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为什么iPhone不支援戴口罩解锁?苹果平台架构副总裁讲了原因

发布于2020-10-09 14:50:31

苹果宣称与 iPad Air 3 上使用的 A12 Bionic 相比,A14 Bionic 多了 30% 的 CPU 性能提升、四核新 GPU 的表现也提升了 30% 。而第三方基准测试表明,A14 Bionic 的 CPU / GPU 性能提升,分别在 19% 和 27% 左右。

近日,苹果平台架构副总裁 Tim Millet 接受了德国杂志《Stern》的采访,并且对 A14 Bionic 芯片的发展趋势给予了一些解释。

首先,他表示尽管苹果并不是机器学习和神经引擎的发明者,但该公司确实找到了加速这一发展的方法。

机器学习需要在复杂的数据系统上对神经网络展开训练,随着储存容量的增加,机器可被投喂越来越庞大的数据集。但直到 2010 年代初期,其学习速度才开始迎来较大的改变。

时间往前至 2017 年,苹果发布了首款采用 Face ID 脸部辨识方案的 iPhone X,所用的是 A11 芯片,每秒可处理 6000 亿次算术运算。不过最新一代 iPad Air 4 上搭载的 A14 Bionic 芯片采用了 5nm 工艺,运算量是前者的 18 倍以上,达到了每秒 11 万亿次。

Tim Millet 向《Stern》表示:“我们对机器学习的出现和带来的全新课题感到非常激动,相信 A14 Bionic 芯片的能力,会让人们再次感到惊叹”。

当然,就实际性能表现而言,硬件并不是唯一重要的事情。Millet 还指出,苹果软硬件开发团队在协作上有着独特的地位,以共同打造对每个人都有用的软件。

“在整个开发过程中,我们与软件团队保持着紧密的合作,以确保我们不仅在构建一项对少数人有用的技术,还希望能够帮助成千上万的 iOS 开发人员”。

此外 Tim Millet 强调了 Core ML 的重要性,其经常被用于语言处理、图像 / 声音分析等机器学习基础框架。苹果为开发者提供了 Core ML 的访问权限,使之能够在 App 中充分利用这项特性。

“我们投入了大量的时间,来确保不只是将晶体管封装到了不同的芯片中,而是希望大众都有机会用到它们。对于想要深入了解的开发者来说,Core ML 是一个绝佳的机会”。

据悉,Core ML 不仅是国际畅销的 DJ 应用程序《Djay》中的关键组件,软件巨头 Adobe 也是它的采用者之一。

最后,Tim Millet 解释了为何 Face ID 不支援戴口罩解锁。

他表示,尽管理论上该公司的脸部识别模型已经相当不错,但目前还是很难在有外物遮挡的情况下,带来较可以接受的辨识度。苹果基于确保使用者数据安全的立场,因此在权衡了便利与安全性之后,还是选择了在这个特殊的时期坚守原则。

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