사과의 기계 학습 절단을 무시하지 마십시오

Steve Jobs와의 제한된 관계에서 내가 매우 일찍 배운 것 중 하나는 그가 통제 괴물이라는 것입니다. 그리고 1985 년 애플에서 해고 당했지만, 제조와 공급망이라는 핵심 분야에서 그를 잘 섬겼습니다.

프로세스를 제어하려는 그의 욕구는 그와 그의 팀이 iPhone 프로세서를 개발하도록 이끌었고, Apple은 Apple Watch와 같은 다른 제품으로 확장 된 전문 분야입니다. 잡스의 철학은 애플이 랙에서 부품을 구입하면 결코 경쟁자를 능가하지 않을 것이라는 것이었다.

나는 애플의 반도체 절단에 깊은 인상을 받았다. 이 회사의 설계 작업은 향후 몇 년간 구축 할 수있는 IP 코어 라이브러리를 만들었습니다. 애플은 여전히 ​​맥의 핵심 프로세서를 인텔에 의존하고 있지만 앞으로 2 년 안에 변경 될 것으로 믿는다.

지난주에 애플은 A12 바이오닉을 탑재 한 아이폰의 A- 시리즈 프로세서에 또 다른 업그레이드를 추가했다.

이 칩은 이전 반복과는 매우 다릅니다. A11 Bionic에서 신경 엔진은 전체 SoC 블록의 훨씬 작은 부분을 차지하고 다른 구성 요소와 통합되었습니다. 초당 6 천억 건의 작업이 가능했으며 듀얼 코어 디자인이었습니다.

A12 Bionic의 신경 엔진은 이제 SoC에 전용 블록을 가지고 있으며 코어 수가 2에서 8 개로 증가했으며 이제 초당 5 조 건의 작업이 가능합니다. 그러나 애플은 개발자들이 CoreML을 사용하여 이전에는 경험 해보지 못한 앱을 만들 수있게 해주는 소프트웨어에 모두 포함되어있다.

애플은 머신 러닝과 컴퓨터 비전을 중심으로 많은 공상 과학 소설을 현실화하는 데 위험에 처해있다. 최근까지이 기술은 고도로 통제 된 경험으로 이어졌습니다. 그러나 자율 주행 자동차가 거리를 차지함에 따라 이제 자동차 산업의 중심이되었습니다. 스마트 폰 카메라를 통해 물체를 감지하고 인식하는 Google Lens는 컴퓨터 비전의 또 다른 인상적인 예입니다.

이제 개발자가 A12 Bionic 및 풍부한 API를 사용하면 앱 전면에 무엇이 올지 생각해 보는 것이 흥미 롭습니다. 당신이 그것을 보지 못했다면, 나는 Apple의 9 월 12 일 이벤트 (위 비디오의 59:45 마크)에서 Homecourt 데모를 시청하는 것이 좋습니다. 응용 프로그램은 농구 선수의 실시간 비디오 분석을 수행하고 그가 몇 번의 샷을 만들었 든 놓쳤는 지, 법원에서 그가 샷을 백분율로 만들어 놓친 지점에 이르기까지 모든 것을 분석했으며 심지어 그의 형태를 패턴을 찾기 위해 다리와 손목. 실제 가치를 가진 놀라운 시연 이었지만, 이 새로운 시대의 iPhone 소프트웨어로 개발자가 할 수있는 일의 표면 만 긁습니다.

새로운 소프트웨어 아키텍처로서의 머신 러닝 및 AI

소프트웨어의 패러다임 변화와 관련하여 머신 러닝과 AI는 새로운 시대의 현대 소프트웨어를 가능하게합니다.

나는이 노력에 반도체 혁신이 얼마나 중요한지를 과장 할 수 없다. 많은 Fortune 500 대 기업이 현재 AMD와 Nvidia의 혁신 덕분에 클라우드 기반 머신 러닝 소프트웨어를 배포함에 따라 클라우드 컴퓨팅에서이를 보았습니다. 그러나 머신 러닝을위한 클라이언트 측 프로세싱은 지금까지 클라우드 기능보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 애플은 실제 머신 러닝 강국을 고객의 주머니에 가져와 모든 플랫폼에서 가장 크고 가장 창조적 인 개발자 커뮤니티에 공개했다.

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더욱 흥미로운 점은 애플의 수직적 통합으로 인해 경쟁 업체가 계속 따라 가기가 어렵다는 것입니다. 삼성은 반도체 수준에서 경쟁하는 꽤 좋은 일을하고 있으며 모바일 사업부는 삼성 기업의 다양한 사업부를 활용할 수 있습니다. 그러나 여기서조차도 애플은 디자인 프로세스에서 상당히 우위에있다. 팀은 새로운 제품을 만드는 하나의 큰 팀의 일부이기 때문이다. 삼성은 삼성 내의 개별 부서를 활용해야하며, 내가 알 수있는 한, 반도체 팀을 전체 제품 R & D에 통합하지는 않습니다.

나는 애플이 반도체와 미래에 다른 구성 요소에 훨씬 더 많은 자체 IP를 사용할 것을 기대한다. 제품 및 서비스 강국으로서의 역할은 미래에 없어서는 안될 요소입니다.