Sadržaj:
Video: kopriva (Studeni 2024)
Jedna od stvari koju sam vrlo rano naučio u svojoj ograničenoj vezi sa Steveom Jobsom bila je taj da je on bio nakaza. I dok ga je 1985. otpustio Apple, dobro mu je poslužilo u jednom ključnom području: proizvodnji i opskrbnom lancu.
Impresionirao sam Appleove sjeckalice za poluvodiče; njegov dizajnerski rad stvorio je biblioteku IP jezgara na koju se može graditi godinama koje dolaze. Apple se i dalje oslanja na Intel zbog Macinog osnovnog procesora, ali vjerujem da će se to promijeniti u naredne dvije godine.
Prošli tjedan Apple je dodao još jednu nadogradnju iPhone-ovog A-Series procesora s A12 Bionic.
Ovaj se čip jako razlikuje od prethodnih iteracija. U A11 Bionic, neuralni motor zauzeo je znatno manji dio cjelokupnog SoC bloka i bio je integriran s nekim drugim komponentama. Mogao je raditi 600 milijardi operacija u sekundi i bio je dvojezgreni dizajn.
Neuralni motor u A12 Bionic sada ima namjenski blok u SoC-u, skočio je s dvije na osam jezgara i sada je sposoban za 5 bilijuna operacija u sekundi. Ali sve se to zbližava u softveru gdje Apple dopušta programerima da koriste CoreML za izradu aplikacija kakve nikada prije nismo imali.
Apple je opasno blizu stvaranja velike količine znanstvene fantastike u stvarnosti, a strojno učenje i računalni vid su u središtu. Donedavno je ova tehnologija bila vođena visoko kontroliranim iskustvima. Ali sada je to središnji dio automobila u automobilskoj industriji, jer autonomni automobili izlaze na ulice. Google objektiv, koji otkriva i prepoznaje predmete putem kamere pametnog telefona, još jedan je impresivan primjer računalnog vida.
Sada, uz A12 Bionic i bogate API-je u rukama programera, uzbudljivo je razmišljati o tome što dolazi na prednjoj strani aplikacija. Ako ga niste vidjeli, savjetujem vam da gledate Homecourt demo prikaz iz Appleovog događaja 12. rujna (na oznaci 59:45 u gornjem videu). Aplikacija je napravila video analizu košarkaša u stvarnom vremenu i analizirala sve, od koliko je snimaka napravio ili promašio, do mjesta na kojem je napravio i promašio ih kao postotak svojih snimaka, pa čak i mogao analizirati njegov obrazac sve do noge i zglob kako bi tražili uzorke. Bila je to nevjerojatna demonstracija s stvarnom vrijednošću, a ipak samo ogrebotina po površini onoga što programeri mogu učiniti s ovom novom erom iPhone softvera.
Strojno učenje i AI kao nova softverska arhitektura
Kada je u pitanju ova paradigma promjena softvera, strojno učenje i AI omogućit će novo razdoblje modernog softvera.
Ne mogu precijeniti koliko je vitalna inovacija poluvodiča u ovom naumu. Vidjeli smo to u oblačnom računanju kako mnoge kompanije Fortune 500 sada postavljaju oblak-softver za strojno učenje zahvaljujući inovacijama AMD-a i Nvidia. Međutim, obrada na strani klijenta za strojno učenje znatno je zaostajala za mogućnostima oblaka. Apple je donio pravi pogon strojarskog učenja u džepove svojih kupaca i otvorio ga najvećoj i najkreativnijoj zajednici programera bilo koje platforme.
- Poslovni vodič za strojno učenje Poslovni vodič za strojno učenje
- Google pojednostavljuje strojno učenje sa SQL-om Google pojednostavljuje strojno učenje s SQL-om
- Upozorenje: Postoje 4 različita modela iPhone XS Upozorenje: Postoje 4 različita iPhone XS modela
Još je zanimljivije da Appleova vertikalna integracija otežava konkurentima. Samsung obavlja prilično dobar posao natječući se na razini poluvodiča, a njegova mobilna divizija može iskoristiti razne odjele u Samsung Corporate. No čak i ovdje Apple ima prilično solidnu prednost u procesu dizajniranja, jer su njegovi timovi dio jednog većeg tima koji stvara bilo koji novi proizvod. Samsung mora sudjelovati u pojedinačnim odjelima unutar Samsunga, i koliko mogu reći, svoj integrirani poluvodički tim ne integrira u ukupni istraživački i razvoj proizvoda.
Tražim od Applea da u budućnosti koristi još više domaće IP adrese u poluvodičima i možda drugim komponentama; njegova uloga elektrana za proizvode i usluge sastavni je dio njene budućnosti.
