谷歌Pixel6 Tensor CPU設(shè)計(jì)圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)展開

這真的不應(yīng)該讓人感到意外。谷歌可以說是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能之王之一，它依賴這些技術(shù)來理解它通過互聯(lián)網(wǎng)收集的所有數(shù)據(jù)。因此，當(dāng)它透露正在制造自己的名為 Tensor 的片上系統(tǒng) (SoC) 時(shí)，人們預(yù)計(jì)該芯片將在其最前沿采用 ML。這就是谷歌現(xiàn)在對 Tensor 芯片及其功能的確認(rèn)，同時(shí)在技術(shù)細(xì)節(jié)上仍然有些靦腆。

谷歌希望讓人們知道，與驍龍 888 之類的產(chǎn)品相比，它的 Tensor 是一個(gè)不同的品種，盡管它的性能也會一樣。從 CPU 的設(shè)計(jì)到不同處理單元的協(xié)同工作方式，Pixel 6 內(nèi)部的芯片組都以 ML 為核心。事實(shí)上，它是與谷歌研究院一起設(shè)計(jì)的，因?yàn)楣雀柘Ｍ酒谖磥淼?ML 趨勢方面具有前瞻性。

當(dāng)然，大多數(shù) Pixel 6 用戶不會太在意這一點(diǎn)，他們更感興趣的是它如何使他們的智能手機(jī)日常使用受益。當(dāng)然，谷歌 Tensor 因能夠長時(shí)間進(jìn)行自動語音識別、使用僅存儲在設(shè)備上的語音和翻譯模型對視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯、攝影技巧(如運(yùn)動模式)僅對圖像的某些部分產(chǎn)生模糊效果或?qū)崟r(shí) HDR+，即使是 4K 60fps 視頻。所有這些不僅利用了谷歌所說的“異構(gòu)”架構(gòu)，它同時(shí)使用整個(gè)芯片上的 CPU、GPU、TPU 和其他資源。

雖然 Snapdragon 888 或 Exynos 2100 等其他處理器也可能具備這些功能，但谷歌聲稱 Tensor 的優(yōu)勢在于更高效的功耗和熱管理。這可能是因?yàn)樗钦y(tǒng)地使用了兩個(gè) Cortex-X1 “prime”內(nèi)核、兩個(gè)較舊的 Cortex-A76 內(nèi)核和四個(gè) Cortex-A55 內(nèi)核。Tensor 不是簡單地從一個(gè)主要核心獲得巨大的高性能爆發(fā)，而是試圖在兩個(gè) Cortex-X1 核心之間分擔(dān)重負(fù)載，以便 CPU 可以快速完成任務(wù)并回到低功耗狀態(tài)“待機(jī)模式。

這種電源和熱管理優(yōu)勢可能是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，特別是考慮到有關(guān) Pixel 5 和 5a 僅在短暫的 4K 視頻錄制期間就過熱的投訴。Tensor 在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)際表現(xiàn)還有待觀察，但其不同尋常的設(shè)計(jì)表明基準(zhǔn)測試可能有點(diǎn)偏差，尤其是在單核測試方面。