Negeer de machine-learning karbonades van Apple niet

Een van de dingen die ik heel vroeg in mijn beperkte relatie met Steve Jobs leerde, was dat hij een controlefreak was. En hoewel hij hierdoor in 1985 door Apple werd ontslagen, diende het hem goed op één belangrijk gebied: productie en de toeleveringsketen.

Zijn verlangen om het proces te beheersen, dreef hem en zijn team ertoe de iPhone-processor te ontwikkelen, een expertisegebied dat Apple sindsdien heeft uitgebreid naar andere producten, zoals Apple Watch. Jobs 'filosofie was dat als Apple componenten van het rek kocht, het nooit zijn concurrenten zou overtreffen.

Ik ben onder de indruk van de halfgeleiders van Apple; het ontwerpwerk heeft een bibliotheek van IP-cores gecreëerd waarop het jarenlang kan bouwen. Apple vertrouwt nog steeds op Intel voor de kernprocessor van de Mac, maar ik denk dat dit de komende twee jaar zal veranderen.

Vorige week voegde Apple nog een upgrade toe aan de A-Serie-processor van de iPhone met de A12 Bionic.

Deze chip is heel anders dan eerdere iteraties. In de A11 Bionic nam de neurale motor een veel kleiner deel van het totale SoC-blok in en was geïntegreerd met enkele andere componenten. Het was in staat tot 600 miljard bewerkingen per seconde en was een dual-core ontwerp.

De neurale motor in de A12 Bionic heeft nu een speciaal blok in de SoC, is van twee naar acht kernen gesprongen en kan nu 5 biljoen operaties per seconde uitvoeren. Maar het komt allemaal samen in de software, waar Apple ontwikkelaars CoreML laat gebruiken om apps te maken die we nog nooit eerder hebben meegemaakt.

Apple komt gevaarlijk dicht in de buurt van het maken van veel science fiction, met machine learning en computer vision centraal. Tot voor kort werd deze technologie verbannen naar zeer gecontroleerde ervaringen. Maar het staat nu vooraan in het midden van de auto-industrie terwijl autonome auto's de straat op gaan. Google Lens, dat objecten detecteert en herkent via een smartphonecamera, is een ander indrukwekkend voorbeeld van computervisie.

Nu met de A12 Bionic en rijke API's in handen van ontwikkelaars, is het spannend om na te denken over wat er op de app-voorkant komt. Als je het nog niet hebt gezien, moedig ik je aan om de Homecourt-demo van Apple's 12 september-evenement te bekijken (om 59:45 in de video hierboven). De app deed real-time video-analyse van een basketbalspeler en analyseerde alles, van hoeveel schoten hij maakte of miste, tot waar hij op het veld maakte en ze als percentage van zijn schoten miste, en kon zelfs zijn vorm analyseren tot de benen en pols om patronen te zoeken. Het was een ongelooflijke demonstratie met echte waarde, maar het schetst alleen het oppervlak van wat ontwikkelaars kunnen doen met dit nieuwe tijdperk van iPhone-software.

Machine Learning en AI als de nieuwe software-architectuur

Als het gaat om deze paradigmaverandering in software, zullen machine learning en AI een nieuw tijdperk van moderne software mogelijk maken.

Ik kan niet genoeg benadrukken hoe belangrijk deze innovatie is voor halfgeleiders. We hebben het gezien in cloud computing omdat veel Fortune 500-bedrijven nu cloudgebaseerde software voor machine learning implementeren dankzij innovaties van AMD en Nvidia. De client-side verwerking voor machine learning lag tot nu toe echter ver achter de mogelijkheden van de cloud. Apple heeft een echte machine learning-krachtpatser in de portemonnee van zijn klanten gebracht en opengesteld voor de grootste en meest creatieve ontwikkelaarscommunity van elk platform.

• De Business Guide to Machine Learning De Business Guide to Machine Learning
• Google vereenvoudigt machine learning met SQL Google vereenvoudigt machine learning met SQL
• Waarschuwing: er zijn 4 verschillende iPhone XS-modellen Waarschuwing: er zijn 4 verschillende iPhone XS-modellen

Nog interessanter is dat de verticale integratie van Apple het moeilijk maakt voor concurrenten om bij te blijven. Samsung doet behoorlijk goed werk op het niveau van halfgeleiders en de mobiele divisie kan profiteren van verschillende divisies in Samsung Corporate. Maar zelfs hier heeft Apple een behoorlijk solide voorsprong in het ontwerpproces, omdat zijn teams deel uitmaken van één groter team dat een nieuw product maakt. Samsung moet gebruikmaken van individuele afdelingen binnen Samsung en voor zover ik kan zien, integreert het zijn halfgeleiderteam niet in de algemene product-R&D.

Ik ben op zoek naar Apple om in de toekomst nog meer IP van eigen bodem te gebruiken in halfgeleiders en misschien andere componenten; zijn rol als product- en servicekrachtcentrale is een integraal onderdeel van zijn toekomst.