نظام على وحدة (SoM) وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU):

  تدمج وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) SoM وحدة المعالجة المركزية والذاكرة ووحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية على وحدة واحدة. تم تصميمها لسهولة التكامل في حلول الأجهزة المخصصة. تأتي وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) System on Module محملة مسبقًا بنظام تشغيل قائم على Linux ووحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية لتشغيل مهام التعلم الآلي.

• لوحة التطوير Coral وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU):

  تأتي مع وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية وبيئة تطوير الأجهزة والبرامج الكاملة. تم تصميمها لتطوير ونماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بكفاءة. تعمل لوحة تطوير Coral وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) على Linux كنظام تشغيل لها، مما يوفر للمستخدم بيئة كاملة لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

• مسرع USB Coral وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU):

  مسرع USB Coral وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) هو نوع من وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) يمكن توصيله بمنفذ USB لجهاز Linux أو Mac OS أو Chrome OS. يوفر طريقة بسيطة لإضافة قوة معالجة وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية إلى الجهاز. مثل أنواع وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الأخرى، فإنه يعمل على تشغيل نماذج ML، مما يزيد من سرعة الاستدلال ويقلل من استهلاك الطاقة.

وظيفة وميزات وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google

تتمثل المهمة الرئيسية لرقاقة وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية في مساعدة وحدة المعالجة المركزية على القيام بالتعلم الآلي بشكل أسرع. تعمل وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية على تشغيل نماذج ML بكفاءة. يمكنها إجراء العديد من الحسابات بسرعة. يسمح ذلك للأجهزة الموجودة على الطرف، مثل Raspberry Pis ولوحات المرجان، بإكمال مهام الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. لا تحتاج إلى إرسال البيانات إلى السحابة. ويوفر ذلك الوقت ويقلل التكاليف.

تتضمن ميزات وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) من Google ما يلي:

• 8 TOPs: TOP تعني "teraflops في الثانية". تستخدم وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) مقياسًا يسمى TOP / s لحساب أداء وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) باستخدام شبكة عصبية.
• استهلاك طاقة منخفض: وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) فعالة. يتيح لها ذلك تقديم أداء عالي بقدرة واط منخفضة. تُظهر قدرة الوات كيفية استخدام الطاقة بسرعة. تستخدم وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية 0.5 واط كحد أقصى.
• كفاءة عالية: يؤدي استخدام شبكة عصبية إلى حساب وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) مع زمن انتقال منخفض. زمن الانتقال هو الوقت المستغرق للاستجابة. هذا يجعل وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) تعالج البيانات بسرعة حتى لا يكون هناك تأخيرات.
• يدعم نماذج TensorFlow Lite: تعمل وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية بشكل جيد مع TensorFlow Lite. هذا يجعل التعلم الآلي أسهل. يساعد TensorFlow Lite على إعداد النماذج لتشغيلها على الأجهزة الموجودة على الطرف. هذه خفيفة الوزن. يمكن لـ TPU أيضًا تشغيل نماذج خاصة تم تحسينها لمعمارية وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية.
• ذاكرة مدمجة: تحتوي وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية على ذاكرة خاصة بها. من خلال العمل معًا، تتجنب الرقاقة والذاكرة التأخيرات الناجمة عن نقل البيانات بين الرقاقة والذاكرة المنفصلة. يتيح ذلك لـ TPU تشغيل حسابات النموذج بسرعة.
• نطاق درجة الحرارة: يمكن لـ TPU الطرفية العمل بأمان بين 0 و 85 درجة مئوية. هذا نطاق واسع. لا يمكن أن تعمل العديد من الأجزاء الإلكترونية إلا في نطاق درجة حرارة صغير. إنه رائع للآلات الصناعية التي تعمل في درجات حرارة عالية.

سيناريوهات استخدام وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google

وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google Coral مفيدة لمهام الكمبيوتر الصغيرة ومشاريع الذكاء الاصطناعي. هذا المعالج السريع الصغير يجعل برامج الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل أسرع على الأجهزة بخلاف أجهزة الكمبيوتر العادية. فكر في استخدامه حيث تكون رقائق الكمبيوتر ليست قوية جدًا أو حيث تحتاج إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي هناك ثم، وليس بعد أن تقوم الرقاقة بتمريره عبر الإنترنت. إنه يعمل بشكل جيد في العديد من المجالات، مثل:

• المنازل الذكية: تمكن Coral TPU المستخدمين من إضافة الذكاء الاصطناعي إلى أجهزتهم اليومية. يمكن لكاميرات الأمن المنزلية مع اكتشاف الوجه أن تعرف ما إذا كان شخص ما معروفًا أم لا. يمكن للمكبرات الذكية سماع أوامر مختلفة بشكل أفضل. يمكن لأدوات الطهي الذكية التحقق من درجات الحرارة على الفور. تتعلم الآلات من الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها تعمل بشكل أفضل وأسرع الآن. قد تستخدم الأجهزة المنزلية أدوات منزلية تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر ذكاءً وكفاءة في استخدام الطاقة.
• الالكترونيات الاستهلاكية: يمكن أن تصبح الأجهزة مثل الطائرات بدون طيار والكاميرات والأجهزة المحمولة أكثر ذكاءً مع مهام الذكاء الاصطناعي الأسرع التي تسمح بها TPU الطرفية. يمكن للطائرة بدون طيار اكتشاف العقبات بسرعة أثناء الطيران. يمكن للكاميرات الذكية التركيز بشكل أفضل والتقاط صور متحركة أكثر وضوحًا. يمكن للهواتف الذكية التعرف على الأوامر الصوتية بشكل أفضل وباستخدام أقل للبطارية. إن قدرة TPU الطرفية على معالجة الذكاء الاصطناعي بسرعة تعني أن هذه الأدوات ستعمل بشكل أفضل وستدوم لفترة أطول. هذه ليست سوى أمثلة قليلة على مكان تطبيقها.
• التجزئة: قد يتم إنشاء أجهزة نقاط البيع الذكية التي تتعرف على ما يشتريه المشترون. إعلانات رقمية تتغير بناءً على من يراها. آلات الدفع الذاتي التي تفهم الأوامر بشكل أفضل. كما يساعد ذلك مديري الصناديق على العمل بشكل أسرع وأفضل. يساعد ذلك على تحسين عمل المتاجر والمحلات التجارية ويوفّر المال من خلال تقليل تكاليف الطاقة والمشاكل.
• الصناعة: قد يتم إنشاء آلات خوذات Coral لاكتشاف خوذات السلامة وقفازات السلامة على العمال. يمكن للآلات المخصصة أيضًا إجراء تقييمات للخطر بناءً على إعداد العامل وسلوكه. يمكن للآلات العثور على علامات مشاكل الآلة في وقت أقرب، مما يساعد على منع المشاكل الأطول. إن استخدام الذكاء الاصطناعي على هذه الأجهزة يساعد على جعل العمل أكثر أمانًا ويقلل التكاليف.
• السيارات: تسمح وظائف الذكاء الاصطناعي السريعة على أجهزة الطرف الصغيرة للسيارات بأن تصبح أكثر ذكاءً. يمكن للكاميرات الذكية تحديد المركبات والعلامات والتنبيهات. يمكن لتطبيقات القيادة الذكية معرفة مكان وجود السيارة على الطريق وما يجب عليها فعله على الفور. قد تحتوي مواقف السيارات على موقف تلقائي يتطلب مجهودًا ضئيلًا من السائق. تعني TPU الطرفية أن السيارات يمكنها التفكير والتصرف بشكل أكثر ذكاءً على الطريق بدلاً من السحابة.

كيفية اختيار وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google

• النظر في توافق المنصة:

  عند اختيار وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) من Google، من المهم ملاحظة أن وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية تم إنشاؤها لتُدمج في المنتجات التي تستخدم بالفعل أو من المخطط استخدامها في منصة أجهزة معينة. توافق المنصة المحددة مع المكونات الأخرى للأجهزة هو شرط قبل أن يتمكن المرء من التفكير في شراء وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية. يتيح ذلك لـ TPU الطرفية تقديم مزاياها على الطرف مع العمل بسلاسة مع بنية النظام الحالي.

• عدد الحواف:

  تتيح وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية المتاحة من Google، التي تتراوح من التكوينات أحادية الرقاقة إلى التكوينات متعددة الرقائق، لمطوري المنتجات اختيار كمية TPU الطرفية التي تلبي احتياجاتهم بشكل أفضل. اختيار الكمية الصحيحة أمر بالغ الأهمية، حيث يسمح لمطوري المنتجات بتوسيع نطاق الحوسبة دون تغيير منصة الأجهزة.

• الاتصال والواجهات:

  تستخدم وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية وصلات مختلفة لنقل المعلومات بينها وبين مكونات النظام المختلفة. من الضروري فحص خيارات الاتصال التي اختارتها TPU الطرفية عن كثب لضمان توافق واجهة النظام مع النظام الحالي.

• عامل الشكل:

  تأتي وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية المختلفة في عوامل شكل مميزة، بما في ذلك حزم صغيرة ومعيارية و IC. يتم التأثير بشكل كبير على تصميم المنتج ومدى إمكانية دمج وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية فيه من خلال عامل الشكل. إن اختيار عامل الشكل الأنسب أمر بالغ الأهمية لتحقيق التكامل السلس وكذلك الوظائف المثلى.

• استهلاك الطاقة:

  ستضطر الأجهزة التي تعمل على البطاريات أو التي لديها موارد طاقة محدودة إلى اختيار TPU يستهلك أقل قدر ممكن من الطاقة. سيساعد ذلك من خلال التأكد من أن الجهاز يعمل لأطول فترة ممكنة دون استخدام الكثير من الطاقة.

• التبريد وإدارة الحرارة:

  من أجل الحفاظ على التشغيل بكفاءة، تنتج وحدات معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية المختلفة كميات مختلفة من الحرارة عند العمل. يجب على المطورين التفكير في مقدار الحرارة التي ستنتجها وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) المختارة وما إذا كانوا بحاجة إلى خطة لتبريدها. سيساعد ذلك في التأكد من أن جميع أجزاء TPU تعمل بشكل جيد لفترة طويلة دون أي مشاكل.

• الظروف البيئية:

  يجب على المطورين مراعاة مقاومة TPU الطرفية للظروف البيئية، وبالتالي التأكد من أن TPU المختارة يمكن أن تعمل في البيئة المقصودة. يشمل ذلك درجة الحرارة والرطوبة وعوامل بيئية أخرى.

• الشهادات والامتثال:

  عند اختيار TPU الطرفية لحالة استخدام محددة، من المهم التحقق من أن TPU يلبي متطلبات التنظيم المعمول بها. يضمن ذلك الامتثال ويسمح بالتكامل السلس داخل السوق المستهدفة أو قطاع الصناعة.

وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google أسئلة وأجوبة

س: ما هي وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google؟

ج: وحدة معالجة التوتر العصبي (TPU) الطرفية من Google هي رقاقة صغيرة وكفاءة مصممة لتسريع التعلم الآلي لمهام محددة. تم تصنيعها بحيث يمكن استخدامها بواسطة العديد من الأجهزة في نفس الوقت، مما يساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل أفضل وأسرع.

س: ما هو استخدام TPU الطرفية؟

ج: TPU الطرفية هي رقائق مصممة خصيصًا للسماح للمستخدمين بتشغيل نماذج التعلم الآلي بكفاءة وأمان على الطرف. يمكن للأجهزة المزودة بـ TPU الطرفية توفير تجارب ذكاء اصطناعي استجابة في الوقت الفعلي للمستخدمين مع ضمان بقاء بياناتهم خاصة وآمنة.

س: هل تعمل TPU السحابية مع TPU الطرفية؟

ج: TPU السحابية للتدريب واستخدام TPU الطرفية للاستدلال منتجان متكاملان ولكنهما مختلفان. تم تصميم TPU الطرفية للاستدلال منخفض الطاقة وعالي الأداء على الأجهزة الصغيرة، بينما تم تحسين TPU السحابية لتدريب النماذج الكبيرة في السحابة.

س: ما هو الفرق بين TPU و GPU؟

ج: تم تصميم TPU خصيصًا لـ TensorFlow، مما يوفر تسريعًا للأجهزة لعمليات التعلم الآلي. على النقيض من ذلك، فإن وحدات معالجة الرسومات هي معالجات ذات أغراض عامة يمكنها إجراء العديد من أنواع الحسابات، بما في ذلك تلك المستخدمة في TensorFlow.