iPhone XとiPhone 11Proの違い

これまでNVIDIA Nanoでコストを抑えてサーモグラフィーとAIの機器の構成を進めています。
処理が遅いとはいえ安価にディープラーニングの機器で実践出来るのでソフトの煩雑な部分はマイクロSDカードにOSイメージをクローンコピーを販売する段取りをしています。

本格的はディープラーニングの性能が必要な場合はJetson TX2（５万円）やXavier(１０万円）の機器が必要ですが、これはSDカードでシステムをインストールする事は出来ず機器に直接Linuxの母艦からOSイメージをコピーする事は必要なのでインストールの部分をこちらでするとなるとインストール費用を可なり貰わないとコストが合わないです。また案件が多いと対応が可なり難しくなる問題があります。

今回アップルで発売されたiPhone11Proは可なり高性能で最新のSoCで省電力で処理能力の高いチップが使われています。特に機械学習に関わるソフト、ハードに関しては昨年の高性能デスクトップパソコン並でした。

今迄はスマホ向けにTinyYOLOというフレームワークを２世代前のiPhone Xでマルチスレッドでテストするとこんな感じです。

一見それらしく推論していますが、認識率が標準以下になっています。

これを標準のYOLOv３にすると処理が4倍以上必要なので実際iPhone Xでテストすると、

これでは使えません。
iPhone11Proで処理すると、Jetson Xavier以上の処理が出来ます。それもコンセントに繋いでオーバークロックで処理する事無く。OSを立ち上げたりも不要です。

現在鋭意このシステムで製品化を調整中です。
iPhone11自体１０万円の機器としても普段ポケットに入った常時起動している高性能なスマホなので理想的な機器になります。