Зміст:
Відео: Как правильно ввести капчу (Вересень 2024)
Однією з речей, про які я дізнався дуже рано у своїх обмежених стосунках зі Стівом Джобсом, було те, що він був контролером. І хоча в 1985 році його звільнили з Apple, це добре послужило йому в одній з ключових областей: виробництві та ланцюзі поставок.
Мене вразили напівпровідникові відбивачі Apple; його проектна робота створила бібліотеку IP-ядер, яку вона може будувати протягом наступних років. Apple все ще покладається на Intel для основного процесора Mac, але я вважаю, що це зміниться в найближчі два роки.
Минулого тижня Apple додала ще одну модернізацію процесора A-Series iPhone з A12 Bionic.
Цей чіп сильно відрізняється від попередніх ітерацій. У A11 Bionic нейронний двигун займав значно меншу частину загального блоку SoC і був інтегрований з деякими іншими компонентами. Він був здатний до 600 мільярдів операцій в секунду і був двоядерним дизайном.
Нейронний двигун в A12 Bionic тепер має виділений блок в SoC, перескочив з двох до восьми ядер і тепер здатний до 5 трильйонів операцій в секунду. Але все це поєднується в програмному забезпеченні, де Apple дозволяє розробникам використовувати CoreML для створення додатків, яких ми ніколи не відчували.
Apple стає небезпечно близьким до того, щоб зробити велику кількість наукової фантастики реальністю, в центрі - машинне навчання та комп'ютерний зір. До недавнього часу ця технологія передавалася висококваліфікованому досвіду. Але зараз це передня та центральна частина автомобільної промисловості, коли автономні машини виходять на вулиці. Google Lens, який виявляє та розпізнає об’єкти за допомогою камери смартфона, є ще одним вражаючим прикладом комп’ютерного зору.
Тепер з A12 Bionic і багатими API в руках розробників, захоплююче думати про те, що має бути на фронті додатка. Якщо ви цього ще не бачили, рекомендую переглянути демонстрацію Homecourt з події Apple 12 вересня (за позначкою 59:45 на відео вище). Додаток робив відео-аналіз баскетболіста в режимі реального часу і аналізував все, від того, скільки пострілів він зробив чи пропустив, до того, де на корті він зробив і пропустив їх у відсотках від своїх пострілів, і навіть міг проаналізувати його форму аж до ноги і зап'ястя, щоб шукати візерунки. Це була неймовірна демонстрація з реальною цінністю, але вона лише дряпає поверхню того, що розробники можуть зробити з цією новою епохою програмного забезпечення iPhone.
Машинне навчання та AI як нова архітектура програмного забезпечення
Що стосується цієї парадигми, то зміна програмного забезпечення, машинного навчання та AI дасть змогу новій ері сучасного програмного забезпечення.
Я не можу завищувати, наскільки життєво важливими є напівпровідникові інновації для цього. Ми бачили це у хмарних обчисленнях, оскільки багато компаній Fortune 500 зараз розгортають хмарне програмне забезпечення для машинного навчання завдяки інноваціям AMD та Nvidia. Однак обробка на стороні клієнта для машинного навчання значно відставала від можливостей хмари дотепер. Apple принесла справжню потужність машинного навчання в кишені своїх клієнтів і відкрила її для найбільшої та найкреативнішої спільноти розробників будь-якої платформи.
- Бізнес-посібник з машинного навчання Бізнес-посібник з машинного навчання
- Google спрощує машинне навчання за допомогою SQL Google спрощує машинне навчання за допомогою SQL
- Попередження: Існує 4 різні моделі iPhone XS Попередження: Є 4 різні моделі iPhone XS
Ще цікавіше те, що вертикальна інтеграція Apple ускладнює конкурентам не відставати. Samsung робить непогану роботу, конкуруючи на рівні напівпровідників, і його мобільний відділ може скористатися різними підрозділами в Samsung Corporate. Але навіть тут Apple має досить міцну перевагу в процесі дизайну, оскільки його команди входять до складу однієї більшої команди, яка створює будь-який новий продукт. Компанія Samsung повинна використовувати окремі підрозділи в Samsung, і наскільки я можу сказати, вона не інтегрує свою команду напівпровідників у загальну науково-дослідну розробку продукту.
Я шукаю, щоб Apple в майбутньому використовувала ще більше домашнього IP в напівпровідниках та, можливо, інших компонентах; його роль як електростанція для продуктів і послуг є невід'ємною частиною її майбутнього.
