蘋(píng)果公司的蒂姆米勒在新采訪中談到A14 Bionic機(jī)器學(xué)習(xí)

蘋(píng)果公司平臺(tái)架構(gòu)副總裁將對(duì)新型A14 Bionic處理器，機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性以及蘋(píng)果如何在新的采訪中將自己與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)分開(kāi)來(lái)提供見(jiàn)解。

新的iPad Air在蘋(píng)果9月的活動(dòng)中宣布，在新設(shè)備中，蘋(píng)果的A14 Bionic處理器可能已經(jīng)證明是對(duì)上一代產(chǎn)品的重大升級(jí)。

據(jù)蘋(píng)果公司稱，與iPad Air 3中使用的A12 Bionic相比，A14 Bionic提供30%的CPU性能提升，同時(shí)使用新的四核圖形體系結(jié)構(gòu)可將圖形提升30%?；鶞?zhǔn)測(cè)試表明，A14的CPU性能提高了19%，圖形性能提高了27%。

蘋(píng)果公司平臺(tái)架構(gòu)副總裁蒂姆·米勒(Tim Millet)在接受德國(guó)雜志《斯特恩》(Stern)采訪時(shí)，對(duì)A14 Bionic處理器的發(fā)展趨勢(shì)做了一些了解。

蘋(píng)果公司的蒂姆·米勒

Millet解釋說(shuō)，盡管Apple并未發(fā)明機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)引擎(“幾十年來(lái)的基礎(chǔ)”)，但他們確實(shí)找到了加速這一過(guò)程的方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要在復(fù)雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直到最近還不存在。隨著存儲(chǔ)容量的增加，機(jī)器可以利用更大的數(shù)據(jù)集，但是學(xué)習(xí)過(guò)程仍然相對(duì)較慢。但是，在2010年代初期，這一切都開(kāi)始改變。

快進(jìn)到2017年iPhone X發(fā)布時(shí)，這是第一款具有Face ID的iPhone 。該過(guò)程由A11芯片提供動(dòng)力，每秒能夠處理6,000億次算術(shù)運(yùn)算。

五納米的A14 Bionic芯片將于10月發(fā)布新iPad Air，該芯片可計(jì)算的運(yùn)算量是其的18倍以上，最高可達(dá)每秒11萬(wàn)億。

“我們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)以及它如何使一個(gè)全新的課堂感到興奮，” Millet告訴Stern。“當(dāng)我看到人們可以使用A14仿生芯片做什么時(shí)，我會(huì)屏息。”

當(dāng)然，就性能而言，硬件并不是唯一重要的事情。Millet還指出，蘋(píng)果的硬件開(kāi)發(fā)人員在與公司的軟件團(tuán)隊(duì)一起工作方面具有獨(dú)特的地位。

開(kāi)發(fā)人員共同確保他們正在構(gòu)建對(duì)每個(gè)人都有用的軟件。

“在整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們與軟件團(tuán)隊(duì)緊密合作，以確保我們不僅在構(gòu)建一項(xiàng)對(duì)少數(shù)人有用的技術(shù)。我們還希望確保成千上萬(wàn)的iOS開(kāi)發(fā)人員可以對(duì)此做些事情。”

他強(qiáng)調(diào)了Core ML的重要性，Core ML是經(jīng)常用于語(yǔ)言處理，圖像分析，聲音分析等的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)框架。蘋(píng)果為開(kāi)發(fā)人員提供了訪問(wèn)Core ML的權(quán)限，使他們能夠在其應(yīng)用程序中使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

Millet說(shuō)：“ Core ML對(duì)于想要了解并了解他們的選擇的人們來(lái)說(shuō)是一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)。” “我們投入了大量時(shí)間來(lái)確保我們不只是將晶體管包裝到不使用的芯片中。我們希望大眾能夠使用它們。”

斯特恩指出，Core ML是國(guó)際暢銷(xiāo)DJ應(yīng)用程序Djay中的關(guān)鍵組件。軟件巨頭Adobe也利用了它。

最后，蒂姆·米勒(Tim Millet)花時(shí)間解決了Face ID與限制型面部覆蓋物不兼容的問(wèn)題。他說(shuō)，雖然理論上蘋(píng)果可以在戴口罩時(shí)制作Face ID，但事實(shí)并非如此。通過(guò)遮住臉，您將刪除iPhone用來(lái)確認(rèn)確實(shí)是您的數(shù)據(jù)，這樣做可能會(huì)損害Face ID的幾率。

“很難看到您看不到的東西，” Tim Millet解釋說(shuō)。“面部識(shí)別模型確實(shí)很好，但這是一個(gè)棘手的問(wèn)題。人們想要便利，但同時(shí)又希望安全。而蘋(píng)果則致力于確保數(shù)據(jù)安全。”