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Uno dei problemi più difficili in macchina di apprendimento, all’interno del più ampio campo di AI, è quello di capire che cosa il problema che il computer deve essere solving. I computer possono solo imparare e da capire, se si sa, quando qualcosa è inquadrata come una questione di trovare una soluzione ad un problema.
Apple si avvicina la sfida con la speranza di attirare gli sviluppatori di utilizzare i suoi chip e software strumenti di programmazione per la fornitura di nuovi casi di utilizzo di reti neurali su un dispositivo mobile.
Nel corso di mercoledì evento mediatico al suo quartier generale di Cupertino per svelare l’iPhone XS, XS Max e XS R, Apple ha discusso il “motore neurale, una sezione di serie A, processore di iPhone, che è stato progettato per concentrarsi su di apprendimento automatico dei carichi di lavoro.
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Quest’anno A12 chip presenta la seconda versione del motore neurale, che ha debuttato lo scorso anno l’iPhone X A11 processore. La nuova versione ha otto core, da due, che Apple dice che permette la circuiteria a processo cinque trilioni di operazioni al secondo, e aumento da 600 miliardi citato dello scorso anno.
Cosa fare con tutta quella potenza di calcolo è la domanda. Apple ha alcuni suggerimenti, ma è chiaramente sperando che gli sviluppatori che utilizzano la programmazione del kit di sviluppo per l’apprendimento automatico, Core ML, riempire gli spazi vuoti.
L’anno scorso iPhone X già utilizzato il motore neurale per eseguire il riconoscimento facciale. Ieri, la società di marketing di piombo, Phil Schiller, ha discusso di come l’iPhone XS ora lascia il motore neurale di lavoro con un’altra area del chip, quello dedicato all’elaborazione di foto, chiamato l’immagine processore di segnale. Insieme, il motore neurale aiuta il segnale di immagine processore creare più nitida “segmentazione maschere”, per raccontare dove le caratteristiche di un volto in un ritratto. Che può essere utilizzato per migliorare il modo in cui l’illuminazione è applicata a una faccia quando un ritratto è preso.
Per mostrare ciò che un programmatore può fare, Apple ha invitato sul palco Nex Team, una startup che è la costruzione di applicazioni di realtà aumentata. Essi hanno mostrato come un pallone da basket video può essere utilizzato per la formazione di giocatori. Con la consultazione di Steve Nash, un ex giocatore del Pheonix Soli e ora con un allenatore professionista, l’azienda ha sviluppato un programma che prende un video e le tracce in tempo reale la posizione del giocatore nel video come lei o lui vuole pratica colpi al cerchio. Inoltre, traccia la traiettoria del basket in volo, in tempo reale, e raccoglie altri parametri.
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Così, la formazione può essere ri-concepito come una ML problema di come misurare le statistiche che sono alla base delle migliori prestazioni atletiche l’utilizzo di dispositivi video.
La firma sviluppatori come Nex Team è un modo per mettere una certa distanza tra Apple e i vari chip di sviluppatori che stanno costruendo o commerciante di silicio fare AI, o che sono prigioniera in casa gli sforzi per i loro telefoni. Per esempio, chip gigante Qualcomm include IA nel suo Snapdragon linea di processori mobili. E Huawei si è costruito AI circuiti nel suo Kirin chip per i propri smartphone, come Samsung Electronics con il suo processore Exynos per il Galaxy smartphone.
Tanto come i processori di segnale digitale, che ha assunto alcune funzioni di per la matematica dalla CPU, come la decodifica video, l’apprendimento automatico circuito di anticipare un’ondata di ML carichi di lavoro di dispositivi mobili, dice Linley Gwennap, principale analista con chip in società di ricerca Del Linley Group.
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“Questo segue un percorso stabilito che non si vuole fare uso della CPU per un sacco di cose”, dice Gwennap. “È sempre più efficiente di prendere una funzione comune e metterlo in un separato blocco funzionale.”
“La CPU può eseguire semplici reti neurali per il riconoscimento del viso e delle cose, ma quando si mette la stessa attività in un hardware accelerator,” come il motore neurale, “si può fare lo stesso lavoro per più di un decimo il consumo di farlo sulla CPU.”
Per esempio, “In un convolutional rete neurale, circa l’ 80 per cento del calcolo è una moltiplicazione di matrici,” dice Gwennap, riferendosi ad uno dei “primitivi” che stanno alla base di uno uno dei più comuni tipi di macchina di strutture di apprendimento. L’identificazione di tali primitive comuni è un modo semplice per aumentare le prestazioni su di un ampio assortimento di AI carichi di lavoro, anche come algoritmi di cambiare.
Come macchina di apprendimento diventa più comune di funzione, presumibilmente Apple potrebbe avere una gamba su Huawei e Samsung, e altri di avere il miglior blocco funzionale in hardware per eseguire un numero crescente di reti neurali scritto con il suo Core ML quadro.
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In particolare assente dalla rete neurale parlare di mercoledì, era di proprietà di Apple Siri assistente intelligente. Siri ha mescolato le prestazioni, e sembra un buon candidato per un qualche tipo di locale accelerazione sul telefono. Gwennap offerte di elaborazione locale di Siri potrebbe essere utile per cose come l’istruzione, le luci in casa per accendere. Non è necessario attendere per Siri per la prima connessione al cloud per capire i comandi vocali.
“Solo per avere alcuni Siri presenza saluto”, senza dover attendere i tempi di latenza di andare di andata e ritorno per il cloud, potrebbe essere un miglioramento Siri, mettendo a segno il record di pista, che egli offre.
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