越挖越宽的护城河:Apple在人工智能与机器学习方面的全新布局

在上周举行的全球开发商大会中,Apple发表了相当多的软硬件设计;其中有一部分跟增强现实与机器学习的概念相关。现在,就让我们来看看Apple的芯片设计能力、以及这两个概念之间的潜在关系。

越挖越宽的护城河:Apple在人工智能与机器学习方面的全新布局

 
在上周举行的全球开发商大会(WWDC)中,Apple发表了相当多的软硬件设计;其中有一部分跟增强现实(AR)与机器学习(ML)的概念相关。现在,就让我们来看看Apple的芯片设计能力、以及这两个概念之间的潜在关系。
 
原来Apple也是处理器大厂
 
当Apple在2013年9月推出64-bit架构的A7处理器的时候,整个信息产业都吃了一惊。根据某位当时在Intel、现在在投资公司服务的人士指出,Intel在A7推出之前,完全不知道Apple正在自己设计64-bit芯片。
 
在那个时候,Apple的竞争厂商和Intel一开始都不认为这款处理器能成气候,只是被Apple这突如其来的举动搞得措手不及;因为A7处理器的诞生,不仅表示Apple一夜之间就成了行动设备处理器的主要供货商,而且更运用了自身优异的软硬件整合能力,为自己构筑了投资专家巴菲特所谓的“护城河”:
 
在古代,每座城堡的周围都有一道护城河;护城河的宽度越大,城堡防守起来就更轻松。因为护城河越宽,敌人就越难跨过。
 
而产业人士也都知道,Apple旗下拥有最好的芯片设计团队(即使不是最好,也是之一);此外,该公司最近才礼聘了之前在高通公司(Qualcomm)主管通讯芯片工程部门的Esin Terzioglu。
 
在借助A7处理器,将整个手机和平板计算机软硬件升级到64-bit架构之后,Apple拥有了有如Google的搜索引擎、或是过去独霸市场的Wintel架构(Windows系统加Intel处理器)一般的独门武器。
 
而Apple在这次的WWDC之中所揭示的,则是另外一道以AR、ML、以及机器视觉(MV)所打造出来,即将为该公司争取到下一波竞争优势的护城河。
 
增强现实(AR)工具
 
在这其中,Apple发表了让开发者将AR内容整合进App中的“ARKit”程序设计架构;介绍影片(如下)中有一些相当有趣的段落,例如描述将一位小朋友的房间变成“虚拟故事书”、或是在实体房间中尝试各种虚拟家具的摆设方式等等。
 
有些产业观察家指出,其实Apple已经拥有最大的“具AR功能装置”的用户族群。或许Android设备在数量上比iPhone和iPad更多,但相关软硬件的整合程度则没有那么紧密。
 
从竞争的观点来说,保卫Android阵营的城墙是比较“各自为政”的;此外,Android设备目前只有7%安装的最新版系统,但iOS设备却高达86%,这也是后者的优势之一。
 
机器学习(ML)工具
 
在WWDC中,Apple也发表了CoreML机器学习程序架构、以及将其他ML系统产生“训练模型”(trained model)转换到CoreML上的工具。虽然CoreML在发表会中没有ARKit那么炫的展示、而且实际上扮演的也比较像是“幕后功臣”的不起眼角色,但它可以说是未来的Apple系统之中,关于机器视觉和自然语言辨识技术的重要基础:
 

越挖越宽的护城河:Apple在人工智能与机器学习方面的全新布局

来源:Apple开发商文件

 
就目前所知,上述这些工具都已经可以在现有的Ax处理器上执行;但最近一篇内容未经证实的报导则指出,Apple正在研发一款专用于人工智能运算的芯片。
 
从GPU到TPU
 
在主要处理器之外独立运作、专用于执行特定功能的芯片由来已久,例如早期的浮点运算处理器(FPU)就属于这类。由于过去的中央处理器效率不够高,所以在进行高精度的工程或科学运算时,往往因为负担太重而拖累整体运作;于是这类运算专用的FPU就应运而生,以便分摊中央处理器的工作负荷。
 
之后,专用于绘图处理、视觉仿真、甚至游戏的图形处理器(GPU)问世。随着需要大量绘图的软件普及、用户对于流畅动画的需求也越来越高,早期原本只在高级工作站上才看得到的GPU,现在已经成为几乎每一部计算机、平板、甚至手机的基本配备。像Nvidia这样以高性能绘图芯片为主要产品的公司,也在这一波风潮之中名利双收。
 
GPU之所以能脱颖而出的原因,在于去除了一般CPU上用于“普通但复杂”逻辑运算的部份,只保留少数绘图专属的功能、并且尽可能以最快的速度运作;如果要打比方的话,可以想象成把卡车改装成在轨道上跑:把所有用于一般道路和转向的功能都去掉,让它可以跑得更快,但改装过后就只能在轨道上跑,不能在大街小巷中穿梭。
 
也因为GPU的指令周期更快,所以有些金融单位尝试建造串连上百个GPU的计算机,来执行复杂的实时预测模型,以便在进行财务交易时能掌握瞬息万变的状况、创造更多优势。
 
同样的道理,在需要进行复杂的卷积神经网络、以及相关的ML与AI(人工智能)运算时,就有人想到也可以利用类似的概念来进行;而这个想法的进一步延伸,则是Google为了执行TensorFlow算法而设计的TPU(Tensor Processing Unit)人工智能专用处理器。
 

越挖越宽的护城河:Apple在人工智能与机器学习方面的全新布局

 

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