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听说 iPhone 11 有最好的机器学习平台?

  • 2019 年 9 月 12 日
  • 本文字数:1909 字

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听说 iPhone 11 有最好的机器学习平台?


Apple 今天在加利福尼亚州库比蒂诺首次展示了它对未来的展望。Apple 发布了三款新的智能手机:iPhone 11、iPhone 11 Pro 和 iPhone Pro Max。


正如预期的那样,Apple 更加重视如何为自己打造机器学习,同时调整硬件,以期在移动设备上提供世界上最好的机器学习平台。从高质量照片的图像处理到为了更好的性能而引入芯片,对机器学习社区而言,像这一最新事件这样的消息很少,但相当重要。


发言人甚至宣布,Apple 拥有所有智能手机中最好的机器学习平台。


让我们来看看 Steve Jobs theatre 的一些有趣的机器学习相关新闻:


具有深度融合的高分辨率


新款 iPhone 11 Pro 背面有三个摄像头,包括长焦镜头、广角镜头和超广角镜头。新出的超广角镜头在 Camera App 中显示一个 0.5x 的按钮。超广角镜头光圈为 f/2.4,视角为 120 度。


Apple 声称,它正在 iPhone 11 的摄像头中使用机器学习功能来帮助处理图像,并表示,该芯片的速度允许它在启用 HDR 的情况下,以每秒 60 帧的速度拍摄 4K 视频。


为做到这一点,Apple 正在使用一种名为“深度融合”(Deep Fusion)的技术,将所有三个镜头的图像结合起来,并在后台中运行神经网络,以像素级别拼接图像,从而在不牺牲图像质量的情况下保持一致性。



Quick Take 是一项新出的视频录制功能,通过长按相机快门,可以更轻松地拍摄视频。拍摄的视频质量为 4K,60fps,以及慢动作、延迟并扩大动态范围。


iPhone 11 的前置镜头已经升级到 1200 万像素,支持广角自拍。你还可以拍摄 60fps 的 4K 视频,以及慢动作视频。


如果一台设备允许一次拍摄两段 4K 视频,同时电池续航时间可达 5 个小时,那就是一个重大升级。


高性能 A13 仿生芯片


iPhone 11 采用了 Apple 新推出的 A13 仿生芯片,Apple 标榜该芯片是该公司有史以来速度最快的处理器。至于电池续航方面,iPhone 11 的续航时间比 iPhone XS 长一个小时。


“我们在整个 iPhone 中使用机器学习。”在解释 A13 仿生芯片的机器学习和低功耗设计如何使其成为智能手机中速度最快的芯片时,Sri Santhanam 如此说。


CPU、GPU 和神经引擎都经过优化,可运行不同的机器学习工作负载,而 A13 仿生芯片使机器学习操作更快。


以下是 A13 仿生芯片为机器学习社区提供的内容:


  • 执行最常见的机器学习任务之一(矩阵乘法)速度要快 6 倍。

  • 总体而言,CPU 具有每秒 1 万亿次运算的能力。

  • 它配有一个机器学习控制器,允许机器学习模型在 CPU、GPU 和神经引擎之间进行调度。

  • 它可用于设备上的自然语言处理,图片和视频中的图像分类,增强现实应用中的角色动画等等。



执行乘法运算的速度之所以能够提高 6 倍,就是因为机器学习加速器的功劳。当涉及到深度学习时,乘法运算就成了一个大问题,因为任何神经网络运算背后的内容都可以简化为一系列加法和乘法运算。反过来,这又转化为每秒 1 万亿次的运算。


因此,机器学习控制器可以在 CPU、GPU 和神经引擎上实现模型的无缝自动化调度。


“A13 放生芯片是智能手机有史以来速度最快的 CPU,” Apple 在讲台上表示,并补充道,它也有“智能手机中速度最快的 GPU。”


世界上最好的手机机器学习平台?


A13 仿生芯片还配备了 Apple 设计的 64 位 ARMv8.3-A 六核 CPU,其中,有两个高性能内核,运行频率为 2.65GHz,称为 Lightning;四个节能内核,称为 Thunder。


两个高性能内核的速度提高了 20%,功耗降低了 30%;四个高效内核的速度提高了 20%,功耗降低了 40%。


尽管内置了创纪录的 85 亿个晶体管,整体性能也提升了大约 20%,但这种效率提升还是存在的。


今年早些时候,在 WWDC 大会上,Apple 宣布了一些优秀的机器学习更新,并演示了开发者如何从定制中获益。


当时,Apple 为机器学习社区发布了 Core ML 3 和其他让人兴奋的工具升级。


Core ML 构成了特定领域的框架和功能的基础。Core ML 支持视觉图像分析、自然语言处理。此框架可与 Create ML 一起使用,来训练和部署自定义自然语言处理模型。



然而,有了 Create ML,开发者就可以构建对象检测、活动和声音分类的模型,并提供建议。利用词嵌入和迁移学习进行文本分类。


随着 Core ML 现在支持 100 多个模型层,Apple 的机器学习团队相信,应用程序现在就可以使用最先进的模型来提供前所未有的对视觉的深刻理解以及自然语言和语音处理的体验。


像上面讨论的那些高端框架的可用性为 A13 仿生芯片提供了支持,这确实为 Apple 声称继承王位的权利提供了强有力的论据。这无疑清楚地表明了 Apple 的目标,即建立一个垂直的技术栈,以迎合更大的社区。


Apple 非常清楚地表达了对构建下一代机器学习平台的兴趣。Apple 在硬件服务上的增强,再加上最先进的软件选项,使其立于机器学习进步的前沿。


原文链接:


Does iPhone 11 Have The Best ML Platform? Highlights From Latest Apple Event


2019 年 9 月 12 日 20:492319
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