views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。Exp:3019MLエンジニアをやっています。直近では、製造業向け画像解析、ECサイトの売上予測などの案件に携わっています。バスケが好きなので、今年はスポーツアナリティクスに挑戦したい思っています。Edge」を使用)、ラズパイのカメラを使ってリアルタイムに分類できるか試してみます。TPUとAutoMLについて軽く触れておきます。TPUとは画像識別のタスクにおいてディープラーニングは非常に高い精度を誇っています。一方で、ディープラーニングのための演算は負荷が高く、通常我々が使用するコンピュータのプロセッサ(CPU)では十分な処理速度が出ません。いった中で、どうにかして演算を高速化するために、各社が様々なデバイスを作っています。Unit)と呼ばれるディープラーニングに特化した独自のプロセッサを打ち出しています。CPUやGPUはコンピュータ上でのあらゆるタスクをこなす汎用プロセッサですが、そこで発生するメモリの読み書きは、ディープラーニングで行われる行列演算にとってはボトルネックになります。TPUでは、演算結果を(メモリを経由せず)直接次の回路に渡すことで、処理効率を高めています(ディープラーニングのために最適化されたプロセッサと言えるでしょう)。Liteがフルサポートしている)ため、速くて安くて美味いという非常にコスパの良いデバイスになっています。TPUについては以下の記事が詳しいですので、こちらを参照してみてください。TPUとCoralTPUやGPUはディープラーニングの学習を高速化しますが、いざモデルができてユーザがモデルの推論を実行しようとした場合だと、どんなに高速なプロセッサであったとしても(インターネットを経由する以上は)インターネット回線より速いスピードは出ません。そこで考え出されたのが、Edge(端末)側にプロセッサを置き、インターネットを介さず端末側でそのまま推論を行ってしまおうというアイディアです。TPUとTensorFlow、クラウドを結ぶ統合的な開発環境(ハードウェア+ソフトウェア)をサポートしています。現在(2019/6/6)、以下の4つのプロダクトを販売しています。TPUがSBC(シングルボードコンピュータ)上に搭載されたデバイス。TPU本来の性能が発揮できる。Lite、Python、C++をサポート。Edgeモデルをエクスポートできる。技適に通ったので近々輸入可能となるようです。TPUのUSBアクセサリ版。AcceleratorはUSB3.0だが、SBCとして推奨されるラズパイはUSB2.0(最新版の3B+)のため、オーバーヘッドが生じてしまう(理論上はUSB2.0が480Mbps、USB3.0が5Gbpsで、約10倍の差がある)。Edgeモデルの推論が可能。現在、日本に輸入可能な唯一のCoral製品。Board」も追加されそうです。Boardに接続可能な5メガピクセルのカメラモジュール。Board:IoTアプリケーション用の温度、光、および湿度センサーを提供するアクセサリボード。Boardとラズパイに接続可能。