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スティーブジョブズとの限られた関係で非常に早い段階で学んだことの1つは、彼がコントロールフリークだったことです。 そして、これにより1985年に彼はAppleから解雇されましたが、製造とサプライチェーンという重要な分野で彼に貢献しました。
Appleの半導体チョップに感銘を受けました。 その設計作業により、今後何年も構築できるIPコアのライブラリが作成されました。 AppleはまだMacのコアプロセッサをIntelに依存していますが、これは今後2年で変わると思います。
Appleは先週、A12 Bionicを搭載したiPhoneのAシリーズプロセッサに別のアップグレードを追加しました。
このチップは、以前の反復とは大きく異なります。 A11 Bionicでは、ニューラルエンジンはSoCブロック全体のかなり小さな部分を占め、他のいくつかのコンポーネントと統合されていました。 1秒あたり6, 000億回の操作が可能で、デュアルコア設計でした。
A12 BionicのニューラルエンジンはSoCに専用ブロックを備え、2コアから8コアにジャンプし、1秒間に5兆回の操作が可能になりました。 しかし、これらはすべてソフトウェアに統合されており、Appleは開発者がCoreMLを使用して、これまでに経験したことのないアプリを作成できるようにしています。
アップルは、機械学習とコンピュータービジョンを中心に、多くのサイエンスフィクションを現実のものにすることに危険なほど近づいています。 最近まで、このテクノロジーは高度に制御されたエクスペリエンスに追いやられてきました。 しかし、自動運転車が街頭を占めるようになった今、それは自動車産業の最前線にあります。 スマートフォンのカメラを介してオブジェクトを検出および認識するGoogle Lensは、コンピュータービジョンのもう1つの印象的な例です。
開発者がA12 Bionicと豊富なAPIを使用できるようになった今、アプリの前面に何が来るかを考えるのはエキサイティングです。 ご覧になっていない場合は、Appleの9月12日のイベントのHomecourtデモをご覧ください（上のビデオの59:45マーク）。 このアプリは、バスケットボール選手のリアルタイムのビデオ分析を行い、彼が何回シュートしたか、ミスしたか、コートのどこでショットをしたか、逃したか、すべてを分析し、フォームまで分析することさえできましたパターンを探すための足と手首。 これは、現実世界での価値を備えた信じられないほどのデモンストレーションでしたが、開発者がこの新しいiPhoneソフトウェアの時代でできることのほんの表面をひっかいただけです。
新しいソフトウェアアーキテクチャとしての機械学習とAI
ソフトウェアのこのパラダイム変更に関しては、機械学習とAIが現代のソフトウェアの新しい時代を可能にします。
この取り組みにとって半導体の革新がいかに重要であるかを誇張することはできません。 多くのフォーチュン500企業が、AMDとNvidiaのイノベーションのおかげで、クラウドベースの機械学習ソフトウェアを展開しているため、クラウドコンピューティングでそれを見てきました。 ただし、機械学習のクライアント側の処理は、これまでクラウドの機能よりもはるかに遅れていました。 Appleは、実際の機械学習の大国を顧客のポケットに持ち込み、あらゆるプラットフォームの最大かつ最も創造的な開発者コミュニティに開放しました。
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さらに興味深いのは、Appleの垂直統合により、競合他社が追い付かないことです。 サムスンは半導体レベルで競合するかなり良い仕事をしており、そのモバイル部門はサムスンコーポレートのさまざまな部門を活用することができます。 しかし、ここでも、Appleは設計プロセスにおいて非常に堅実なエッジを持っています。そのチームは、新しい製品を作成する1つの大きなチームの一員です。 サムスンは、サムスン内の個々の部門を活用する必要があり、私が知る限り、半導体チームを製品全体の研究開発に統合していません。
Appleは将来、半導体やおそらく他のコンポーネントでさらに多くの自家製IPを使用することを期待しています。 製品とサービスの大国としての役割は、その将来にとって不可欠です。
