En una nueva entrevista, Tim Millet, vicepresidente de Arquitectura de Plataformas de Apple, ofrece algunas pistas sobre el nuevo procesador A14 Bionic, la importancia del aprendizaje automático y cómo Apple sigue desmarcándose de la competencia.
El nuevo iPad Air se anunció en el evento de septiembre de Apple, y dentro del dispositivo, el nuevo procesador A14 Bionic podría ser un gran paso adelante con respecto a la generación anterior.
Según Apple, el procesador A14 Bionic ofrece un aumento del 30 % en el rendimiento de la CPU, mientras que la nueva arquitectura de gráficos de cuatro núcleos también supone una aceleración del 30 %, en comparación con el A12 Bionic integrado en el iPad Air 3. Sí, en comparación con el A13 , las métricas sugieren que el A14 ofrece una mejora del 19 % en el rendimiento de la CPU y una mejora del 27 % en el rendimiento de los gráficos.
En una entrevista (en alemán) con la revista Stern, el vicepresidente de arquitectura de plataforma de Apple, Tim Millet, ofrece algunas pistas sobre lo que hace especial al procesador A14 Bionic.
Millet explica que, si bien Apple no inventó el aprendizaje automático ni los motores neuronales, "la base de esto data de hace muchas décadas", ayudaron a encontrar formas de acelerar el proceso.
El aprendizaje automático requiere redes neuronales que deben entrenarse en sistemas de datos complejos que, hasta hace poco, no existían. A medida que aumentaba la capacidad de almacenamiento [de datos], las máquinas podían beneficiarse de paquetes de datos más grandes, pero el proceso de aprendizaje seguía siendo relativamente lento. Sin embargo, a principios de la década de 2010 todo empezó a cambiar.
En 2017, cuando se lanzó el iPhone X, que fue el primer iPhone con Face ID, descubriremos que el proceso de autenticación facial se realizaba gracias al chip A11, capaz de procesar 600 mil millones de operaciones aritméticas por segundo.
El chip A14 Bionic de 5 nanómetros, que debutará en el iPad Air (disponible para su compra en octubre), puede calcular más de dieciocho veces esa cantidad de operaciones... ¡hasta 11 billones por segundo!
"Estamos entusiasmados con la aparición del aprendizaje automático y la forma en que permite una nueva clase de dispositivos", dice Millet en su entrevista con Stern. "Me quedo sin aliento cuando veo lo que la gente puede hacer con el chip A14 Bionic".
Por supuesto, no se trata solo del hardware cuando se trata de rendimiento. Millet también señala que los desarrolladores de hardware de Apple se encuentran en una posición única para trabajar junto a los equipos de desarrollo de software.
Juntos, los desarrolladores pueden asegurarse de que están creando un código que todos puedan usar.
“Trabajamos en estrecha colaboración con el equipo de software durante el desarrollo para garantizar que no solo estamos creando una pieza de tecnología que es útil para unos pocos. Queremos asegurarnos de que miles y miles de desarrolladores de iOS puedan hacer algo con él".
En la entrevista, destaca la importancia de Core ML, el marco básico de aprendizaje automático que a menudo se usa para el procesamiento del lenguaje, el análisis de imágenes y más. Apple ha hecho que Core ML sea más fácil para los desarrolladores al permitirles usar el aprendizaje automático en sus aplicaciones.
"Core ML es una oportunidad fantástica para cualquier persona que quiera comprender y descubrir qué opciones hay", dice Millet. “Nos tomó mucho tiempo asegurarnos de no poner transistores en el chip sin usar. Queremos que todo el mundo pueda acceder a ella".
Stern señala que Core ML es un componente central de la aplicación DJ Djay. También es utilizado por Adobe.
Por último, Tim Millet habla del problema de que Face ID es incompatible con las mascarillas que la pandemia del coronavirus ha obligado a llevar en todo el mundo. Él dice que si bien Apple podría, en teoría, hacer que Face ID funcione usando una máscara, probablemente no lo haría. Cubrirse la cara elimina los datos que usa el iPhone para confirmar que realmente es usted, y hacerlo aumentaría en gran medida las posibilidades de que Face ID sea engañado.
"Es difícil ver algo que no puedes ver", dice Tim Millet. “Los modelos de reconocimiento facial son muy buenos, pero es un problema difícil de resolver. La gente quiere comodidad, pero también quiere seguridad. Y Apple se compromete a mantener tus datos seguros».
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