この記事を読めば、なぜこの技術が「すごいこと」なのか、そしてそれが私たちの生活や仕事にどう影響するのかが、じっくりと理解できます。

AppleのMLXってそもそも何？

まず、AppleのMLXについて簡単に説明させてください。MLXは、Appleが作った機械学習のフレームワークです。これは、Apple製のコンピューターに搭載されている「Apple Silicon」という特別なチップで、機械学習のプログラムを効率よく動かすために作られました。まるで、Apple製品のために作られた特別なエンジンのようなものです。

NVIDIAのCUDAって何？

さて、今回の主役の一つ、NVIDIAのCUDAについてです。CUDAは「Compute Unified Device Architecture」の略で、NVIDIAという会社が作ったコンピューティングのプラットフォームです。簡単に言うと、NVIDIA製のグラフィックボード（GPU）の性能を最大限に引き出すための「特別なソフトウェア」だと思ってください。

GPUは、たくさんの計算を同時に処理するのが得意で、特に機械学習のような膨大な計算が必要な分野で大活躍します。CUDAは、そのGPUを使って、もっと速く、もっと効率的に計算をするための「標準的な方法」になっているんです。PyTorchやTensorFlowといった、機械学習の有名なソフトウェアも、このCUDAを使ってGPUのパワーを利用しています。

なぜAppleのMLXがCUDAに対応するのが「すごい」のか？

これまで、MLXはApple Siliconと「Metal」というApple独自の技術に最適化されていました。しかし、今回MLXがCUDAに対応することで、状況が大きく変わります。

これは、まるでAppleの車が、これまでAppleのガソリンスタンドでしか給油できなかったのに、NVIDIAのガソリンスタンドでも給油できるようになるようなものです。

具体的に何がすごいかというと、次の3つの点が挙げられます。

1. Macで開発して、大きなNVIDIAシステムで動かせるようになる

多くの研究者やエンジニアは、Macで機械学習のプログラムを試作したり、小さなテストをしたりしています。でも、本格的な機械学習の学習（トレーニング）には、NVIDIA製のGPUがたくさん搭載された、とてもパワフルなコンピューターシステムが使われることが多いんです。

これまでは、MLXで作ったプログラムをNVIDIAのシステムで動かすには、色々と手間がかかりました。しかし、MLXがCUDAに対応すれば、MacでMLXを使ってプログラムを作り、それをそのまま大きなNVIDIAのシステムで動かすことができるようになります。これは、開発の効率を大きく上げる「ゲームチェンジャー」なんです。

2. 開発がもっと速くなる

機械学習の開発では、何度もプログラムを試して、結果を確認する作業が必要です。MLXがCUDAに対応することで、Mac上でCUDAを使ったモデルを素早く試せるようになります。これにより、開発のサイクルが短くなり、新しいアイデアをどんどん試せるようになるでしょう。

たとえば、新しい料理のレシピを考えているとします。これまでは、Appleの調理器具で試作し、大規模なNVIDIAの調理器具で最終的な調理をする場合、途中でレシピの調整が大変でした。しかし、MLXがCUDAに対応することで、Appleの調理器具でもNVIDIAの調理器具の味をシミュレーションできるようになり、試作から最終調理までの流れがスムーズになるイメージです。

3. 研究や実験がもっと進む

機械学習の研究者にとって、新しいモデルを試したり、既存のモデルを改善したりするスピードはとても重要です。MLXとNVIDIA GPUが連携することで、これまで以上に活発な研究や実験が行われることが期待できます。これは、AI技術の進化をさらに加速させることにつながるでしょう。

まだまだこれから！今後の課題と期待

もちろん、まだ始まったばかりの技術なので、課題もあります。例えば、MLXで使える全ての機能が、まだCUDAに対応しているわけではありません。AMD製のGPUへの対応も、まだ先の話になるでしょう。

しかし、これは「今後に期待できる」と言い換えられます。開発を主導しているのは、GitHubの@zcbenzという開発者で、彼は数ヶ月前からCUDAサポートの試作を始め、少しずつAppleのMLXのメインのプログラムに組み込んでいっています。行列の掛け算やsoftmaxといった基本的な処理は、すでに対応済みでテストもされています。

このように、少しずつではありますが、確実に進化していくでしょう。

AppleのMLXがNVIDIAのCUDAに対応することは、Macユーザーにとっても、機械学習の研究者やエンジニアにとっても、大きなメリットをもたらします。Macでの開発がよりスムーズになり、大きなNVIDIAシステムへの展開が簡単になることで、機械学習の進化がさらに加速するでしょう。

(Via 9to5Mac.)

当初は10コアGPUを搭載していると宣伝されていたこのデバイスですが、現在は9コアGPUを搭載しているとされています。この変更は、多くのユーザーや技術愛好者の間で興味と混乱を引き起こしています。

変更とその影響

矛盾する情報

M2 iPad AirのGPU仕様の変更は、アーカイブデータによるとここ10日以内に実施されたようです。


しかし、製品発表時のプレスリリースや、まだ更新されていないAppleのWebサイト上のサポートページでは、10コアGPUについて言及されています。さらに、米国以外の国々では、この変更を反映するために技術仕様ページが更新されていません。

社内のコミュニケーションミス？

この奇妙な状況は、Apple社内で何らかのコミュニケーションミスがあったことを示唆しているようです。一部の関係者が、新型のM2 iPad Airには10コアGPUが搭載されていると誤解していた可能性があり、実際には9コアGPUを搭載する予定だった可能性があります。

M2チップ初の試み

興味深いことに、Apple が 9コア GPU を搭載したM2チップを自社のデバイスに搭載したのはこれが初めてです。

例えば、M2 MacBook Air には 8 コアと 10 コアの GPU バージョンがあります。このことから、iPad Air に搭載された M2 チップは、10 コアのバージョンを改良した可能性があります。

ユーザー体験への影響

ほとんどのユーザーにとっては違いはほとんどない

実際には、M2 iPad Airユーザーの大部分は、9コアと10コアのGPUの性能に大きな違いがあるとは感じないでしょう。デバイス使用時の全体的な体験への影響は、おそらく最小限にとどまるでしょう。

明確さの必要性

実際的な影響は限定的ですが、Appleがこの変更について明確な説明を提供してくれることが望まれます。発売後に仕様が変更された理由と、実際に何が起こったのかを明らかにすることは、消費者との信頼関係を維持し、明確さを保つことができます。

(Via 9to5Mac.)

これは、AppleのMac用シリコンの新しい世代、すなわちM3、M3 Pro、およびM3 Maxが一斉に発表された初めてのことでした。2024年のMac Studioのアップデートに向けてM3 Ultraが計画されているという噂もありますが、これは実質的に2つの「Max」チップを組み合わせたものであり、大きなサプライズは期待されていません。

M3シリーズの詳細

M3シリーズはAppleの革新への熱意を示しています。これらのプロセッサは3nmの製造プロセスを使用しており、特にGPUとメディアエンジンの部分でA17 Proのアーキテクチャを採用しています。

M3のCPUの高性能コアは、M2よりも約15％、M1よりも30％高速です。効率コアはさらに大きく進化しており、M2に比べて30％、M1に比べてなんと50％も高速になっています。

一方、GPUはさらに大きな進化を遂げています。iPhone 15 ProのA17 Proをベースにしており、新しい「ダイナミックキャッシング」という技術を導入しています。

この機能により、ハードウェアはGPUに割り当てるRAMをリアルタイムで調整することができ、これは従来のアプリケーションがコンパイル時にRAMを設定する方法とは異なります。

さらに、GPUはメッシュシェーダーやハードウェアのレイトレーシング加速もサポートしています。Appleによれば、専門的なレンダリングアプリケーションでM1の2.5倍の速さだと言われています。

メディアエンジンはA17と同様に、H.264、HEVC、ProRes ProRAW、AV1デコードなどのコーデックをサポートしています。AIや機械学習のタスクに特化したニューラルエンジンも向上しています。

M1からM2への進化は顕著でしたが、M2からM3への移行はそれほど大きくはありません。Appleによれば、M2のニューラルエンジンよりも15％高速で、M1のものよりも60％高速です。

各チップの仕様

M3

8コアのCPUを搭載しており、4つの高性能コアと4つの効率コアに分かれています。GPUは最大10コアまで持つことができ、M3システムは最大24GBのRAMをサポートしています。

M3 Pro

CPUは2つの追加の効率とパフォーマンスコアで強化され、合計12コアとなっています。これはM2 Proの構成とは異なります。GPUは最大18コアまで持つことができ、M3 Proは最大36GBのRAMをサポートします。

M3 Max

このラインナップの最もパワフルなチップで、16のCPUコアを搭載しています。これはM2 Maxの構成を維持しています。GPUは最大40コアまで持つことができ、このチップは驚異的な128GBのRAMをサポートします。

「Telegraph」のJames Titcomb氏は次のように述べています

Appleは、Imagination Technologiesのプラグを抜いた直後に、独自のグラフィックス技術を開発するための取り組みを開始するため、ロンドンで雇用を開始しています

Appleの先月掲載された求人広告は、「英国デザインセンター」でグラフィックスユニットデザインの仕事です、数十人の従業員がハートフォードシャーに拠点を置くグループから抜けた後、Imagination TechnologiesがiPhoneメーカーにもっと多くのスタッフを失う懸念を増やす可能性あります

先週、Imagination Technologiesは、iPhoneとiPadを動かすグラフィックスチップの設計をAppleが止める予定だったことが明らかになったとき、混乱に陥り売上高の半分以上をApple に依存している英国のグループは、62ポイントの株価下落を被り、同社は解散の危機に直面しているともアナリストは言っています






また同氏の報告では

ネットワーキングWebサイトLinkedInのプロフィールは、サンフランシスコとロンドンで過去2年間に少なくとも25人の元Imagination TechnologiesのスタッフがAppleに加わったことを明らかにしています

その中には、Imagination Technologiesの元最高執行責任者（COO）であるJohn Metcalfe氏が含まれています

画像元：Telegraph
(Via Telegraph.)


4月3日にAppleは、Imagination Technologiesに対し、iPhone、iPad、iPod、Apple Watch、Apple TVのグラフィック処理プロセッサ（GPU）に採用している技術利用契約を2年以内に終了する、と通告していました

より大きな利益を守り続けるために、Appleは製品の中核技術をより厳重に管理しようとしているのでしょうね


では、では・・・

Apple Watch Series 2

GPSが付いた「Apple Watch Series 2」バッテリの持ちが気になるところではあります

1日のバッテリー駆動時間

以下の要件で最大18時間

• 18時間の間に90回の時刻チェック
• 18時間の間に90回の通知
• 18時間の間に45分間のアプリケーション使用
• Apple WatchからBluetooth経由で音楽を再生しながらの30分間のワークアウト

連続通話時間

Apple Watchから発信した通話した場合最大8時間

オーディオ再生

Apple WatchからBluetooth経由で音楽を再生した場合最大6.5時間

ワークアウト

以下の要件で最大8時間

• ワークアウトセッションをアクティブ
• 心拍センサーをオン
• Phoneと共に使用

以下の要件で最大5時間

• ワークアウトセッションをアクティブ
• 心拍センサーをオン
• 内臓GPSを使用した場合

(Via Apple Watch – バッテリー – Apple（日本）: “内臓GPSを使用した場合”

従来のApple Watch と比較して CPUパフォーマンスが最大1.5倍、GPUパフォーマンスが最大2倍の速さになったがバッテリの持ちは同等を維持していると言うことのようです

マラソンに使う時は、「Apple Watch Series 2」のGPSだけを使える人は5時間を切って走れる人で、それ以上の人はiPhoneを持たないと途中でバッテリ切れを起こしてしまいます