Ядро чипа iPhone X сопоставимо по мощности с ядром процессора MacBook Pro |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-09-16 10:58 Apple работала над процессором A11 Bionic ещё во времена A8. Вице-президенты Apple Крейг Федериги и Джони Сройджи дали небольшое интервью журналистам Mashable, в котором рассказали о процессе разработки чипа A11 Bionic. Как оказалось, разработка процессора нового поколения началась ещё во времена iPhone 6 и 6 Plus, которые поставлялись с чипом A8. По словам Сройджи, тогда в компании даже не думали о машинном обучении и искусственном интеллекте. Тогда они просто сделали ставку на развитие технологии в течение трёх лет. Планы насчёт будущего развития технологий менялись постоянно, с приходом новых людей и новых идей. Сройджи отметил, что чип A11 Bionic наиболее эффективен в сложных задачах, требующих использовать несколько ядер. Игра может использовать несколько ядер, но что-то столь же простое, как обычное текстовое сообщение, где система предлагает следующее слово для ввода, может также использовать высокопроизводительные процессоры. В чип также встроен разработанный Apple нейронный движок, используемый в Face ID и Animoji, а также других алгоритмах машинного обучения. По словам Федериги, он способен обрабатывать до 600 млрд операций в секунду. Движок используют не только для распознавания лиц, но также объектов дополненной реальности. И все это с помощью нейронных сетей, машинного обучения или глубокого обучения (часть машинного обучения). Решение встроить движок именно в математический процессор, а не графический, обусловлено повышенной энергоэффективностью. На последнем моменте главы компании сделали отдельный акцент. Комментарии: |
|