Google iki yıl önce TPU, ya da Türkçe açılımıyla Tensor İşlemci Birimi olarak adlandırılan özelleştirilmiş yongalarını tanıtmıştı. Bunlar şirketin veri merkezleri için özel olarak, yapay zekâ işlevlerinin yükünü hafifletmek amacıyla tasarlanmıştı. Şimdi şirket, yapay zekâ tarafındaki deneyimlerini buluttan daha alt tabakalara doğru indiriyor. Edge TPU adı verilen yeni bir yapay zekâ hızlandırıcısını duyuran Google, bununla Nesnelerin İnterneti cihazlarında özdevinimli öğrenme işlemlerini yüklenmeyi amaçlıyor.
Edge TPU, anlam çıkarma olarak adlandırılan işleri yapacak biçimde tasarlandı. Özdevinimli öğrenmenin bir parçası olan bu işlemin temelinde, bir resimdeki nesneyi tanıma gibi, eğitilmiş olan görevin yürütülmesini sağlayan algoritma bulunuyor. Google’ın sunucu tabanlı TPU’ları bu süreçte eğitim parçası için optimize edilirken, yeni Edge TPU’lar da anlam çıkarma işlemini yerine getiriyor.
Bu yeni yongalar, akıllı telefonlarda değil, kurumsal görevlerde kullanılmak amacıyla geliştiriliyor. Yani, fabrikalarda kalite kontrolünün otomatikleştirilmiş gibi görevlerde rol oynayacak. Bu tür görevleri cihaz üstünde yerine getirmenin, analiz için internet üzerinden veri gönderiminde bulunan donanımlara göre birtakım avantajları bulunuyor. Cihaz üstü özdevinimli öğrenme genellikle daha güvenli, aksama süresi daha düşük ve daha hızlı sonuçlar sunuyor.
Google, bu tür cihaz üstü yapay zekâ görevleri için yongalar tasarlayan tek şirket değil. ARM, Qualcomm, Mediatek ve diğerleri de yapay zekâ hızlandırıcıları tasarlıyor. Nvidia tarafından üretilmiş GPU’lar ise eğitim algoritmaları tarafında pazarın hakimi konumunda bulunuyor.
Yine de, Google’ın elinde, rakiplerinin elinde olmayan bir şey var ki, o da tüm yapay zekâ yığınını kontrol edebiliyor olması. Bir müşteri Google’ın Cloud servisi üzerinde verilerini depolayabilir, TPU’ları kullanarak algoritmalarını eğitebilir ve daha sonra yeni Edge TPU’ları kullanarak cihaz üstü anlam çıkarımını gerçekleştirebilir. Ayrıca, Google tarafından oluşturulmuş ve işletilen bir kodlama çatısı olan TensorFlow’u kullanarak kendi özdevinimli öğrenme yazılımını oluşturabilir.
Bu tarz düşey entegrasyonun açık yararları bulunuyor. Google, tüm bu farklı parçaların birbiriyle mümkün olduğu kadar verimli ve pürüzsüz biçimde konuşabileceği, bunun da müşterinin şirketin ekosisteminde faaliyet göstermeyi sürdürmesini daha da kolaylaştıracağı konusunda garanti veriyor.
Google Cloud’ın Nesnelerin İnternetinden sorumlu başkan yardımcısı Injong Rhee, Edge TPU’ların Cloud TPU ürününü tamamlayacak şekilde tasarlandığını, onun sayesinde bulutta özdevinimli öğrenmeyi hızlandırmanın mümkün olacağını söyledi. Rhee’ye göre, müşterilerin sensörleri veri toplayıcılarından daha fazlası hâline gelecek. Yerel ortamda, gerçek zamanlı ve akıllı kararlar verebilecek.
Google Edge TPU için bir geliştirme araç seti de hazırlıyor. Bu da müşterilerin donanımlarının yeteneklerini test etmelerini ve ürünlerine nasıl uyacağını görmelerini sağlayacak. Bu geliştirici araçları Edge TPU’yu içeren sistem modülü, NXP CPU, Microchip güvenlik elemanı ve Wi-Fi işlevini içeriyor. Bu geliştirici araçları şu an için beta aşamasında bulunuyor. İlgilenen müşteriler erişim için buradan başvurabilecekler.
