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股票配资炒股公司 这颗芯片,走向失败?
发布日期:2024-12-23 00:23    点击次数:113

股票配资炒股公司 这颗芯片,走向失败?

(原标题:这颗芯片,走向失败?)

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来源:内容来自androidauthority,谢谢。

由于谷歌 gchips 部门的一次史无前例的泄密,我们几乎已经知道了谷歌下一代Pixel 10和 Pixel 11 旗舰处理器的所有信息。虽然谷歌的 Tensor 项目取得了一些成功,最引人注目的是为一些独特的人工智能和摄影功能提供支持,但四代芯片在关键性能和能效指标方面都未能给人留下深刻印象,让谷歌的消费者落后了。不幸的是,根据谷歌的内部预测,Tensor G5和Tensor G6将继续沿着几乎不变的路线发展。

谷歌的下两代智能手机将继续在很多方面让高级用户失望。谷歌回到骁龙会更好吗?谷歌的 Tensor 项目已经失败了吗?恐怕这里有越来越有力的论据。

谷歌应该坚持使用 Tensor 处理器吗?

落后的历史(和未来)

Pixel 粉丝已经习惯了远离经典性能指标的前沿。谷歌的原始 Tensor 芯片与 Pixel 6 系列一起推出,配备了过时的 CPU 和 GPU 组件。直到 Tensor G3,该设置才在这些领域进行重大升级,而包括 GPU 和 TPU 在内的相当多的重要组件在较新的 Tensor G4 中保持不变。虽然 Tensor 显然在几代产品中取得了许多改进,但它们的升级更像是走走停停,而不是源源不断的升级。再加上可疑的电池寿命和调制解调器连接问题,尤其是在早期几代产品中,Tensor 的历史看起来有点不靠谱。

如果需要更多证据,可以从取消的 G4 “redondo” 版本中看到——这是一款更具野心的“完全定制”芯片。相反,我们最终得到了“zumapro”,本质上是去年“zuma”芯片的略微增强版。即便如此,那些希望明年推迟脱离三星开发指导会带来更显著改进的人将会感到失望。再次,根据谷歌泄露的文件,Tensor G5 应该只会部分改进 CPU 设置,GPU 升级仍是中端(但将具有光线追踪功能),TPU 会有 14% 的适度改进,以实现 Pixel AI 独有的功能。至少由于台积电的 3nm 级 N3E 制造工艺,该芯片将更高效。

不过,谷歌表示,只要其芯片继续提供所需的工具来支持其 Pixel 手机的独特功能,它就不太在意在基准测试中名列前茅。公平地说,谷歌最近的 Tensors 在执行常见任务时也不慢。

尽管如此,由于即将推出的三代产品在性能上只有微小的改进,很难看出为令人兴奋的新功能提供额外支持的空间来自哪里。如果没有更强大的 TPU、CPU 或 GPU,谷歌就无法处理更多的设备机器学习工作负载,这表明任何突破性的 Pixel 10 功能都更有可能依赖于云基础设施,而不是更安全的设备处理。

相比之下,高通的骁龙 8 Elite可将 NPU 峰值性能提升 45% ,AI 处理核心与图像处理器之间的集成更加紧密,并且完全在设备上运行视频对象移除等功能。虽然由于工作负载范围太广,很难准确判断这些竞争对手在 AI 能力方面的优势,但很明显,搭载高通最新芯片的即将上市的手机将在 CPU 和 GPU 任务方面领先一大截,并可能接近甚至超越谷歌的机器学习能力。肯定很快这些功能也会效仿。如果真是这样,你就不得不质疑 Tensor 真正带来了什么好处。

削减成本而非提高绩效

就高通而言,尖端性能并不便宜。据报道,近年来骁龙价格大幅上涨,骁龙 8 Elite 的价格最高达到 150 美元左右。这占了典型旗舰产品 999 美元建议零售价的很大一部分,无疑正在蚕食原本就很紧张的利润率。因此,下一代手机的价格可能会更高。即使是苹果,虽然它能够以成本价为 iPhone 生产处理器,并且拥有巨大的销量优势,但据估计,其 A18 Pro 和外包电源和网络组件的成本也高达 100 至 150 美元。

相比之下,我们知道谷歌的目标是将 Pixel 11 的 Tensor G6 成本定在 65 美元左右,远低于竞争对手 2026 年在高通芯片上花费的成本,似乎仅为苹果当前支出的三分之二(如果这些成本包括所有成本)。如果谷歌不能在芯片开发上投入类似的资金,那么从长远来看,它就无法在性能和功能方面与苹果竞争。

同样,在尖端节点上制造是实现至关重要的能效提升的必要条件,但成本也变得异常昂贵,尤其是随着台积电竞相开发下一代 3nm 及以下节点。预计谷歌的 Tensor G5 将比苹果目前的 A18 Pro 更大,因此生产成本会更高,至少在硅片面积方面是如此。然而,它最终在许多指标上都会远远落后。

为了平衡收支,谷歌计划大幅削减 Tensor G6 的硅片面积,目标是使其比 G5 缩小约 8%。这将通过在 GPU 推出仅一代后就取消光线追踪来实现,DSP 将放弃一个核心,系统级缓存(对于在 CPU 和外围设备之间共享数据很重要)可能会被放弃。G6 应该会推出新的、更快的 CPU 核心,但布局将缩小到只有七个核心,以减少升级的影响。换句话说,谷歌正在有意识地选择降级或不改进其芯片的部分功能,以节省成本并优先为 AI 和成像留出空间——至少根据泄露的计划是这样。当然,所有芯片都必须做出妥协,但谷歌相当低的预算意味着它做出的选择比旗舰竞争对手更艰难。

谷歌估计,它将带来适度的 CPU 提升和与前代产品大致相同的 GPU 性能,使 G6 再次升级一半。然而,这种情况可能会改变,因为我们看到的文档可能是在最终设计确定之前发布的。值得庆幸的是,谷歌的文档表明一些新的 TPU 和 ISP 创新正在开发中;谷歌似乎正在计划100 倍变焦 和“超低光视频”功能,以及一般的图像质量和散景改进和对更好的 ML 模型压缩的支持。还有提到用于健康和语音任务的新型 NanoTPU 和未指定的整体 TPU 提升,应该比 G5 相对于 G3 和 G4 的微不足道的 14% 更大。

由于成本居于首位,Tensor G6 似乎加倍强调了谷歌对 AI 和相机功能的承诺,而不是纯粹的性能。我们只需看看这是否足以阻止其竞争对手,他们也将在未来两年内对摄影、AI 和原始性能进行改进。

谷歌陷入了所有的硅谷陷阱

回顾一下 Google 的 Tensor 计划,似乎该计划已经陷入了定制硅片开发最常见的陷阱——成本极高,而且保持竞争力也充满潜在的挫折。“redondo”的缺失似乎在一定程度上扭曲了整个项目的轨迹,但 Google 肯定不是第一个落后于计划的公司。

多年来,三星一直在 Exynos 中苦苦挣扎,其基于 Arm 的定制 Mongoose 内核经常无法达到性能和效率目标。最终,三星放弃了该项目,转而使用 Arm Cortex CPU。高通也未能预料到苹果在 2013 年迅速转向 64 位,导致其放弃了 Arm 内核的定制 CPU 开发,直到 8 Elite 的 Oryon CPU 重新激发了这一想法,现在正让其竞争对手头疼不已。任何类型的定制开发都存在错过最后期限和被竞争对手的开发打得措手不及的可能性。Tensor 近年来似乎遭受的损失比大多数公司都大,改进时断时续,组件冻结,而不是我们看到的竞争对手逐年稳步发展。

同样,如果谷歌突然因硅片开发成本而陷入困境,这至少表明其长期规划存在一些问题。众所周知,多年来,较小制造节点带来的好处一直伴随着越来越高的价格。Tensor 拥有巨大而昂贵的硅片面积,但并未利用这一空间在任何意义上超越其竞争对手。同样,从 Arm、Imagination Technologies 等公司获得最新和最好的组件的许可并不便宜(因此需要中档 GPU),自主开发 TPU、安全芯片等的成本也不便宜。

打造一流的 Tensor 总是需要花费不菲的代价,但投资需要通过明显的优势来证明其合理性。当然,基准测试只是拼图中的一小部分,当我们查看游戏性能和电池寿命等实际指标时,Tensor 仍然处于领先地位,并且多年来取得了明显的进步。然而,考虑到 Pixel 手机与竞争对手的机型一样昂贵,我不确定 Tensor 是否取得了足够明显的优势。它当然不是摄影或 AI 领域的独占鳌头。

那么,Tensor 失败了吗?好吧,这可能有点苛刻,因为 Pixel 9 的销量很好。普通大众并不太在意规格,尤其是当应用程序和游戏运行良好(即使不是最快的),并且电池寿命现在也不错时。谷歌成功利用其定制的 TPU 设计为其 Pixel 系列打造了引人注目的 AI 和相机功能,如果我们相信谷歌的话,这是主要目标。它还将在未来几年内以这些功能为基础,尤其是当 Tensor G6 和 Pixel 11 推出时。

然而,我认为 Tensor 并没有像 Google 预想的那样取得成功,它很可能越来越成为开发难题,而不是一项资产。在解决令人生疑的电池寿命、在传统性能方面远远落后于竞争对手以及削减成本的措施之间,Tensor 的过去和未来充其量只能说是好坏参半。

也许,针对 Tensor 的指控越来越多,因为谷歌对Pixel 9 系列的收费比以往任何时候都高,但人工智能和傻瓜相机只是 1,000 美元大关的一部分。即使这是一种不公平的看法,高级用户和游戏玩家对谷歌提供的功能并不热衷,而我们目前的知识表明 Pixel 10 和 11 不会解决这个问题。更不用说今天还不错的性能在五、六或七年后不会有这样的感觉。Tensor 曲折的开发周期暴露出竞争对手在未来几代产品中完全落后的真正风险。

尽管如此,Tensor 的独特功能无疑有助于入门级 Pixel 旗舰和价格实惠的 A 系列脱颖而出,因为性能考虑并不那么重要。谷歌也许是时候考虑双线芯片战略了,而不是回到骁龙。

https://www.androidauthority.com/has-google-tensor-failed-3499240/

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