Google Tensor チップは、間違いなく新しい Pixel 6 の最大の興味深い点です。Anandtech は、Google の選択をより深く理解するために、あらゆる方法でこのチップを分析しました。
私たちがテストしたのは、ピクセル6など6プロ、Tensorチップを詳しく調べました。念のために言っておきますが、Pixel 6 には、Google が設計した社内 SoC が初めて統合されています。Google テンソル非常に単純に。Googleは毎年開発を計画していると伝えられている、たとえばChromebook用のより強力なチップを作成することもできます。
9/10
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専門メディア アナンドテックこの Google Tensor チップを詳しく調べてみると、彼らはあらゆる方法でそれを解剖した。
GoogleとSamsungが設計したチップ
予想どおり、Google Tensor SoC はサムスン エクシノス 2100私たちが見つけたものはギャラクシーS21。したがって、Google は Samsung と協力してチップを設計しており、2 つのチップには多くの共通点があります。
| Google テンソル | クアルコム スナップドラゴン 888 | |
|---|---|---|
| CPU | 2x Cortex-X1 @ 2,8 GHz 2x Cortex-A76 @ 2,25 GHz 4x Cortex-A55 @ 1.8 GHz | 1x Cortex-X1 @ 2,8 GHz 3x Cortex-A78 @ 2,4 GHz 4x Cortex-A55 @ 1.8 GHz |
| GPU | マリ G78 MP20 | マリ G78 MP14 |
| NPU | GoogleエッジTPU @ 1066MHz | エクシノスNPU @ 1352MHz |
| ISP | ハイブリッド Exynos + Google ISP | 完全な Exynos ISP ブロック + DSP |
| モデム | Exynos モデム 5123 | Exynos モデム 5123 |
上の表からわかるように、ISP (画像信号プロセッサ) や 5G モデムさえも両方のチップで同一です。これはチップが同じという意味ではなく、表からわかるように、CPU と GPU が異なります。 Google は、Exynos の 1 つの代わりに、有名な ARM Cortex-X1 という 2 つの高性能コアを使用しました。実際、技術的には、Tensor の CPU は Qualcomm Snapdragon 888 に近いものです。
Google Tensor CPU と GPU が輝かない
Anandtech のテストでは、3 つのチップはすべて非常に似ています。以下のグラフは、各 CPU コアの電力消費量とエネルギー消費量を比較したもので、非常に興味深いものです。
したがって、Cortex-X1 だけでなく、Cortex-A76 も確認できます。総合スコアでは、Apple のチップである A15 と A14 の方がはるかに効率的です。 Tensor / GS101 のパフォーマンスに関しては、Exynos 2100 のパフォーマンスよりわずかに低く、Snapdragon 888 よりも顕著なマージン (12.2%) で遅れをとっていますが、13.8% の追加エネルギーを消費します。この違いは、Tensor チップによるメモリ管理と待ち時間の増加に関係しています。これは冷却システムによっても説明できますが、以下で説明するように、間違いなく効率が低くなります。
Google Tensor には他の Qualcomm や Samsung SoC の 2 倍の X1 コアが搭載されていますが、Google のチップは GeekBench でのパフォーマンスが劣ります (下のグラフ)。これは、中間層コアである Cortex-A76 コアが競合製品よりも性能が悪いためです。これは上のグラフからもわかります。
SamsungやQualcommとの違いはむしろGPU側に現れるだろう。 Exynos 2100 よりも 42% 多いコア数の 20 コアを備えた ARM Mali-G78 GPU が見つかりました。
ただし、実際には、Anandtech によって得られた結果は非常に平均的です。机上では、この大規模な G78MP20 GPU は巨大なもののように見えましたが、実際には理論上のパフォーマンス レベルには達していません。 Google Tensor チップのグラフィックス パフォーマンスは Exynos 2100 のグラフィックス パフォーマンスよりも優れているわけではなく、さらに携帯電話の設計によっても妨げられています。
実際、アメリカのメディアは、SoCがディスプレイに接着されていないことを考慮すると、Pixel 6の内部設計は他のスマートフォンよりもiPhoneに近いと強調しています。修理性は良くなりますが、放熱性は悪くなります。そこで、Anandtech は、特に SoC 付近の携帯電話の左側にある激しいヒートスポットを測定しました。
ユニークなニューラルエンジン
まったく異なる要素はニューラル エンジンです。この用語は、TPU (Tensor Processing Unit) や NPU (Neural Network Processing Unit) など、いくつかのコンポーネントをまとめたものです。記録のために言っておきますが、Google チップの商品名となったのは TPU です。
ここで、Anandtech は、TPU 設計に関する Google の素晴らしい取り組みを紹介します。これは、パフォーマンスの大幅な飛躍を意味するため、他のプラットフォームに比べて非常に印象的な競争上の優位性であると彼らは言います。
これは、たとえば、競合スマートフォンと比較した Pixel 6 の写真機能に関して観察できた結果を説明しています。上のグラフは、このニューラル エンジンの一側面のみを示しています。Google Tensor チップは、言語分析や画像認識など、多くの分野で Apple よりも優れています。
Google が自社のスマートフォン用チップを設計した理由がよくわかりました。彼らは、パーソナライズされたアプローチを採用して AI 関連タスクのパフォーマンスと効率を向上させることで価値を生み出すことができると感じました。
AnandTech によるこの作品でも、Samsung と Google の協力関係が示されていますが、アメリカの会社は通信の中でそれについて言及していません。 Exynos チップの特徴的な機能の一部、特に電力効率は Tensor にあります。これは、Tensor チップが Exynos と同様に、バッテリー寿命の点で Qualcomm の Snapdragon ソリューションに後れを取っていることを意味します。
より大きな GPU の選択についても同様の結果が得られます。理論的には、より優れたパフォーマンスが期待できます。実際のところ、Pixel の設計は放熱性が良くありません。この最初のヴィンテージは失望するものではありませんが、デザインには弱点があり、特定の選択は批判される可能性があります。
結局のところ、ニューラル プロセッサは、Google Tensor が最も威力を発揮する 1 つの領域です。自然言語処理は Google と Tensor の強みであるようで、間違いなく競合他社を大きくリードしています。 Googleが次期チップであるTensor 2をどのように進化させ、SamsungのExynosとさらに差別化するのかを見るのは興味深いだろう。
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Chiyoye