Wie hoch ist der von Google selbst entwickelte Chip Tensor? Harte Philosophie

Kompatibel mit dem inklusiven Android-System schafft es ein Android-Smartphone, das in Hülle und Fülle blüht. Aber in Bezug auf den Titel des King of Machines hat jeder seine eigenen Antworten im Herzen.

CNN (Cable News Network) verlieh dem Pixel 6 Pro den Titel "derzeit bestes Android-Handy" und sagte, es habe eine hervorragende Kamera, ein reibungsloses System und ein einzigartiges Erscheinungsbild.

Android 12.

Neben dem Android 12-System hat Googles erster selbstentwickelter Chip, Tensor, diese Funktionen geschaffen.Eine solche Kombination aus Hard- und Software hat Pixel, das wettbewerbsfähigste und aufmerksamkeitsstärkste Pixel, nicht zu einem von ihnen gemacht.

Vor der Enthüllung des Pixels waren die Perlen mit Apples selbst entwickelten Chips der A-Serie vorne, und Tensor trug auch die Bezeichnung „Boom Field“. Geschichte.

Erst mit der Auslieferung des Pixels wurde auch Tensors Architektur und Leistung komplett dekonstruiert, allerdings reichen Leistung und Stromverbrauch nicht aus, um als „ausgereift“ zu gelten. Bei der Auswahl einiger Funktionsmodule ist es jedoch ganz der Einfallsreichtum von Googles "Design".

Ist es Selbststudium oder "magische Reform"

Die Halbleiterindustrie im 21. Jahrhundert ist nicht wie die Kontroverse um hundert Denkschulen in den 1980er Jahren, sondern eher wie eine dreiteilige Welt zwischen wenigen großen Oligarchen.

Das Team von Google Silicon investiert seit drei bis vier Jahren in Tensor, aber bei einem Prozessor-SoC für Smartphones gibt es keine tiefe technische Akkumulation.

▲ Google Tensor. Bild von: @Sundar Pichai

Apple von nebenan investiert seit fast 30 Jahren in die Chipindustrie, Aquarius und PowerPC verloren beide an Boden, schließlich brachten sie 2010 selbstentwickelte A4-Chips auf den Markt und landeten schließlich beim A7 einen großen Hit und ließen mehrere Gegner hinter sich.

Das Google-Silicon-Team hatte keine Erfahrung im Design und in der Herstellung komplexer SoC-Chips, frühere Arbeiten waren eher der Bildverarbeitungs-Chip PVC von Pixel 2, Pixel 3, Pixel 3 und nachfolgenden Titan-M-Sicherheitschips.

▲ Titan M-Sicherheitschip.

Tensor ist das erste "Werk" des Google Silicon-Teams.

Phil Carmack, der Vizepräsident des Google Silicon-Teams, sagte in einem Interview mit Ars Technica offen: "Obwohl wir ein Team sind, das neu im SoC-Bereich ist, wissen wir, wie man einen professionellen Chip baut. Wir haben einen sehr zuverlässigen Implementierungspfad." ."

Daher sind einige Tensoren ähnlich Cheng Yaojin selbst entwickelt, was erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat. Nach der Veröffentlichung des Pixel 6 Pro führte Anandtech eine gründliche Dekonstruktion und Analyse von Tesnor durch.

Vereinfacht gesagt sind die Namensregeln von Tensor und Samsung Exynos relativ eng, und vor einigen Jahren wurde berichtet, dass Samsung Semiconductor damit begonnen hatte, Dienstleistungen für "semi-custom" Chips anzubieten.

ETNews erklärte in seinem August- Bericht sogar, dass Samsung maßgeschneiderte Technologien und Funktionen nach Kundenwunsch bereitstellen und sogar in die Chip-Designphase einbezogen werden kann.

▲ Google Tensor-Siebdruck heißt intern S5P9845, Exynos 2100 heißt S5E9840. Bild von: TechInsights

Obwohl Samsungs Exynos-Chips in den letzten Jahren nicht so gut waren wie Qualcomm und MediaTek, ist Samsung von der Rolle her kein einfacher Chiphersteller mehr, und das Muster hat sich geöffnet.

Neben Hintergrundinformationen nutzen Tensor und Exynos die gleiche CPU- und GPU-Architektur, auch die großen Funktionsmodule wie Powermanagement, IO, Speichercontroller etc. sind gleich. Beim Design der großen Funktionsmodule des SoC gibt es jedoch einen Schatten der "Anpassung". Tensor unterscheidet sich stark von Exynos.

▲ Samsung Galaxy S21 Ultra und Google Pixel 6 Pro. Bild von: digitaltrends

Um es ganz klar zu sagen: Tensor ist Kunde von Samsungs "semi-custom" Chipservice, Google liefert das Design-Thema und Samsung ist für Konstruktion und Produktion zuständig (hier eine Vorahnung).

Streng genommen sollte Tensor ein "angepasster" Chip sein, nicht von 0 bis 1, sondern von 1 bis 2 oder 1 bis 3.

Damit ist im Grunde auch ein Rätsel aus Tensors Lebenserfahrung gelöst, was aber die Investition des Google-Silicon-Teams nicht zunichte macht, schließlich ist der Chip kein Kunstwerk.

Wie hoch ist der Google Tensor-Level?

Wenn man es in einem Satz zusammenfassen kann, ist die CPU von Google Tensor wahrscheinlich A12 (die vom Mid-Core nach unten gezogen wird), die GPU ist stärker als Qualcomm Snapdragon 888+ (aber der Stromverbrauch ist extrem hoch) und die KI-Leistung ist beispiellos (3 mal 888+).

Die CPU von Tensor hat sich nicht für die Mainstream-Architektur 1+3+4 entschieden, sondern für die 2+2+4-Architektur, zwei große X1-Kerne, zwei große (mittlere) A76-Kerne und vier kleine A55-Kerne.

▲ Exynos 2100 und Google Tensor des gleichen Clans, aber unterschiedliche Quellen. Bild von: Anandtech

Insbesondere ist die Kernfrequenz von Tensor mit 2,8 GHz niedriger als bei Exynos 2100 und Qualcomm Snapdragon 888 (888+), und im Vergleich zu Exynos 2100 hat Google einen 1 MB L2-Cache entwickelt, der Snapdragon 888 entspricht. Mehr als Exynos 2100.

Die beiden frequenzreduzierten X1 sind unübertroffen in der Leistung, und die niedrigere Frequenzauswahl ermöglicht es Tensor auch, hohe Lasten über lange Zeit ohne Frequenzreduzierung zu betreiben.

Beim großen (mittleren) Kern hat sich Tensor nicht für den aktualisierten Cortex-A78-Kern entschieden und daneben Cortex-A76 verwendet. A76 stellt eigentlich die Kernarchitektur von vor zwei Jahren dar. Sie tauchte zuerst auf dem Qualcomm Snapdragon 855 auf, aber jetzt taucht sie hauptsächlich auf der Snapdragon-7-Serie auf (hier ist eine weitere Vorahnung).

Der kleine Kern verwendet Cortex A55 mit einer Frequenz von 1,8 GHz, was für High-End-Chips Standard ist. Und Google hat auch gleich zweimal den L2-Cache des Exynos 2100 mit 128KB ausgestattet, wiederum in Anlehnung an Snapdragon 888.

Ähnlich wie der große Kern A76 hat auch der kleine Kern A55 ein „Geheimnis“: Tensor bindet den L3-Cache an die A55-Kernfrequenz, was sich von der dedizierten L3-Cache-Frequenz des Exynos 2100 unterscheidet, was zu Latenz und Stromverbrauch führt Probleme (plus eine weitere Vorahnung).

Auf der GPU ist Tensor mit Mali-G78 MP20 ausgestattet, was fast die Obergrenze der öffentlichen Version von G78 ist. Die L2-Frequenz wird direkt auf die rasenden 996 MHz gezogen. Im Vergleich zum Exynos MP14 hat es die Anzahl der Kerne um erhöht 42% und auch die Frequenz erhöht. Das heißt, Stromverbrauch gegen extreme Leistung einzutauschen.

Die tatsächliche Leistung des so konstruierten Tensors ist eigentlich etwas voreingenommen: Das Vorhandensein von 2 großen Kernen reicht für seine Single-Core-Leistung aus, aber das Vorhandensein von A76 belastet die Multi-Core-Leistung des Tensor insgesamt.

▲ Google Tensor GeekBench 5 Laufpunkte. Bild von: anandtech

Das Schlimmste an Tensor ist jedoch seine hohe Speicherlatenz, die sogar der des Exynos 2100 unterlegen ist. Während die CPU auf den Speicher wartet, glüht und heizt sie ständig. In einer Testrunde gab Anandtech an, dass Tensor länger brauchte und niedrigere Werte als Snapdragon 888 aufwies , aber mehr Strom verbrauchte (13,8% mehr).

Unter den CPUs gibt es nur zwei X1-Kerne, die auffällig sind, und der energieeffiziente A76 und der an den L3 gebundene A55 führen schließlich zur Tensor-Erwärmung und langsamen Betriebseffizienz.

Die GPU ist wie eine theoretische Analyse. Sie hat einen hohen Energieverbrauch und einen hohen Verbrauch, und ihre Spitzenleistung wird direkt auf 8 ~ 10 W erhöht. Pixel 6 und 6 Pro haben jedoch weder den VC-Kühlkörper noch andere Wärmeableitungsmethoden des aktuellen Qualcomm verwendet SoC-Android-Telefon. Die Wärmeableitung ist „eher wie bei einem iPhone. Es ist kein Android.“ Die Wärmeentwicklung ist stark und kann nur in der Häufigkeit reduziert werden.

Was die GPU angeht, die auf die Leistungsstufe von 8 ~ 10 W rast, habe ich sie nur in einigen Snapdragon 888 E-Sport-Spieletelefonen gesehen.Sie müssen wissen, dass sie über ein aktives Kühlsystem auf PC-Ebene und eine externe Stromversorgung verfügen.

Zu sagen, dass es beim Design von CPU und GPU einiges zu bedauern gibt, dann hat Google bei der Konfiguration von ISP (Image Processor) und TPU (Machine Learning Engine) seine Vorteile gründlich ausgeschöpft.

ISP integriert Exynos und die benutzerdefinierten Bildchips von Google Der Exynos-Teil ist für die Bilderfassung und Vorverarbeitung verantwortlich, während der benutzerdefinierte Teil von Google für die "Berechnung" verantwortlich ist, was sich im Pixel 6 Pro-Produkt, dem Video HDR Net, widerspiegelt , dynamischer Blur, Character Keying, etc. Funktionen.

Und die eingebaute TPU von Tensor ist der Grund für den Namen von Tensor. Es verwendet die neueste Verarbeitungsarchitektur für maschinelles Lernen und ist für das Android 12-System optimiert. Wie auch die maschinellen Lern- und KI-Module anderer Chips können die Funktionen direkt ausgedrückt werden sind noch relativ "vage".

Die intuitivsten Funktionen von Pixel 6, 6 Pro sind das System, flüssige Animationen und schnelle Sprach- und Bilderkennung. Was die Leistung dieser TPU auf Tensor betrifft, übertrifft sie in den Laufergebnissen einiger Modelle auch die beliebten Mainstream-SoCs (einschließlich Qualcomm Snapdragon 888 und Exynos 2100).

Darüber hinaus hat Google den Entwicklern das SDK dieser TPU nicht offiziell angekündigt, sodass die leistungsstarke TPU, die in Tensor eingebaut ist, immer noch exklusiv für Google ist und vorübergehend hinter der Entwicklungsökologie von Apples Chips der A-Serie zurückbleibt.

Warum ist Google Tensor so konzipiert?

Bei der Dekonstruktion von Tensor habe ich ein paar Vorzeichen hinterlassen: Zum einen die Produktion von Samsung, zum anderen die Wahl des CPU-Kerns A76 und zum dritten das Design des A55-Kerns.

Tatsächlich gibt es noch viele Fragen zu den Designentscheidungen von Tensor, wie die Wahl der 2+2+4-Architektur, die ursprüngliche Absicht von Tensor und so weiter.

▲ Monika Gupta, Senior Director des Google Silicon Teams, Bild von: businessworld.in

"Für Google möchten wir KI in allen Aspekten unseres Lebens anwenden", sagt Monika Gupta, Senior Director des Google Silicon-Teams. KI wird nach unseren Vorlieben entwickelt."

„Wir wollen keine Smartphones im klassischen Sinne produzieren.“ Google will Geräte mit stark erhöhter Rechenleistung von KI und maschinellem Lernen, aber die Prozessoren auf dem Markt entsprechen nicht den Anforderungen von Google. Google wählt selbstentwickelte Chips für stärkere KI Die ursprüngliche Absicht .

Dies ist auch der Grund, warum wir auf Tensor eine ausreichend leistungsstarke TPU sehen. Der am häufigsten verwendete Name in der Google-KI-Abteilung ist "Tensor", und der Name Tensor ist ziemlich offensichtlich. Darüber hinaus ist das Wort Tensor selbst sehr Google und hat eine Ingenieurskultur.

„Der Machine-Learning-Code von Pixel 6 kann noch auf dem alten Pixel laufen, aber die Effizienz ist etwas schlechter.“ Die einzigartige KI-Leistung in Tensor ist nicht „leeres Gerede“, fügte Monica hinzu: „Google hat die neueste und beste F&E-Abteilung eingesetzt In Pixel 6, 6 Pro sind starke Ergebnisse vorhanden."

"Alles entspricht dem Zweck, den Sie erreichen möchten." Dieser Zweck ist Effizienz. Google glaubt, dass die Effizienz von zwei supergroßen Kernen, die bei mittlerer Last laufen, viel höher ist als die eines großen Kerns, und auch das Energieeffizienzverhältnis ist höher .

Phil Carmack, der Vizepräsident des Google Silicon-Teams, gab auch ein Beispiel: "Schalten Sie die Kamera ein, zusätzlich zu allem, was Sie sehen, laufen CPU, GPU, ISP und TPU im SoC ständig, berechnen und sind kompliziert". Die Szene „wird viele Maschinenberechnungen beinhalten.“ Zu diesem Zeitpunkt werden zwei X1-Prozessoren übergeben, und es ist einfacher zu tun.

„Wenn Sie eine flexiblere Reaktionsgeschwindigkeit, hohe Effizienz und hohe Leistung benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen, sind die beiden X1-Geräte besser als die aktuellen supergroßen Kerngeräte.“

Was die Wahl des großen Kerns für den 5nm A76 anstelle des aktualisierten A78 betrifft, so tauchte dieser in diesem Interview nicht auf, daher können wir die Absichten von Google nur erahnen.

Erstens glaubt Google, dass die Leistung des A76 im 5nm-Prozess um 20 % höher ist als die des 7nm-A76 vor einigen Jahren, was für eine leichte Last ausreicht, und je höher sie ist, wird übergeben zum Doppel-X1.

Zweitens verfügt Google über eine Fülle von Erfahrung in der Abstimmung des A76-Kerns, was der direkten Wiederverwendung des maschinellen Lernens zuvor auf Pixel förderlich ist, ohne den Anruf erneut anzupassen.

Drittens, als Google und Samsung bei der Entwicklung von SoC kooperierten, weil der A78 zu neu war, konnte Samsung den A78-Kern vorerst nicht liefern und Google zog sich auf den A76 zurück.

Unabhängig von den Überlegungen hat Google mit der ersten Tensor-Generation bei der CPU- und GPU-Auswahl noch einen kleinen Bissen gegeben: Mit dem aktuellen Android 12-Scheduling hat die 2+2+4-Architektur noch einen gewissen Rückstand zu Googles Erwartungen.

Warum stellt Google Kerne her?

Google-Chef Sundar Pichai nannte den Tensor-Chip "die bisher größte Innovation im Pixel-Bereich".

▲ Pixel hat welterschütternde Veränderungen durchgemacht. Bild von: CNET

Für Pixel, auch wenn Tensor beiseite ist, sind Pixel 6, 6 Pro immer noch Produkte, mit denen Pixel ein neues Kapitel aufschlägt und zu Mainstream-Hardware, brandneuem Android 12 und genug Google-Design zurückkehrt.

Der "selbst entwickelte" Tensor hat die aktuelle Prozessorgeneration zwar nicht übertroffen, will aber im Design von Google das Problem auf seine Art lösen und präsentiert ein unkonventionelles Handy.

Auch wenn die Pixel 6 und 6 Pro mit Android 12 noch nicht so performt haben, wie sie sollen, sind die von Google betonten KI- und Machine-Learning-Funktionen zeitweise nicht so leistungsstark wie gedacht. Es ist jedoch nur eine Frage der Zeit, bis Google, ein großes Unternehmen für KI und maschinelles Lernen, Tensor gründlich versteht.

Wie das Google-Silicon-Team Carmack sagte, gibt es unter einer einheitlichen Prozessorarchitektur zu viele traditionelle Produkte auf dem Markt. Googles Pixel-Serie möchte ein Stück Kuchen abbekommen. Es ist eine gute Wahl, verschiedene Strategien zu wählen.

Nicht nur Google, auch Handyhersteller sind zu einem Trend im Self-Made-Core geworden, wie z. B. vivo V1, Xiaomi drängt im Wesentlichen näher an Tensor heran, es ist ein einzigartiges und unverwechselbares Produkt.

Und ich möchte genügend Anpassungsrechte für das Produkt haben, anstatt die Produktform ständig an die Mainstream-Prozessorarchitektur auf dem Markt anzupassen, genau wie das diesjährige Android-Flaggschiff alles über den Kontext der internen Wärmeableitung verfügt.

In diesem Sinne ist Tensor, dessen absolute Leistung nicht in der ersten Reihe liegt, tatsächlich ein Erfolg für Google. Es wurde nicht von der Marktflut verschlungen. Tensors KI- und Machine-Learning-Design hat die Pixel-Serie zur stärksten in Google gemacht. Impressum .

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