作者：納蘭雪敏
今天故事先從PyTorch講起，如果你不會念這個字，我已經把連結貼上這個字，按下去你就可以聽到他的發音，英文發音類似於拍頭取，其實不會英文或者英文不好，並不是一個大問題，未來AI時代，只要有好的模型，學習語言是十倍速的發展。
家長不用再花大錢去上英文課了，現在看得到技術上準備突破的各大技術已經會足以讓很多現在的工作失業，比如Tesla已經再發展的專案自動計程車Robotaxi會讓計程車司機失業，既然他能讓計程車失業，未來外送員也很可能準備失業，而OpenAI的Sora可能會讓很多攝影師失業，Dall-E以及Stable-Diffusion已經正在讓很多美術設計師失業了，就算沒有讓這些工作者失業，也足以讓他們的工作機會不斷變少。
這是很可怕的，一個行業的工作薪資能上漲，取決於經濟學的基本原理，如果這個行業的從業人員一直減少，說明需求不斷減少，薪資上漲的空間就會越來越少，上面講的這些還沒有說完，連矽谷最火熱的工作軟體設計師，也正在準備失業，因為AI發展先期的工作就是寫程式碼，雖然就我目前的使用來看，AI程式碼還有許多問題，但有一件事情會讓你意識到他真的非常強大有效率，那就是解釋程式碼，往往我們人類看程式碼，需要讀懂設計者的邏輯，這時候會需要幫他填寫註解，或者去找尋各程式碼的意義，現在AI可以快速幫你標註註解。
軟體設計師的失業潮搭配上2022年的升息潮已經默默在矽谷像是流行病兩年了，甚至專業工作者以外的自媒體，也大量搭配各項AI應用，當AI加速自媒體的應用，未來的自媒體行業就會變得更加難做。
回過頭我們來講PyTorch，PyTorch是一個開源的機器學習庫，程式語言中，「庫」（Library）指的是一組已經編寫好的函數，可以在多個程式中重複使用。庫中包含的函數或程式碼能幫助開發者執行特定的任務，比如檔案操作、數據處理、圖形渲染等，不需要再重新編寫這些基本功能的程式碼。
而PyTorch主要應用在電腦視覺和自然語言處理的深度學習項目。由Facebook的AI研究團隊開發，以PyTorch的庫為基礎。
PyTorch的主要特色包括：
動態計算圖：PyTorch採用動態計算圖（Dynamic computation graphs），也稱為自動微分系統，這讓用戶可以在執行時修改圖形，並且更直觀理解模型和進行調試，動態計算圖的特色是在程式運行過程中可以改變或調整模型結構，簡單來說，動態計算圖就像給你在模型運行時隨時調整和優化的機會，可以更簡單看到每一步的運作情況，並直接修正可能的錯誤，這種特色在進行複雜或條件變化多的模型實驗時特別有用。
易於使用的API：各種庫通常都提供豐富的API，會讓建立訓練深度學習模型更加方便。這些API也整合Python，讓PyTorch非常受Python用戶的歡迎。
優化和自動擴展：PyTorch有支持多種類型的硬體加速器，如GPU和TPU，可以顯著提高計算效率和模型訓練速度，今天我們要特別提到的就是有關Apple硬體方面與PyTorch的合作與結合。
社區和生態系統：PyTorch擁有高流量的社群，使用者可以找到大量的預訓練模型和工具，這些模型和工具可以幫助用戶處理各種各樣的機器學習任務，預訓練模型是已經使用大量數據和計算資源訓練好的機器學習模型，所以使用預訓練模型可以直接用在相似的任務，或者直接當作新任務的起點，最大好處就是不用自己訓練節省大量時間。
研究和產業之間的橋樑：PyTorch在學術研究中受到青睞，同時也在業界中廣泛被應用，這使得研究成果能夠快速轉化為產業應用。
介紹完PyTorch後，來繼續講解蘋果相關的應用，蘋果的Metal Performance Shaders（MPS）在2022年5月19日的時候蘋果Metal團隊和Pytorch團隊合作，開始使用蘋果硬體進行訓練與優化，利用蘋果的整合晶片的GPU來進行訓練。
PyTorch Introduces GPU-Accelerated Training On Mac - MarkTechPost
因為PyTorch的開源，所以AI開源項目很多都是使用PyTorch，而PyTorch又支援了蘋果的MPS，這使得蘋果直接受惠於未來的AI邊緣計畫加速，如果你有點不太懂這是什麼意思？這就是PyTorch任何人都可以免費使用並修改它，所以很多人在做AI的開源項目時會選擇使用PyTorch，而PyTorch也支援蘋果的MPS技術，使用蘋果裝置就可以加速運行程式的速度，也就間接幫助到了蘋果在AI項目的發展，當初MPS納入PyTorch的合作可以說是一個很聰明的決定。
但回過頭來說，為什麼現在蘋果被市場拋棄？最主要就是目前AI主流運算仍在伺服器端，因為訓練模型不是普通人都能做的事情，現在還沒有把這件事情做的跟像是Word、Photoshop這些應用軟體這麼易懂好學，但早晚PC端像是蘋果的MPS就會受惠於AI邊緣運算，因為並不是任何的AI應用都適合放到雲端，會有資料外洩的風險。
未來企業以及開源軟體的普及，就有更多企業會買Apple的電腦設備進行AI訓練來訓練企業的私人資料，這種應用非常驚人，他能大幅加快比如美術設計、電腦程式碼、CRM、ERP、甚至快速以很多ERP為基底去很便宜的生產出各種應用軟體，所以如果你有讀懂我說的意思，如果PyTorch未來蘋果的CPU整合GPU效能更好，對於蘋果的硬體販售甚至在iPhone與iPad等軟體是可以大幅度躍進的，等於蘋果也是具有高度潛力的AI概念股。
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