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在 Backchannel 的报道中,软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 曾表示,「在苹果,我们并没有一个单独集中负责机器学习技术的组织。」
不久之后(2016 年 10 月份)CMU 机器学习教授 Russ Salakhutdinov 在自己 Twitter 上宣布任职苹果人工智能研究负责人的消息。之前的人工智能研究一直处于隐藏模式的苹果,真的开始了与谷歌、Facebook 这样的其他巨头之间的竞争。
在 2016 年底的 NIPS 学术会议上,Russ Salakhutdinov 打破了苹果一贯的沉默,说明了苹果在人工智能发展商的具体目标,该公司还给出了一些细节来说明自己相对于竞争者的优势,让人们了解到了一些苹果的研究进展。
最终,这一切成果,都在今年的 WWDC 开发者大会上有了完整的展现。这次大会围绕软、硬件,介绍了苹果融合了机器学习与人工智能的产品。在软件方面,以 Siri 为核心,在各种官方 App 里面用机器学习技术进行优化;硬件方面,首当其冲的就是提升硬件配置,终于 Mac 不再是渣配置的象征,Apple 也拿出了强大的硬件设备(iMac Pro)进入市场。
Metal 2 与 Core ML
计算力
我们知道人工智能发展一大核心是计算力。在 WWDC 2017 上,苹果宣布的 Metal2 与新硬件平台能提供机器学习所需的强大计算力。
首先,苹果宣布了最新的 Metal 2 图 API,介绍了大量 High Sierra MacOS 操作系统如何处理图的大量改变。其中有趣的一点是它对外部图解决方案的支持。苹果开放了 Metal 2 外部图开发者 Kit 的指令,包括允许外部 GPU 附件的 Thunderbolt 3,以及一个 AMD Radeon RX 580 图显。意味着开发者能够尝试各种应用外部 GPU 的最好方式,在计算力上这会提供极大的支持。
Federighi 介绍说,Metal 2 不只是用于图,也可以用来进行机器学习。它能加速所有类型深度学习算法的 Metal 性能着色器。
在这部分演示中,苹果着重强调的是在 GPU 性能方面的提升,Apple 为展示 GPU 性能的提升,在现场演示了使用 iMac 进行 VR 处理。接着 Apple 提到了即将在今年年末发布的工作站级别的 iMac Pro 一体机,将会具备超强的性能,核心为了支持 Machine Learning 和 VR。