Google stellte mit dem seinen ersten benutzerdefinierten Chipsatz vor Pixel 6 Serie, und es hat sich gut geschlagen. Der Tensor Der Chip wurde in Zusammenarbeit mit Samsung entwickelt, lieferte eine hervorragende Leistung und ermöglichte KI- und ML-Anwendungsfälle, die zum Unterscheidungsmerkmal für Pixel-Telefone werden. Google ist dieses Jahr mit dem wieder am Start Pixel 7 und 7 Pro, Debüt des Tensor G2.
Der Tensor G2 ist eine Weiterentwicklung dessen, was wir letztes Jahr bekommen haben, wobei Google die Grundlagen beibehalten hat Durch das Hinzufügen eines benutzerdefinierten KI-Moduls und einer Bildgebungs-Engine können Pixel 7 und 7 Pro hervorragende Ergebnisse erzielen Fotos. Google stellt viele einzigartige Funktionen der Pixel vor, die maschinelles Lernen nutzen und auf den im letzten Jahr eingeführten Funktionen aufbauen.
Hier gibt es viel zu besprechen, also beginnen wir damit, was Sie mit dem Tensor G2 im Pixel 7 und 7 Pro erhalten.
Google Tensor G2: Wie kann es sich mit seinen Konkurrenten messen?
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Während MediaTek und Qualcomm dieses Jahr auf einen 4-nm-Knoten umgestiegen sind, setzt Google weiterhin auf denselben 5-nm-Knoten, der letztes Jahr für den Tensor verwendet wurde. Google gibt den verwendeten Hersteller nicht an, aber angesichts der engen Partnerschaft des Suchriesen mit Samsung ist es selbstverständlich, dass man sich für den 5LPE-Knoten von Samsung LSI entschieden hat.
Auch die Kernkonfiguration bleibt weitgehend unverändert; Die Konkurrenten von Google verwenden die neuesten Kerne von Arm, die auf der v9-Architektur basieren – darunter Cortex X2, A710 und A510 – während der Tensor G2 die gleichen Cortex-X1- und A55-Kerne wie im letzten Jahr behält und den A76 durch den ersetzt A78.
Auf der GPU-Seite verwendet Google den Mali-G710 anstelle des älteren G78 und bietet dieses Mal einen Sieben-Kern-Teil an. Der G78 im Pixel 6 und 6 Pro war mit 20 Kernen ausgestattet, aber die weniger Kerne dürften keinen großen Unterschied machen, da der G710 auf einer neuen Architektur basiert.
Maschinelles Lernen ist ein zentraler Grundsatz des Tensor G2. Google stellt eine neue Tensor-Verarbeitungseinheit vor, die angeblich 60 % Gewinn bei ausgewählten ML-Aufgaben liefert.
Hier ist ein allgemeiner Überblick darüber, was Sie mit dem Tensor G2 erhalten und wie er sich im Vergleich zum Besten, was die Branche zu bieten hat, schlägt:
| Kategorie | Google Tensor G2 | Google Tensor | Snapdragon 8+ Gen 1 | Apple A16 Bionic |
|---|---|---|---|---|
| Zentralprozessor | 2 x 2,85 GHz Cortex X1, 2 x 2,35 GHz Cortex A78, 4 x 1,80 GHz Cortex A55 | 2 x 2,80 GHz Cortex X1, 2 x 2,25 GHz Cortex A76, 4 x 1,80 GHz Cortex A55 | 1 x 3,20 GHz Cortex X2, 3 x 2,70 GHz Cortex A710, 4 x 2,0 GHz Cortex A510 | 2 x 3,46 GHz Everest, 4 x 2,02 GHz Sawtoot |
| GPU | Mali-G710 MP7 | Mali-G78 MP20 | Adreno 730 | Apple 5-Core |
| Modem | 5G Sub-6 und mmWave 5G | Sub-6 und mmWave 5G | Snapdragon X65, Sub-6 und mmWave 5G | Sub-6 und mmWave 5G |
| Speicher | LPDDR5, 4 MB L3-Cache | LPDDR5, 4 MB L3-Cache | 3200 MHz LPDDR5, 4 MB L3-Cache | LPDDR5, 24 MB Systemcache |
| Mediendekodierung | H.265, H.264, AV1, VP9 | H.265, H.264, AV1, VP9 | 10-Bit H.265, H.264, AV1, VP9 | H.265, H.264, VP9 |
| NPU | Tensor-Verarbeitungseinheit der nächsten Generation | Tensor-Verarbeitungseinheit | Hexagon | 16-Kern-Neuronale Engine |
| Verfahren | Samsung LSI 5 nm | Samsung LSI 5 nm | TSMC 4nm | TSMC 4nm |
Google spielt nicht das Zahlenspiel
Der Einsatz älterer Kerne benachteiligt Google, da der Tensor G2 die Effizienz nicht nutzen kann Die Arm v9-Architektur und die Node-Verschiebung auf 4 nm bieten Vorteile, was die Leistung einschränkt Kopffreiheit. Es wird nicht mit dem vergleichbar sein beste Android-Handys für pure Macht, aber darum geht es hier nicht.
Wenn man sich anschaut, was der Tensor G2 zu bieten hat, wird klar, dass Google nicht die Absicht hat, erstklassige Leistung zu liefern; Stattdessen konzentriert sich der Suchriese darauf, einzigartige Funktionen anzubieten, die auf maschinellem Lernen basieren.
Google nutzt den Tensor G2, um eine Reihe spannender Kamera-Upgrades für das Pixel 7 und 7 Pro bereitzustellen.
Und in dieser Gegend gibt es viel zu mögen. Pixel Call Assist ist eine neue Funktion, die auf KI basiert, um beim Anrufen eines Unternehmens automatisch die verfügbaren Optionen anzuzeigen, sodass Sie sich die Sprachaufzeichnung nicht anhören müssen. In ähnlicher Weise nutzt Clear Calling maschinelles Lernen, um Umgebungsgeräusche zu eliminieren.
Der Tensor G2 verfügt über eine Reihe von Kamerafunktionen, darunter neue Nachtsichtalgorithmen, die auch bei schlechten bis gar keinen Lichtverhältnissen hervorragende Fotos liefern. Es gibt ein neues Guided Frame-Tool, mit dem Benutzer mit Sehbehinderungen Selfies machen können, eine Photo Unblur-Funktion, die unscharfe Fotos korrigiert, Änderungen an Real Tone, 10-Bit-HDR-Videos und vieles mehr.
Es gibt weitere nützliche Ergänzungen; Das Pixel 7 Pro ist mit einem 48-Megapixel-Teleobjektiv mit 5-fachem optischen Zoom ausgestattet, und Google bietet eine Zoomstabilisierung bei 15-fach und mehr an, die beim Heranzoomen zu flüssigeren Videos führt. Auch hier kommen die Vorteile des Tensor G2 zum Tragen: Google führt einen neuen Upscaling-Modus ein, der ab 20x aktiviert wird und eine höhere Auflösung und detailliertere Fotos bietet.
Mit dem Tensor G2 setzt Google auf maschinelles Lernen und KI als Unterscheidungsmerkmal, und das verschafft den Pixel 7 und 7 Pro einen deutlichen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten.
Nun wäre es für das gesamte Android-Ökosystem besser gewesen, wenn Google einen Weg gefunden hätte Backen Sie diese Ergänzungen in Android selbst ein Damit auch Geräte mit Qualcomm- und MediaTek-Unterstützung diese Vorteile nutzen können, aber das ist nicht der Fall. Obwohl der Tensor G2 nicht so effizient ist wie der Snapdragon 8+ Gen 1, gleichen die Funktionen, die Google mit dem Chipsatz ermöglicht, etwaige Hardwaremängel aus.