Google Cloud、エッジで機械学習モデルを高速実行するASIC「Edge TPU」と、エッジIoTソフトウェアを発表：Google Cloud Next ’18

[三木泉，＠IT]

　Googleは2018年7月25日（米国時間）、米サンフランシスコで開催中のGoogle Cloud Next ’18で、「Edge TPU」と「Cloud IoT」を発表した。ASICとソフトウェアで、エッジにおける機械学習モデルの高速実行を支援する。

Edge TPU

　Edge TPUはGoogleのTensorFlow実行に特化したチップであるTPUを、エッジデバイスに適した設計で製造するもの。サイズは米国1セント通貨の4分の1ほどで、消費電力は2Wという。機械学習ライブラリTensorFlowを小型化したTensorFlow Liteによる機械学習モデルの実行に最適化している（モデル構築の高速化は想定していない）。定量的な表現ではないが、高精細ビデオを30フレーム／秒で処理できるとしている。

　Edge TPUは、発表時点ではアルファ版という位置付け。Edge TPUとNXPのCPU、Wi-Fi接続機能などを備えた開発キットを、申し込んだ開発者に対して2018年10月に提供開始するという。

Edge TPU開発キット

　同時発表のCloud IoT Edgeは、Edge TPUやGPU、CPUを搭載するエッジデバイスを、Google Cloud Platform（GCP）のIoTサービスCloud IoT Coreに対して安全に接続すると共に、機械学習モデルの実行を支援するソフトウェア。Android ThingsあるいはLinux OS上で動作する。

　Cloud IoT Edgeは主に、「Edge ML」「Edge IoT Core」で構成されている。「Edge ML」はTensorFlow Lite を含み、Edge TPUだけでなくCPU、GPUを搭載したエッジデバイスにおける機械学習モデルを実行できる。Edge IoT Coreはデバイス接続のセキュリティ強化、ソフトウェアアップデート管理、GCPのCloud IoT プラットフォームとのデータ連携を行う。

　Edge TPUとCloud IoT Edgeの組み合わせは、MobileNetやInception V3といった機械学習リファレンスモデルによる実証を積み重ねてきたという。

　Googleは今後、ハードウェアパートナーとの協業を通じ、Edge TPUを展開する。パートナーとして、半導体でNXPとARM、ゲートウェイでAccton、Harting、Hitachi Vantara、Nexcom、Nokia、エッジコンピューティングではADLINK Technology、Kelvin、Olea Edge Analytics、Smart Catch、Traxを挙げている。