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• 개발 보드 및 가속기 모두 Google의 Edge TPU 칩을 탑재하고 있습니다. 이것은 땀 흘리지 않고 AI 모델을 실행하도록 설계된 당신의 손톱만한 크기의 ASIC 프로세서입니다.
• 이러한 제품 중 어느 것도 기계 학습 알고리즘을 학습하는 데는 적합하지 않습니다.
• 이제 Google은 호황을 누리고 있는 IoT 업계를 위해 최적화된 TensorFlow 칩을 판매하기 시작 했으므로 TensorFlow 프레임 워크가 더욱 인기를 얻게 될 것입니다.
• Google은 새로운 Coral 개발 보드 및 USB 가속기에 Edge TPU (TPU는 tensor processing unit의 약자) 프로세서를 공식적으로 발표했습니다.
• Google에 따르면 TPU는 특정 인기있는 기계 학습 교육 및 추론 응용 프로그램의 경우 다른 CPU 및 GPU보다 최대 30 배 빠르고 효율적입니다.
• Google이 자체 기계 학습 프로젝트를 위해 내부적으로 사용하고 나중에 최적화된 하드웨어도 개발한 TensorFlow 프레임 워크를 오픈소스화하는 주요 이유 중 하나는, 이것으로 개발자와 프로젝트의 전체 생태계가 본질적으로 Google의 소프트웨어 개선을 가능하게 하기 때문입니다.
• 로컬 특성은 연결이 제한적인 오프라인 상황에 이상적이며, 저전력 디바이스는 임베디드 어플리케이션을 고려합니다.


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