9 Minutės
Kitas „Google“ Tensor lustas vis mažiau atrodo kaip vienkartinis eksperimentas ir vis labiau — kaip studentas, užsirašinėjantis pas klasės draugą. Ankstyvi nutekėjimai rodo, kad Tensor G6 paskolins keletą ryškių dizaino sprendimų, kuriuos išpopuliarino MediaTek „Dimensity 9500“ — lustas, kuris jau sujudino lūkesčius dėl agresyvių branduolių pasirinkimų ir įspūdingų etalonų rezultatų.
Du dideli pamokimai, kurių, regis, laikosi Google
Planuojant aukštame lygyje istorija yra paprasta: MediaTek pakėlė našumą iš naujo apsvarstydamas branduolių balansą ir naudodamas naujausius ARM dizainus, o „Google“ greičiausiai pasirengusi sekti tuo pačiu vadovėliu. Tensor G6 (kodas „Malibu“) pagal pranešimus keičia CPU išdėstymą ir atnaujina branduolių rinkinį — veiksmai, kurie turėtų sumažinti atotrūkį iki konkurentų. Tačiau, kaip visuomet, svarbios kompromisų detalės.
Žemiau išsamiau aptariame, kas, pagal nutekėjimus, keičiasi ir kodėl tai svarbu telefonų vartotojams — nuo našumo iki baterijos ištvermės.
CPU: mažiau mažų branduolių, daugiau galingumo. Tensor G5 naudojo 1+5+2 išdėstymą. G6, kaip pranešama, priims 1+6+1 konfigūraciją: vienas itin pažangus „super“ branduolys, šeši našumo branduoliai ir vienas efektyvumo branduolys. Tas papildomas našumo branduolys yra taktinis sprendimas. Pašalinus vieną efektyvumo branduolį vietoje didesnio branduolio, „Google“ siekia padidinti nuolatinį našumą — ypač jei lustas bus gaminamas TSMC 2 nm procese, kas gali pagerinti energijos vartojimą ir šiluminį valdymą.
Nauji ARM branduoliai vietoje senų standartiškai naudojamų sprendimų. Vienas iš dažniausių Tensor G5 kritikos taškų buvo jo priklausomybė nuo senesnių ARM bendro profilio branduolių, tuo tarpu konkurentai jau naudojo naujesnius dizainus. G6, kaip pranešama, atnaujina prie naujo ARM super branduolio (spėjama X930 klasės) ir modernesnių didelių branduolių, kas turėtų tiesiogiai pagerinti vieno gijos ir kelių gijų rezultatus, palyginti su G5.
Techniniai aspektai ir praktinis poveikis
CPU architektūros analizė
Tokie architektūriniai pakeitimai — nuo 1+5+2 prie 1+6+1 — nėra vien tik numeriai. Jie atspindi „Google“ prioritetą užtikrinti geresnį ilgalaikį našumą realiuose scenarijuose (pvz., žaidimuose, sudėtingose daugiasritėse užduotyse, profesionaliose programėlėse), kur trumpalaikiai spurtai nesuteikia pakankamai pranašumo be galimybės išlaikyti aukštą dažnį ilgesnį laiką. Šeši našumo branduoliai leidžia geriau paskirstyti apkrovą tarp branduolių, sumažinant poreikį dažnai įsijungti aukštos spartos super branduoliui ir taip optimizuojant energijos bei temperatūros balansą.
Be to, perėjimas prie naujesnių ARM dizainų suteikia didesnį IPC (instrukcijų per ciklą) ir efektyvesnį vykdymą vienoje gijoje. Tai reiškia greitesnį programų reagavimą ir mažesnį uždelsimą, kas svarbu tiek žaidimams, tiek kasdieniniam naudojimui. Kartu su 2 nm procesu, TSMC gali leisti šiems branduoliams veikti esant mažesniam energijos suvartojimui ir geresniam šilumos paskirstymui.
GPU, grafika ir pramogų patirtis
GPU ir žaidimų našumas. Ironiška, bet nutekinta informacija rodo, jog Tensor G6 gali naudoti senesnės „Imagination“ branduolių šeimos sprendimą nei Tensor G5. Tai reiškia, kad nors CPU pusėje planuojamas žingsnis į priekį, grafikos našumas gali nepasivyti to augimo. Tokiu atveju mobilūs žaidimai ir grafiškai intensyvios programos gali nejausti reikšmingo pagerėjimo, o kai kuriais atvejais gali likti panašioje pozicijoje ar net šiek tiek atsilikti, jei GPU architektūra nėra gerokai atnaujinta.
Verta paminėti, kad GPU našumas priklauso ne tik nuo branduolio architektūros, bet ir nuo atminties pločio, atminties tipų (LPDDR5x ar naujesnė), bei programinio optimizavimo. Net ir naudojant „senesnį“ GPU, gamintojai gali pasiekti gerų rezultatų per optimizacijas, tačiau tai reikalauja papildomų resursų ir laiko.
AI posistemiai: TPU ir nano-TPU
Dirbtinis intelektas vietiniu lygiu. „Google“ toliau taiko dviejų lygių AI sprendimą: pilno dydžio TPU sunkesniems modeliams ir nano-TPU lengvesnėms vietinėms užduotims. Toks požiūris leidžia efektyviai paskirstyti darbą — dideli, sudėtingi modeliai gali būti vykdomi TPU aparatinėje įrangoje, o kasdienės funkcijos (balso atpažinimas, vaizdo ir garso apdorojimas, fotoaparatų patobulinimai) gali naudotis nano-TPU, sumažinant energijos sąnaudas ir pagerinant reagavimo laiką be nuolatinio serverių ryšio.
Tai svarbu mobilioms funkcijoms: vietinio AI efektyvumas reiškia greitesnį vaizdo apdorojimą fotografuojant, geresnį natūralios kalbos supratimą ir mažesnį privačių duomenų siuntimo poreikį į debesį. Be to, aparatinės AI akceleracijos galimybės dažnai lemia, kurioms funkcijoms galima suteikti naujų galimybių be didelio energijos sąnaudų padidėjimo.
Ryšio posistemis ir modemų pasirinkimas
Modemo pokytis. Kitas pastebimas pasikeitimas: „Google“ tariamai nutraukia bendradarbiavimą su „Samsung“ modemu ir pereina prie MediaTek M90 modemo, kuris teoriškai suteikia iki 12 Gbps atsisiuntimo greitį. Nors realiame pasaulyje tokie greičiai priklauso nuo tinklų ir operatorių infrastruktūros, naujas modemų aprūpinimas padeda „ateities atsparumui“ 5G ryšio srityje ir gali pagerinti ryšio stabilumą bei latenciją regionuose, kur prieiga prie pažangesnių mmWave ir plėtinių yra prieinama.
Tačiau svarbu pažymėti, kad modemo integracija nėra vien tik maksimalaus teorinio pralaidumo klausimas. Ji taip pat apima energijos vartojimo optimizavimą, šilumos sklaidą ir tinklo parinkčių valdymą, ypač mišriomis LTE/5G sąlygomis. Geresnis modemas gali prisidėti prie mažesnio akumuliatoriaus sunaudojimo ilgose sesijose, be to, jis gali pagerinti ryšio susiejimą ir tarptinklinius perjungimus tarp dažnių.
Gamyba, termika ir baterijos efektyvumas
2 nm procesas ir realios naudos
Perėjimas prie TSMC 2 nm proceso yra reikšmingas žingsnis. Mažesnis proceso mazgas paprastai leidžia sumažinti tranzistorių energijos suvartojimą ir padidinti funkcijų tankį, kas gali suteikti geresnį energijos bei temperatūros balansą. Tačiau naujas litografijos procesas taip pat kelia gamybos iššūkių ir brangumo klausimus, ypač pirmosiomis gamybos serijomis.
Praktikoje tai gali reikšti: ilgesnę baterijos trukmę lengvose ir vidutinėse užduotyse, mažesnį terminio ribojimo poreikį intensyvių užduočių metu ir galimybę išlaikyti aukštesnį našumą ilgesnį laiką be perkaitimo. Vis dėlto, galutinis rezultatas priklausys nuo plokštės dizaino, šilumos vamzdžių, korpuso sprendimų ir programinio valdymo.
Baterijos ištvermė ir AI perkėlimas
AI funkcijų perkėlimas į efektyvesnį aparatūros sluoksnį (nano-TPU ir optimizuoti modeliai) gali sumažinti reikalingą nuolatinį CPU/GPU darbą, taupant energiją. Kartu su mažesnio mazgo gamyba, tai turėtų prisidėti prie bendros įrenginio baterijos ištvermės pagerinimo. Tačiau reikšmingas žingsnis į priekį baterijos trukmės srityje priklausys nuo to, kaip agresyviai gamintojai įdiegs dažnius, ekranų atnaujinimo tempus, ir kokias papildomas funkcijas (pvz., fotografijos ISP intensyvias operacijas) vykdys nuolat.
Našumo palyginimai, etalonai ir realaus gyvenimo testai
Nutekėjęs hardwaras dažnai pateikia teorinius pranašumus, bet tik nepriklausomi etalonai ir realaus gyvenimo testai parodys tikrąją padėtį tarp Tensor G6, MediaTek Dimensity 9500 ir kitų aukštos klasės sprendimų. Expect to see improvements in single-core and multi-core CPU benchmarks, especially in prolonged workloads. However, GPU-bound tests and gaming benchmarks might not show proportional gains if the GPU architecture lags behind.
Realūs testai turėtų apimti šiuos scenarijus:
- Long-duration gaming sessions to assess thermal throttling and sustained FPS;
- Multitasking and productivity workloads to evaluate sustained multi-core performance;
- AI-driven photo and audio processing to measure latency and energy per inference;
- Network throughput tests in various 5G conditions to verify modem performance and stability.
Strateginis ir rinkos kontekstas
Tensor G6 istorija primena, kad lustų dizainas yra iteratyvus ir konkurencinis: kai viena kompanija rizikuoja ir laimi, kitos greitai adaptuoja sprendimus. „Google“ greičiausiai mokosi iš MediaTek sėkmės ir perima kai kuriuos elementus, tačiau ar G6 taps tikru žingsniu į priekį, priklauso nuo to, kaip platforma suderins žaliąją galią, grafiką ir vietinį AI efektyvumą.
Rinkos požiūriu, sėkmingas G6 gali sustiprinti „Google“ padėtį aukštesnės klasės telefonų segmente, ypač jei įrenginiai pasiūlys geresnį nuolatinį našumą ir pažangias AI funkcijas, kurios išskiria Pixel telefonus. Tačiau žaidimų entuziastai ir profesionalūs vartotojai galės labiausiai atkreipti dėmesį, jei GPU patobulinimai bus solidūs.
Poveikis vartotojams: ko tikėtis kasdienėje patirtyje
Vartotojams reikėtų tikėtis, kad „Google“ prioritetu taps sklandesnė ir ilgesnį laiką išlaikoma patirtis atliekant sudėtingas užduotis ir daugiafunkcinį darbą. Geresnis CPU tiekimas, kartu su 2 nm procesu ir efektyvesnėmis AI operacijomis, turėtų pagerinti režimus nuo fotografijos iki balso įvesties. Tačiau GPU pasirinkimas gali riboti grafiškai intensyvių programų ir žaidimų pažangą, todėl vartotojai, kuriems svarbiausia žaidimų grafika, turėtų atidžiai vertinti galutinius GPU rezultatus nepriklausomuose testuose.
Išvados ir laukiami diegimo laikai
Apibendrinant, Tensor G6 atrodytų kaip racionalus ir įrodytas žingsnis: „Google“ apsimeta besimokiusi iš konkurentų, o ne imituoja aklai. Svarbiausi veiksniai bus chipo balansavimas tarp skaičiavimo galios, grafikos ir on-device AI efektyvumo. Jei pavyks rasti gerą kompromisą, G6 gali tapti reikšmingu patobulinimu palyginti su G5, ypač kai kalbama apie ilgalaikį našumą ir AI patirtis.
Galiausiai, ar G6 taps tikru šuoliu į priekį, priklausys nuo to, kaip platforma atrodys realiuose įrenginiuose, ir nuo to, kaip efektyviai „Google" išnaudos naujus ARM branduolius, TSMC 2 nm procesą, bei modemą iš MediaTek. Jeigu visi šie komponentai gerai susiderins programinės įrangos optimizacijų ir įrenginių dizaino lygiu, mes turėsime įdomų varžovą aukščiausioje mobiliosios įrangos klasėje, kada tik G6 pradės masinę prekybą vėlyvą 2026 metų laikotarpį.
Šaltinis: wccftech
Palikite komentarą