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從長遠來看，在Google設計的硬體上對模型進行初始訓練最終並不意味著什麼。

EfficientNet-EdgeTPU是針對Coral Dev Board、Tinker Edge T等搭載Edge TPU張量處理器進行最佳化的演算法，它能提升神經網路運算效能達10倍之譜，對於運算能量有限的邊緣裝置來說，是相當重要的突破，並能帶來更多應用的可能性。

Edge TPU是由Google針對AI最佳化推出的深度學習協同處理器，能夠在維持理想電力效率的前提下，大幅提升裝置在AI運算上的效能表現。Asus在Computex 2019推出搭載Edge TPU的Tinker Edge T開發板、CRIP-CM-A單板電腦與M.2介面...

Google在2018年時針對物聯網應用情境，發表了Edge TPU張量處理器（Tensor Processing Unit，TPU），體積、功耗與成本都比先前的TPU小與低，更適合應用於邊緣運算。搭載Edge TPU的Coral Dev Board開發板與USB Acce...