Dans une nouvelle interview, Tim Millet, vice-président de l'architecture de plate-forme d'Apple, offre quelques indices sur le nouveau processeur A14 Bionic, l'importance de l'apprentissage automatique et la façon dont Apple continue de se démarquer de la concurrence.
Le nouvel iPad Air a été annoncé lors de l'événement d'Apple en septembre, et à l'intérieur de l'appareil, le nouveau processeur A14 Bionic pourrait s'avérer être un énorme pas en avant par rapport à la génération précédente.
Selon Apple, le processeur A14 Bionic offre une augmentation de 30 % des performances du processeur, tandis que la nouvelle architecture graphique quadricœur suppose également une accélération de 30 %, par rapport à l'A12 Bionic intégré à l'iPad Air 3. Oui Par rapport à l'A13 , les mesures suggèrent que l'A14 offre une amélioration de 19 % des performances du processeur et une amélioration de 27 % des performances graphiques.
Dans une interview (en allemand) avec le magazine Stern, le vice-président de l'architecture de plate-forme d'Apple, Tim Millet, donne quelques indices sur ce qui rend le processeur A14 Bionic spécial.
Millet explique que bien qu'Apple n'ait pas inventé l'apprentissage automatique et les moteurs neuronaux - "la base de cela remonte à plusieurs décennies" - ils ont aidé à trouver des moyens d'accélérer le processus.
L'apprentissage automatique nécessite des réseaux de neurones qui doivent être formés sur des systèmes de données complexes, qui, jusqu'à récemment, n'existaient pas. À mesure que la capacité de stockage [des données] augmentait, les machines pouvaient bénéficier de paquets de données plus volumineux, mais le processus d'apprentissage restait relativement lent. Cependant, au début des années 2010, tout a commencé à changer.
En 2017, lors du lancement de l'iPhone X, qui était le premier iPhone avec Face ID, on découvrira que le processus d'authentification faciale était réalisé grâce à la puce A11, capable de traiter 600 milliards d'opérations arithmétiques par seconde.
La puce A14 Bionic de 5 nanomètres, qui fera ses débuts sur l'iPad Air (disponible à l'achat en octobre), peut calculer plus de dix-huit fois ce nombre d'opérations... jusqu'à 11 XNUMX milliards par seconde !
"Nous sommes enthousiasmés par l'émergence de l'apprentissage automatique et la façon dont il permet une nouvelle classe d'appareils", déclare Millet dans son entretien avec Stern. "Je sursaute quand je vois ce que les gens peuvent faire avec la puce A14 Bionic."
Bien sûr, il ne s'agit pas seulement du matériel lorsqu'il s'agit de performances. Millet note également que les développeurs de matériel Apple sont dans une position unique pour travailler aux côtés des équipes de développement de logiciels.
Ensemble, les développeurs peuvent s'assurer qu'ils créent du code que tout le monde peut utiliser.
« Nous travaillons en étroite collaboration avec l'équipe du logiciel pendant le développement pour nous assurer que nous ne créons pas seulement une technologie utile à quelques-uns. Nous voulons nous assurer que des milliers et des milliers de développeurs iOS pourront en faire quelque chose."
Dans l'interview, il souligne l'importance de Core ML, le cadre d'apprentissage automatique de base souvent utilisé pour le traitement du langage, l'analyse d'images, etc. Apple a simplifié Core ML pour les développeurs en leur permettant d'utiliser l'apprentissage automatique dans leurs applications.
"Core ML est une opportunité fantastique pour quiconque souhaite comprendre et découvrir les options disponibles", déclare Millet. « Il nous a fallu beaucoup de temps pour nous assurer de ne pas mettre de transistors sur la puce inutilisée. Nous voulons que tout le monde puisse y accéder".
Stern note que Core ML est un composant central de l'application DJ Djay. Il est également utilisé par Adobe.
Enfin, Tim Millet évoque le problème de l'incompatibilité de Face ID avec les masques que la pandémie de coronavirus a obligés à porter dans le monde entier. Il dit que même si Apple pourrait, en théorie, faire fonctionner Face ID en portant un masque, ce ne serait probablement pas le cas. Couvrir votre visage supprime les données que l'iPhone utilise pour confirmer qu'il s'agit bien de vous, ce qui augmenterait considérablement les chances que Face ID soit trompé.
"Il est difficile de voir quelque chose que vous ne pouvez pas voir", déclare Tim Millet. « Les modèles de reconnaissance faciale sont très bons, mais c'est un problème difficile à résoudre. Les gens veulent du confort, mais ils veulent aussi de la sécurité. Et Apple s'engage à protéger vos données ».
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