İçindekiler:
Video: The magic of mini feat. Tierra Whack – Apple (Kasım 2024)
Steve Jobs'la olan sınırlı ilişkimde çok erken öğrendiğim şeylerden biri de kontrol delisi olmasıydı. Bu onu 1985’te Apple’dan kovmasına rağmen, bir anahtar alanda ona iyi hizmet etti: imalat ve tedarik zinciri.
Apple'ın yarı iletken parçalarından etkilendim; tasarım çalışması, gelecek yıllarda inşa edebileceği bir IP çekirdek kütüphanesi yarattı. Apple hala Mac'in çekirdek işlemcisi için Intel'e güveniyor, ancak önümüzdeki iki yıl içinde değişeceğine inanıyorum.
Geçen hafta, Apple, iPhone'un A-Series işlemcisine A12 Bionic ile bir yükseltme daha ekledi.
Bu çip önceki yinelemelerden çok farklı. A11 Biyonik'te, sinir motoru SoC bloğunun genelinden daha küçük bir parça aldı ve diğer bazı bileşenlerle entegre edildi. Saniyede 600 milyar işlem yapabiliyordu ve çift çekirdekli bir tasarımdı.
A12 Biyonik'teki sinir motoru artık SoC'de özel bir bloğa sahip, iki ila sekiz çekirdek atladı ve şimdi saniyede 5 trilyon işlem yapabiliyor. Ancak hepsi Apple'ın geliştiricilerin daha önce hiç görmediğimiz uygulamaları yapmak için CoreML kullanmasına izin verdiği yazılımda bir araya geliyor.
Apple, merkezde makine öğrenmesi ve bilgisayar vizyonuyla bilim kurgu büyük bir gerçeğe dönüştürmek için tehlikeli bir şekilde yaklaşıyor. Yakın zamana kadar, bu teknoloji çok kontrollü deneyimlere aktarıldı. Ancak, otonom otomobillerin sokağa çıkmasıyla otomotiv endüstrisinde ön ve merkez şimdi. Bir akıllı telefon kamerasıyla nesneleri algılayan ve tanıyan Google Lens, bilgisayar görmenin etkileyici bir başka örneğidir.
Şimdi, geliştiricilerin elindeki A12 Biyonik ve zengin API'lerle, uygulama cephesinde ne olacağını düşünmek heyecan verici. Görmediyseniz, Homecourt demosunu Apple'ın 12 Eylül etkinliğinden izlemenizi tavsiye ederim (yukarıdaki videodaki 59:45 çizgisinde). Bu uygulama bir basketbol oyuncunun gerçek zamanlı video analizini yaptı ve kaç çekim yaptığı veya kaçırdığı, sahadaki atışlarının yüzdesi olarak nerede attığı ve özlediği her şeyi analiz etti ve hatta formunu analiz edebildi. desen aramak için bacak ve el bileği. Gerçek dünya değerine sahip inanılmaz bir gösteriydi, ancak geliştiricilerin bu yeni iPhone çağında yapabileceklerinin yüzeyini çiziyor.
Makine Öğrenimi ve Yeni Yazılım Mimarisi Olarak AI
Yazılımdaki bu paradigma değişikliği söz konusu olduğunda, makine öğrenmesi ve AI modern yazılımın yeni bir çağını mümkün kılacaktır.
Bu çaba için hayati yarı iletken inovasyonun ne kadar önemli olduğunu abartmıyorum. AMD ve Nvidia'nın yenilikleri sayesinde, birçok Fortune 500 şirketinin bulut tabanlı makine öğrenme yazılımı kullandığı bir bulut hesaplamada gördük. Bununla birlikte, makine öğrenmesi için müşteri tarafı işleme, şimdiye kadar bulutun yeteneklerinin çok gerisinde kalmıştır. Apple, müşterilerinin ceplerine gerçek bir makine öğrenme gücü getirdi ve herhangi bir platformun en büyük ve en yaratıcı geliştirici topluluğuna açtı.
- Makine Öğrenimi İş Rehberi Makine Öğrenimi İş Rehberi
- Google, SQL ile Makine Öğrenimini Basitleştiriyor Google, SQL ile Makine Öğrenimini Basitleştiriyor
- Uyarı: 4 Farklı iPhone XS Modeli Var Uyarı: 4 Farklı iPhone XS Modeli var
Daha da ilginç olanı, Apple'ın dikey entegrasyonunun rakiplerin yetişmesini zorlaştırmasıdır. Samsung, yarı iletken düzeyinde rekabet ederek oldukça iyi bir iş çıkarmaktadır ve mobil bölümü, Samsung Corporate'de çeşitli bölümlerden faydalanabilir. Fakat burada bile, Apple, tasarım sürecinde oldukça sağlam bir kenara sahip; çünkü ekipleri, herhangi bir yeni ürün yaratan daha büyük bir ekibin parçası. Samsung, Samsung içindeki bireysel bölümlere girmeli ve söyleyebildiğim kadarıyla yarı iletken ekibini genel ürün AR&GE'sine entegre etmiyor.
Apple'ın yarı iletkenlerde ve belki de gelecekteki diğer bileşenlerde daha fazla yerel IP kullanmasını arıyorum; Bir ürün ve hizmet merkezi olarak rolü geleceğin ayrılmaz bir parçasıdır.
