Tim Millet, da Apple, fala sobre A14 Bionic, aprendizado de máquina

Em uma nova entrevista, Tim Millet, vice-presidente de arquitetura de plataforma da Apple, oferece algumas pistas sobre o novo processador A14 Bionic, a importância do aprendizado de máquina e como a Apple continua se distanciando da concorrência.

O novo iPad Air foi anunciado no evento da Apple em setembro e, dentro do dispositivo, o novo processador A14 Bionic pode ser um grande avanço em relação à geração anterior.

Segundo a Apple, o processador A14 Bionic oferece um aumento de 30% no desempenho da CPU, enquanto a nova arquitetura gráfica quad-core também assume 30% de aceleração, em comparação com o A12 Bionic que foi embutido no iPad Air 3. Sim Comparado com o A13 , as métricas sugerem que o A14 oferece uma melhoria de 19% no desempenho da CPU e 27% no desempenho gráfico.

Em entrevista (em alemão) à revista Stern, o vice-presidente de arquitetura de plataforma da Apple, Tim Millet, oferece algumas pistas sobre o que torna o processador A14 Bionic especial.

Millet explica que, embora a Apple não tenha inventado o aprendizado de máquina e os mecanismos neurais - "a base para isso veio de muitas décadas atrás" - eles ajudaram a encontrar maneiras de acelerar o processo.

O aprendizado de máquina requer redes neurais que devem ser treinadas em sistemas de dados complexos, que, até recentemente, não existiam. À medida que a capacidade de armazenamento [dados] aumentava, as máquinas podiam se beneficiar de pacotes de dados maiores, mas o processo de aprendizado permaneceu relativamente lento. No entanto, no início de 2010 tudo começou a mudar.

Em 2017, quando foi lançado o iPhone X, que foi o primeiro iPhone com Face ID, descobriremos que o processo de autenticação facial foi realizado graças ao chip A11, capaz de processar 600 bilhões de operações aritméticas por segundo.

O chip A14 Bionic de 5 nanômetros, que será lançado no iPad Air (disponível para compra em outubro), pode calcular mais de dezoito vezes esse número de operações… até 11 trilhões por segundo!

“Estamos empolgados com o surgimento do aprendizado de máquina e a maneira como ele permite uma nova classe de dispositivos”, diz Millet em sua entrevista com Stern. "Eu suspiro quando vejo o que as pessoas podem fazer com o chip A14 Bionic."

Claro, não se trata apenas do hardware quando se trata de desempenho. Millet também observa que os desenvolvedores de hardware da Apple estão em uma posição única para trabalhar ao lado de equipes de desenvolvimento de software. 

Juntos, os desenvolvedores podem ter certeza de que estão criando um código que todos podem usar.

“Trabalhamos em estreita colaboração com a equipe de software durante o desenvolvimento para garantir que não estamos apenas criando uma tecnologia útil para alguns. Queremos ter certeza de que milhares e milhares de desenvolvedores iOS serão capazes de fazer algo com ele."

Na entrevista, ele destaca a importância do Core ML, a estrutura básica de aprendizado de máquina que é frequentemente usada para processamento de linguagem, análise de imagens e muito mais. A Apple tornou o Core ML mais fácil para os desenvolvedores, permitindo que eles usem aprendizado de máquina em seus aplicativos. 

"Core ML é uma oportunidade fantástica para quem quer entender e descobrir quais opções existem", diz Millet. “Levamos muito tempo para garantir que não colocamos transistores no chip não utilizado. Queremos que todos possam acessá-lo”.

Stern observa que o Core ML é um componente central do aplicativo DJ Djay. Também é usado pela Adobe.

Por fim, Tim Millet fala sobre o problema de o Face ID ser incompatível com as máscaras que a pandemia de coronavírus obrigou a usar em todo o mundo. Ele diz que, embora a Apple pudesse, em teoria, fazer o Face ID funcionar usando uma máscara, provavelmente não o faria. Cobrir seu rosto exclui os dados que o iPhone usa para confirmar que é realmente você, e isso aumentaria muito as chances de o Face ID ser enganado.

"É difícil ver algo que você não pode ver", diz Tim Millet. “Os modelos de reconhecimento facial são muito bons, mas é um problema difícil de resolver. As pessoas querem conveniência, mas também querem segurança. E a Apple está comprometida em manter seus dados seguros ».

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