Google Tensor G3 プロセッサの詳細な分析: 強力な 9 コア CPU + 10 コア GPU、ローカル AI 大型モデルの完全なサポート!

10 月 4 日、Google は最新世代の主力スマートフォン Pixel 8 および Pixel 8 Pro を正式にリリースしました。どちらの携帯電話も Google の最新 Tensor G3 プロセッサを搭載し、最新の Android 14 システムを実行します。価格は699ドルから。現時点では、一部のユーザーはすでに新しい Pixel 8 シリーズ スマートフォンを事前に入手しており、Tensor G3 チップのコア パラメーターとベンチマーク テストの結果が発表されています

9 コア CPU: 前世代と比較して、パフォーマンスが 20% 以上向上

Geekbench データベースで公開された情報によると、Google Pixel 8 Pro には Tensor G3 プロセッサが搭載されています。このプロセッサは、3.00 GHz でクロックされる 1 つの Cortex-X3 大型コア、2.45 GHz でクロックされる 4 つの Cortex-A715 大型コア、2.15 GHz でクロックされる 4 つの Cortex-A510 小型コアを含む 9 コア CPU アーキテクチャに基づいています。これらの CPU IP は Arm によって 2022 年に発売される予定ですが、前世代の Tensor G2

と比較してすでに大幅なアップグレードが施されています。

Geekbench 6 の実行結果によると、Tensor G3 のシングルコア CPU スコアは 1760 ポイント、マルチコア CPU スコアは 4442 ポイントです。 Tensor G2 (Pixel 7 Pro、シングルコア 1463 ポイント、マルチコア 3498 ポイント) と比較して、シングルコアのパフォーマンスが約 20%、マルチコアのパフォーマンスが約 27% 向上しました。ただし、Apple A17 Pro (シングルコア 2914 ポイント、マルチコア 7119 ポイント) や Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 などの競合製品と比較すると、Tensor G3 は依然として

に大きく遅れをとっています。

10 コア Mali-G715 GPU: パフォーマンスの安定性が低い

Tensor G3 の GPU は、Apple A17 Pro と同じハードウェア レベルのレイ トレーシング アクセラレーション機能を備えた 10 コア Arm Mali-G715 GPU を使用します。さらに、以前のレポートによると、Tensor G3 は「BigWave」モジュールも使用して、ビデオのエンコードおよびデコード機能をさらに向上させる予定です。 Tensor G2 の AV1 デコードのサポートを維持しながら、最大 4K@30FPS の AV1 エンコード機能も追加します。 Tensor G3 の最高のエンコード能力は 8K@30FPS

に達します

最近、ネチズン @Tech_Reve が 3D Mark の「野生動物ストレス テスト」における Pixel 8 と Pixel 8 Pro の結果を公開しました。

「Wildlife Stress Test」に従って、通常の 3D グラフィックス シーンを実行して、GPU のパフォーマンスと安定性を 20 分間継続的にテストしました。結果に影響を与える要因には、プロセス ノード、GPU、CPU、デバイスの冷却システムが含まれます。 Pixel 8 のループ テストの最高スコアは 8,216 ポイント、最低スコアは 4,316 ポイントで、安定性はわずか 52.5% と非常に低いですが、Pixel 8 Pro のループ テストの最高スコアは 8,572 ポイント、最低スコアは 5,029 ポイントです、安定性は 58.7%

でわずかに優れています。

Pixel 8 と Pixel 8 Pro には Tensor G3 プロセッサが搭載されていますが、通常の Pixel 8 にはベーパー チャンバーが搭載されていないことに注意してください。 Pixel 8 実機の分解によると、Google が熱伝達に銅とグラファイトのフィルムとサーマル グリースを使用していることがわかりますが、これには過熱の問題を軽減する明らかな効果はありません。比較すると、Pixel 8 Pro にはベイパー チャンバーが搭載されており、両方のスマートフォンが同じ Tensor G3 プロセッサを搭載していると主張しているにもかかわらず、全体的なパフォーマンスが Pixel 8 よりも 11% 向上しています。

△Google Pixel 8 の実機分解

これは、Pixel 8 Pro の GPU のパフォーマンスが優れている理由も説明しています。ただし、Pixel 8 Pro の GPU の持続的なパフォーマンスは依然として Apple の A17 Pro や Snapdragon 8 Gen 2 と同等ではなく、前世代の Pixel 7 Pro の Tensor G2 よりもさらに低いです。

「野生生物ストレステストの安定性」におけるiPhone 15 Pro Maxのパフォーマンスは78.9%～89%でしたが、Xiaomi 13 Ultraを搭載したSnapdragon 8 Gen 2の安定性は89%～100%に達しました。 7 Pro に搭載された Tensor G2 の安定性は 67.9%-76%

より厳しい「ワイルドライフエクストリームストレステスト」テストでは、iPhone 15 Pro Maxを搭載したA17 Proの安定性は65.4%～71%に低下しましたが、Galaxy S23を搭載したSnapdragon 8 Gen2の安定性は低下しました。 Ultra 安定性も 58.7% ～ 64% に低下し、Pixel 7 Pro に搭載されている Tensor G2 の安定性は 75.6% ～ 82% に増加しました。

Samsung 4LPP プロセス

サムスンは昨年6月末に3nmプロセスの量産を発表したが、携帯電話用チップメーカーはまだ採用していない。上記の関連テストに基づいて、Google Tensor G3 は Samsung の 4LPP+ プロセスではなく、Samsung の 4LPP (4nm、Low Power Plus) テクノロジー ノードに基づいて製造されています。

前のニュースでは、Samsung 4LPP+ が初めて Samsung 独自の Exynos 2400 チップに使用される可能性があり、来年の Tensor G4 は Samsung 4LPP+ に基づいて生産される可能性があることを示しました。 Samsung 4LPP+ プロセスと比較すると、Tensor G3 で使用される Samsung 4LPP プロセスはエネルギー効率が低くなります。

Google は Tensor G シリーズ プロセッサが自社開発であると常に主張してきましたが、実際には、このシリーズの SoC は Google を支援するために Samsung LSI 部門によって深くカスタマイズされており、Google は自社開発の Tensor プロセッシング ユニットを提供しています ( TPU) IP、Arm の CPU および GPU IP を購入 (前世代 Tensor G プロセッサの場合) Samsung は多機能コーデック IP、カスタム ハイブリッド ISP、5G ベースバンドなどを提供しました。これは、Google の Tensor G シリーズ プロセッサが Samsung によって製造された主な理由でもありますが、Samsung のプロセスは Tensor G シリーズ プロセッサのパフォーマンスをある程度妨げています。さらに、Samsung のファウンドリ価格は TSMC よりも手頃です。

大規模な AI モデルのローカル実行をサポート

2018 年 7 月の時点で、Google は Cloud TPU を補完するエッジ コンピューティング用のエッジ TPU を正式に発表しました。当時、Edge TPU は推論のみに使用され、エッジで TensorFlow Lite ML モデルを実行するために設計されていました。

現在のほぼすべてのミッドエンドからハイエンドのスマートフォン プロセッサには、さまざまな人工知能計算のための専用 AI コアが統合されています。 Google が開発した Tenso プロセッサにも Google が開発した TPU コアが内蔵されていますが、ドライバーでは Google はそれを「エッジ TPU」と呼んでいます

Google が自社開発した Tensor G シリーズ プロセッサの主な目標は、常にハードウェアとの連携を徹底的に最適化し、コア ソフトウェア機能 (Android システムや人工知能機能を含む) をより効果的に活用することでした。特に生成型人工知能の流行により、Tensor G3 は Google が携帯電話に生成型人工知能機能を導入するための重要な軸となっています

Google ハードウェア製品発表イベントで、Google は Pixel 8 シリーズに複数の生成 AI 機能が搭載されると発表しました。これには、Magic Eraser 写真編集ソフトウェアの改良版が含まれています。さらに、Pixel 8 Pro には、生成 AI 処理を使用してモバイル ビデオの品質を向上させるビデオ ブーストなどの他の機能も追加されます。

たとえば、Magic Eraser 写真編集ソフトウェアを使用すると、明るさや背景を調整したり、マジック写真編集機能をドラッグして被写体の位置を自由に変更したりすることができます。

魔法の写真編集ツールの効果を以下に示します:

次のように書き直しました: さらに、ワンクリックでユーザーの表情を変えることができる写真機能もあります。 Pixel シリーズの携帯電話のユーザーは、Top Shot の最高の写真フィルタリング機能をよく知っているはずです。完璧な集合写真機能をベースに、顔やグループポートレートなどの撮影シーンにおいて、Google AIのアップグレードにより、ユーザーはカメラが捉えたさまざまなフレームから最も完璧な表情や表現を直接選択して置き換えることができます。

△パーフェクトコプロダクション機能の効果表示

Google Pixel シリーズの携帯電話の場合、Google Tensor チップによってもたらされる最も明白な改善はビデオ撮影かもしれません。 Pixel 8 Pro では、Google AI が引き続き役割を果たし、HDR パイプラインを通じて 4K ビデオをリアルタイムで処理できるビデオ エンハンサー (ビデオ ブースト) を導入しています。また、ターゲットを絞った編集のためにさまざまなサウンド カテゴリを識別するコンピューテーショナル オーディオ機能も備えています。ナイトビジョンモードでのビデオ撮影をサポート

△ビデオエンハンサーをオンにした後のiPhone 15 Pro MaxとPixel 8 Proの撮影効果の比較

さらに、Pixel 8 Proは、GoogleのAIベーシックモデルを搭載した初のスマートフォンでもあります。搭載されている Tensor G3 プロセッサーの AI 指向 Tensor コアのおかげで、ユーザーは、本来クラウドサーバーを介してローカルに完了する必要がある AI タスクをスマートフォン上で優れた効果と応答速度で処理できます。たとえば、Pixel 8 Pro は、オフラインで実行できるマジック消しゴムをサポートしており、背景に溶け込むのではなく、画像生成に基づいてより優れたオブジェクト削除効果を実現できます。Gboard は、会話に基づいて、より自然でより一貫したコミュニケーション習慣を自動的に生成できます。返信の提案により、ユーザーはワンクリックでソーシャル化できるようになり、Pixel 8 Pro には、ギャラリー内の拡大写真のより鮮明な詳細を生成する画像処理専用のモデルも組み込まれています。

MediaTek が以前、同社の新世代 Dimensity フラッグシップ モバイル チップ スマートフォンが Llama 2 モデルによって開発された AI アプリケーションをサポートしていることを発表したことは言及に値します。これにより、ユーザーはエキサイティングな生成 AI アプリケーション エクスペリエンスを実現できます。

再表現された内容は次のとおりです。 概要:

Google の Pixel シリーズのスマートフォンは、他のブランドの主力スマートフォンと比較すると、常に存在感が低いものでしたが、主に最大のセールス ポイントである Android システムの最新バージョンに最初にアップグレードしたスマートフォンです。しかし、自社開発の携帯電話プロセッサである Tensor G シリーズの追加と継続的な反復により、スマートフォンの Pixel シリーズにソフトウェアとハ​​ードウェアのコラボレーション エクスペリエンスがさらにアップグレードされました。たとえば、Google は最新の AI 研究結果を新しい Pixel 8 および Pixel 8 Pro スマートフォンに導入しました。一方、Tensor G3 は Google の機械学習と AI アルゴリズムを深く組み合わせて、写真やビデオ録画の処理能力を大幅に向上させています。もちろん、Tensor G シリーズ プロセッサと主力 SoC の CPU および GPU パフォーマンスには依然として一定のギャップがあり、これは主にチップ設計と Samsung のプロセス テクノロジーの制約によるものです。

噂によると、Google はカスタマイズされた Tensor G5 チップを搭載した Pixel 10 シリーズの携帯電話を 2025 年に発売する予定です。このチップは TSMC によって製造されている可能性があります。そうであれば、Tensor G5 は、Qualcomm または MediaTek の主力モバイル プロセッサに匹敵するパフォーマンス エクスペリエンスを提供する可能性があります

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