GCP と Edge TPU でつくるインテリジェント IoT 基盤
IoT はデバイスからデータを取る存在から、様々な解析をしたりエッジ側でよりインテリジェントな処理が求められる存在へと変化してきています。この記事では、 Edge TPU で複雑でインテリジェントな処理をエッジ側で実行し、GCP でその結果をリアルタイムに可視化、解析する方法を紹介します。 TL;DR — 以下のリポジトリの手順に従うと、Edge TPU と GCP上の IoT データ分析基盤を構築できます。 https://github.com/google-coral/project-cloud-monitor Edge TPU とはEdge TPU は、Google が開発した TensorFlow Lite 形式の機械学習モデルを高速に演算（推論）するための ASIC のことです。2018年に発表されるまで、 TPU (Tensor Processing Unit) というとクラウ
深層学習に特化したプロセッサ、Cloud TPU の設計 | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 8 月 30 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 Tensor Processing Unit (TPU) は、機械学習の計算処理のために Google がゼロから開発したカスタム LSI （ASIC）です。Google 翻訳、フォト、検索、そして Gmail 等の主要な Google サービスの運用を支える基盤技術です。Google Cloud では、機械学習を利用するエンジニアやデータサイエンティストに向けて、この TPU の能力をスケーラブルで使いやすいクラウドサービスとして提供する Cloud TPU を提供しています。今年 6 月にサンフランシスコで開催された Google Next ‘18 では、無償トライアルを含むすべてのユーザーに向けて Cloud TPU v
Cloud TPU machine learning accelerators now available in beta | Google Cloud Blog
Cloud TPU machine learning accelerators now available in beta Cloud TPUs are a family of Google-designed hardware accelerators that are optimized to speed up and scale up specific ML workloads programmed with TensorFlow. Built with four custom ASICs, each Cloud TPU packs up to 180 teraflops of floating-point performance and 64 GB of high-bandwidth memory onto a single board. These boards can be us
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
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[PDF]Machine Learning for Systems and Systems for Machine Learning Jeff Dean Google Brain team
