כנראה ההיבט המסקרן ביותר בטלפונים האחרונים של Google Pixel, הפיקסל 8, כמו גם הקודם הפיקסל 7ופיקסל 6מערכים, היו שבבי Tensor המותאמים אישית.
בעקבות צעדיהן של סמסונג ואפל, גוגל החליטה להיפרד מקוואלקום עבור מערך טלפונים הדגל שלה ולהסתמך על סיליקון בהתאמה אישית העונה על צרכים ספציפיים וממלא את הצרכים הספציפיים של AI ולמידת מכונה של גוגל.
אין ספק, לא כל היבט של Tensor פותח על ידי גוגל עצמה, אבל השבב הוא כמעט עניין פנימי לחלוטין. הפוקוס של הטנסור אינו ביצועים גולמיים, ויש להודות, זה לא קרנצ'מרק סינטטי; הדגש מושם אך ורק על למידת מכונה ועל אלגוריתמי ההדמיה המשופרים המאפשרים תכונות ייחודיות בפיקסלים.
נראה שאנחנו רק בשלבים הראשונים של מסע ארוך עבור גוגל וקו ה-Tensor הטרי של השבבים שלה, שלמען האמת נהדר עבור תעשיית המובייל וצרכנים כאחד. עם התקווה לחצוב נישה ספציפית למוצריה, גוגל נראית איתנה להמשיך בפיתוח פלטפורמת Tensor, ואנחנו, למשל, לא יכולים לחכות לראות מה יקרה איתה בעתיד!
תוֹכֶן הָעִניָנִים:
מהי פלטפורמת Google Tensor?
השם "טנסור" אינו חדש; למעשה, הוא משותף עם TensorFlow, שהיא חומרת למידת המכונה המקיפה של גוגל. עם זאת, כעת הוא מפאר את השבב המותאם אישית שגוגל כנראה עבדה עליו במשך ארבע שנים. לפי הדיווחים, הוא פותח בשיתוף פעולה עם כוכבת העל של אנדרואיד, סמסונג, והוא חולק די הרבה קווי דמיון עיצוביים עם ערכות השבבים של Exynos המניעות את הרוב המכריע של הדגמים הבינלאומיים של החברה הדרום קוריאנית.
עם ערכת השבבים Tensor, מפרט החומרה הבסיסי מגיע משני למטרה העיקרית של ערכת השבבים, שהיא הדגש החזק על בינה מלאכותית במכשיר ולמידת מכונה, ללא הסתמכות על פתרונות AI מבוססי ענן.
Google Tensor G3
האיטרציה השלישית של ערכת השבבים Google Tensor
הTensor G3ערכת השבבים הגיעה לצדסדרת פיקסל 8באוקטובר 2023. זוהי ערכת שבבים ללא ליבות, הבנויה על תהליך הייצור של סמסונג 4nm. יותר מעניין, עם זאת, הTensor G3היא בהחלט ערכת שבבים של 64 סיביות בלבד. לפיכך, הוא אינו מסוגל להריץ אפליקציות 32 סיביות. הPixel 7 Proופיקסל 7היו גם שבבי 64 סיביות, אבל מבחינה טכנית הם אפשרו תמיכה מסוימת באפליקציות 32 סיביות.
מבחינה טכנית זה יכול להופיע עלPixel 8aגַם כֵּן.
ה-Tensor-G3It מגיע עם ליבת Cortex-X3 ראשונית, כמו גם ליבות ארבע Cortex-A715 ו-Cortex-A510. הTensor G3בעל עשר ליבות Mali-G715 GPU, הפועל במהירות 890MHz. קידוד ופענוח של עד 8K@30fps/4K@120fps/720p@240fps הוא גם על הסיפון, כמו גם קידוד AV1 עד 4K@30fps, ראשון במובייל. הTensor G3ב-פיקסל 8תומך גם באחסון UFS4.0, שהוא מהיר יותר בכ-50% מ-UFS3.1 ובהחלט עוזר לשפר את הביצועים בכל הטווח.
| Tensor G3 | Tensor G2 | Tensor G1 | |
|---|---|---|---|
| תהליך ייצור | סמסונג 4 ננומטר | סמסונג 5 ננומטר | סמסונג 5 ננומטר |
| ליבות ראשיות | 1x Cortex-X3, 2.9GHz | 2x Cortex-X1, 2.85GHz | 2x Cortex-X1, 2.8GHz |
| ליבות אמצע | 4x Cortex-A715, 2.37GHz | 2x Cortex-A78, 2.3GHz | 2x Vortex-A76, 2.25GHz |
| ליבות יעילות | 4x Cortex-A510, 1.7GHz | 4x Cortex-A55, 1.8GHz | 4x Cortex-A55, 1.8GHz |
| GPU | ARM Mali-G715 | ARM Mali-G710 | AMR Mali-G78 |
| זֵכֶר | LPDDR5X | LPDDR5 | LPDDR5 |
| Wi-Fi | Wi-Fi 7 | Wi-Fi 6 Wi-Fi 6e | Wi-Fi 6 Wi-Fi 6e |
| התקנים | גוגל פיקסל 8 פרו גוגל פיקסל 8 | Google Pixel Fold גוגל פיקסל 7 פרו גוגל פיקסל 7 גוגל פיקסל 7a טאבלט גוגל פיקסל | גוגל פיקסל 6 פרו גוגל פיקסל 6 גוגל פיקסל 6a |
ערכת השבבים Google Tensor G2
הוכרז ב-2022, הדור השני של פלטפורמת השבבים המותאמים אישית של גוגל
הפעלת הPixel 7 Proופיקסל 7ספינות הדגל, Google Tensor G2 נושא שיפורים לעומת קודמו. עם ארכיטקטורה דומה אך ביצועים משופרים מעט, ה-Tensor G2 שוב שם דגש על בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
ה-Tensor G2 משתמש באותה תצורת 2+2+4 שאיתה הגיע ה-Tensor G1, אך עם סט שונה של ליבות בטווח הביניים. לפיכך, ה-Tensor G2 מגיע כעת עם ליבות ARM Cortex-X1 כפולות בעלות ביצועים גבוהים, שתי ליבות Cortex-A78 בטווח בינוני, ולבסוף, ליבות יעילות Cortex-A55 מרובעת. ה-Tensor G1, לעומת זאת, השתמש בליבות Cortex-A76 פחות יעילות. זו הסיבה הסבירה ביותר לכך שאנו רואים בדרך כלל עלייה ממוצעת של 10% עם Tensor G2.
תחת השם Cloudripper, שבב Tensor G2 נבנה באמצעות תהליך הייצור של סמסונג 5nm. מוקדם יותר, היו כמה שמועות כמעט בטוחות שסמסונג תשתמש בתהליך הייצור החדש יותר שלה ב-4nm ב-Tensor G2, אבל נראה שזה לא המקרה.
מבחינה גרפית, ה- Tensor G2 מופעל על ידי לא אחר מאשר ה- Mali-G710 GPU, מה שמשפר מאוד את הביצועים הגרפיים הכוללים בהשוואה ל- Mali-G78 שהניע את ה- Tensor G1 ב-פיקסל 6וPixel 6 Pro. מלבד ביצועים טובים יותר תוך כדי היותה יעילה יותר, היחידה הגרפית משמשת גם כדי להוריד כמה תהליכי AI ליבה הרחק מהמוח הראשי של Tensor G2.
Tensor G2 מול המתחרים
| Google Tensor G2 | Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 | Samsung Exynos 2200 | Apple A16 Bionic | |
|---|---|---|---|---|
| מעבד | 2x ARM Cortex-X1 2.8GHz 2x ARM Cortex-A78 2.35GHz 4x ARM Cortex-A55 1.8GHZ | 1x ARM Cortex-X2 3.2GHz 3x ARM Cortex-A710 2.5GHz 4x ARM Cortex-A510 1.8GHz | 1x ARM Cortex-X2 2.8GHz 3x ARM Cortex-A710 2.52GHz 4x ARM Cortex-A510 1.82GHz | 2x אוורסט 3.46GHz 4x שן מסור 2.02GHz |
| תהליך ייצור | 5 ננומטר | 4 ננומטר | 4 ננומטר | 5nm (TSMC N4) |
| לְגִימָה | LPDDR5 | LPDDR5 | LPDDR5 | LPDDR5 |
| GPU | ARM Mali-G710 MP07 | אדרנו 730 | Samsung XClipse 920 GPU | מנוע עצבי בעל 16 ליבות |
| AI/ML | יחידת עיבוד טנסור מותאמת אישית מהדור הבא | מעבד משושה של קוואלקום | NPU כפול ליבות ו-DSP | בקר ML, מנוע עצבי 16 ליבות |
| לְפַעֲנֵחַ | H.264, H.265, VP9, AV1 | H.264, H.265, VP9 | H.264, H.265, VP9, AV1 | HEVC, H.264, MPEG‑4 חלק 2, Motion JPEG (VP8, VP9 נתמך באופן לא רשמי) |
מדדי Google Tensor G2
אילו טלפונים משתמשים ב-Google Tensor G2?
עד כה, Google Tensor G2 משמש רק אתPixel 7 Proואתפיקסל 7, אבל הקרובגוגלPixel 7a, שככל הנראה יוכרז בפסגת המפתחים של Google I/O'23. עם זאת, זה כנראה יהיה זה עבור Tensor G2, כמו הקרובTensor G3שבב יפעיל את Pixel Series 8 הקרוב, שיגיע בסתיו הקרוב.
ערכת השבבים Google Tensor G1
הוכרז בשנת 2021, השבב המותאם אישית הראשון של גוגל
ה-Google Tensor הוא שבב מתומן ליבות עם ליבות ARM, המורכב משתי ליבות ARM Cortex-X1 בעלות ביצועים גבוהים הפועלות במהירות 2.8GHz, שתי ARM Cortex-A76 (2.25GHz), ולבסוף, ארבע ליבות Cortex-A55 יעילות הפועלות במהירות. 1.8GHz מקסימום.
ראשית, תצורת 2+2+4 זו שונה מתצורת 1+3+4 שבה משתמשות סמסונג וקוואלקום בהתאמה בשבבי ה-Exynos וה-Snapdragon האחרונים שלהן, ה-Exynos 2100 וה-Snapdragon 888 למשל, אבל בסופו של דבר, ההבדל הגיוני. מכיוון שליבת Cortex-X1 מצוינת בלמידת מכונה, הגיוני לחלוטין שגוגל תשתמש בשניים כאלה.
שנית, כנראה בולט שגוגל משתמשת בליבות ה-Cortex-A76 הישנות יותר במקום ה-Cortex-A77 או Cortex-A78 החדש והיעיל הרבה יותר. הסיבה הסבירה ביותר לכך יכולה להיות העובדה שלא היה עוד מרווח תרמי או תקציבי לשימוש בליבות A77 או A78, או שגוגל לא הייתה עמוק בפיתוח של Tensor כאשר ה-Cortex-A77 הושק ב-2019.
כשזה מגיע לגרפיקה, ה-Tensor מגיע עם אותו GPU שניתן למצוא בתוך ה-Galaxy S21 Ultra שלך, ה-Mali-G78 GPU, אבל טוב יותר. בעוד שהגרסה של סמסונג למחסק הגרפי הייתה בעלת 14 ליבות, גוגל מציעה 20 ליבות GPU בגרסה שלה של Mali-G78. תיאורטית, יתרון חומרה כזה אמור לתרגם היטב לביצועים גולמיים.
Google Tensor G1 מול המתחרים: השוואת מפרטים
| Google Tensor G1 | קוואלקום Snapdragon 888 | Samsung Exynos 2100 | Apple A15 Bionic | |
|---|---|---|---|---|
| מעבד | 2x ARM Cortex-X1 2.8GHz 2x ARM Cortex-A76 2.25GHz 4x ARM Cortex-A55 1.8GHZ | 1x ARM Cortex-X1 2.84GHz 3x ARM Cortex-A78 2.4GHz 4x ARM Cortex-A55 1.8GHz | 1x ARM Cortex-X1 2.9GHz 3x ARM Cortex-A78 2.8GHz 4x ARM Cortex-A55 2.2GHz | 2x Avalanche 3.18GHz 4x Blizzard 2.0GHz |
| תהליך ייצור | 5 ננומטר | 5 ננומטר | 5 ננומטר | 5 ננומטר |
| GPU | ARM Mali-G78 MP20 | אדרנו 660 | ARM Mali-G78 MP14 | 4/5 ליבה מותאמת אישית |
| AI/ML | יחידת עיבוד טנזור | Hexagon 780 DSP | NPU משולש, DSP | בקר ML, מנוע עצבי 16 ליבות |
| לְפַעֲנֵחַ | H.264, H.265, VP9, AV1 | H.264, H.265, VP9 | H.264, H.265, VP9, AV1 | HEVC, H.264, MPEG‑4 חלק 2, Motion JPEG (VP8, VP9 נתמך באופן לא רשמי) |
מדדי Google Tensor G1
הנה אמת מידה שמציגה את הבדלי הביצועים בין הטנסור למתחרים הקרובים ביותר שלו. הטנסור מיוצג על ידיPixel 6 Pro, ה-Snapdragon 888 מאת הOnePlus 9 Pro, ה-Exynos 2100 של הGalaxy S21 Ultra, ולבסוף, ה-A15 Bionic של האייפון 13.
אילו טלפונים משתמשים ב-Google Tensor G1?
עד כה, הרשימה די קצרה, אבל אנחנו בטוחים שהיא תגדל עם הזמן. בתחילה, חשדנו שהטנסור יכול להישאר טלפון דגל בלעדי, אבל גוגל החליטה להשתמש בפלטפורמה במחיר סביר.Pixel 6aגם בהתרחקות נוספת מקוואלקום.
אלו הם הטלפונים המשתמשים ב-Google Tensor עד כה:
ערכת השבבים Tensor G1 של גוגל: תכונות
שיפורים במצלמה
צילום פיקסל תמיד היה בסיוע בינה מלאכותית וזו אחת הסיבות העיקריות לכך שביצועי מצלמה מצוינים הפכו לתכונת פיקסל חותמת כל כך, ובזכות Google Tensor,פיקסל 6-סדרה מעלה אותו לשלב הבא.
יש מגוון שלם של תכונות מצלמה בלעדיות שעושות שימוש בשבב Tensor, כלומר מחק קסם, ביטול טשטוש פנים, מצב תנועה ואחרים. אתה יכול לקרוא עוד עליהם בהתאמה שלנוPixel 6 Proוביקורות של Pixel 6, אבל הנה התמצית של זה:
Magic Eraser הוא אחד מתכונות המצלמה החדשות המסקרנות ביותר, המאפשר לך להשתמש בצילום חישובי לטובתך ולהיפטר בצורה חכמה מהסחות דעת בתמונות שלך, כמו אנשים אקראיים שהורסים את צילומי הארכיטקטורה שלך. Magic Eraser ו-Face Unblur הם ללא ספק שתי תוספות חדשות באיכות חיים מועדפות על המעריצים לאפליקציית המצלמה של Pixel.
Motion Mode הוא תוספת מסקרנת נוספת המאפשרת לך לחקות צילומים בחשיפה ארוכה על ידי שימוש בצילום חישובי לטובתך. מלבד Motion Mode, ה-Pixel מגיע גם עם Face Untשטוש, שמחדד בצורה חכמה פרצופים שאולי היו מטושטשים בצילומים שלך.
הקלטת וידאו
ערכת השבבים Tensor משתמשת ב-HDRnet, הרכיב שאחראי למראה החתימה של תמונות הפיקסל, ובזכותו מסוגל להחיל אפקטי HDR על כל פריים ופריימים של סרטון. זה נותן מענה לנקודת תורפה של טלפונים של Pixel (ואנדרואיד) - וידאו. אמנם זה נכון שהפיקסלים תמיד זרחו במונחים של צילום סטילס, אבל זה כנראה לא יהיה סובייקטיבי מדי לומר שצילום וידאו לא היה גולת הכותרת של אף טלפון Pixel עד כה. ה-Pixel 5 של השנה שעברה, למשל, היה די פשרה במונחים של לכידת וידאו הודות לאופי הבינוני הבלתי מתנצל שלו, בקושי תואם את ספינות הדגל העכשוויות של גלקסי או אייפון בהקשר זה.
סיכום ומילים אחרונות
נראה כי ערכות שבבים מותאמות אישית הן כל הזעם כרגע, מכיוון שרוב היצרנים מפתחים או כבר משתמשים בערכות שבבים כאלה. לסמסונג יש את קו ה-Exynos שלה, ל-Huawei יש את מערכת Kirin, ואפל משתמשת ב-Bionic וב-M1 באייפון ובמקבוק שלה, בהתאמה. זה רק הגיוני שגוגל תרצה "להצטרף" למסיבת השבבים המותאמת אישית, מכיוון שהיא נותנת כל כך הרבה גמישות ושליטה בכל הנוגע לפונקציונליות נוספת שלא ניתן להשיג עם שבבי חותך עוגיות.
עם זאת, אל תחשוב שקוואלקום, אחת מיקירי החומרה של אנדרואיד, תהיה בסכנה כלשהי בגלל אובדן לכאורה של עוד שותף מול גוגל. להיפך, Tensor לא תהיה ערכת השבבים הבלעדית עבור כל הטלפונים של גוגל בעתיד.לפי הדיווחים, קוואלקום תעשה זאת"להמשיך לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם גוגל על מוצרים קיימים ועתידיים המבוססים על פלטפורמות Snapdragon".
לעת עתה, לפחות, הן הפיקסל 6ופיקסל 7שתיהן משפחות נראות כמו התאמה מושלמת להרכב Tensor, ואנחנו בוודאי לא יכולים לחכות לראות איך גוגל מתכננת לפתח את מאמצי השבבים המותאמים אישית שלה בעתיד.
