ハードウェアとソフトウェアの進化

現在NVIDIAのJetsonシリーズをエッジとしてディープラーニングを実践しています。
理由はハードとソフトが充実しており他の安い単体の機器は応用が聞かない為使えません。
ソフトバンクの孫正義氏、主要な企業は今後１０年でAIが現世界を変えてると開発を進めています。やはりそうなるでしょう。
実際１年程ディープラーニングを実践していますが、理解する人と理解出来ない（しない）人との差は大きくなるばかりです。私も完全に理解している訳ではありませんが、この差は今後どういう影響が出てくるかは未知数です。
例えばディープラーニングが社会に浸透するとホワイトカラーや単純作業の仕事は無くなると言われています。突然変化する訳ではありませんが、コンビニの無人店舗の様に２４時間無人で運営されると一部の業務も無くなるでしょう。

話を戻します。
今年発売のiPhone11が以前にもましてAIの機能を強化していました。今手持ちのiPhoneXより二世代新しいモデルですが、AI機能が10倍になっています。

これは現在取り組んでいるAIとIoTに大きな変化をもたらします。

iPhone11は２年前のNVIDIAのデスクトップに使うGPUの性能と同じになっています。

現在使用中で一番性能の良いNVIDIA Jetson Xavierの倍の性能です。

今あるサーマルカムを使って赤外線画像を取得してGPUで推論していますが、こればiPhone11だけで完結します。GPUに電源やモニターを繋いだりソフトウェアを走らせたりする事がなくなります。

iPhone11は冷却能力やバッテリーの問題で全てを取って変わるにはまだ問題がありますが機能が十分です。

急遽この部分を調査を機能から取り組んでいます。

iPhone 11は一般にはカメラの機能が向上したと宣伝していますが、それ以上に色々な可能性が格段に向上しています。あえてその事を隠しているのかと思う位です。

今回ソフトもかなり向上しました。

どの様な向上かというと、簡単な例で説明します。

そもそもディープラーニングやそれ以外のコンピューターの処理は計算によって成り立っています。より早く、より大きな桁の計算を処理します。

例えば１÷３x３ですが答えは１ですがこれを計算機で先頭から計算すると０．９９９９９９９…と１にはなりません。この正確ではない答えを元に計算を進めると誤差は大きくなって正確な処理は出来なくなります。

計算手法が悪いと時間とメモリーを無駄に消費して非効率になります。

これは限られて時間で膨大な計算が必要なディープラーニングでは致命的な問題になります。この遅れが重なり時間ないに処理が間に合いません。

自動運転でシステムが人を認識してブレーキをかける必要があるのに、人を跳ねてから停車しても意味はありません。

今回のiPhoneはこの部分も画期的に完全してきました。

使う人にはありがたい事ですが、かなりの費用と時間を掛けて開発しているようです。

内部の複雑で高度な計算をしている事を理解しているものからすると驚異的な進化です。

一般の人は綺麗な写真がブレなく撮れるを喜んでいるだけですが…

参考にiPhoneXでTinyYoloの推論を動画でご覧下さい。