谷歌的Tensor芯片只是迈向真正伟大的Pixel手机的第一步

谷歌的 Pixel 6正在成为该公司多年来最雄心勃勃的智能手机，这主要归功于新的、定制设计的 Tensor 处理器，该处理器旨在借助谷歌多年的机器学习经验的力量将谷歌推向智能手机市场的前沿. 而谷歌需要它：尽管 Pixels 在科技圈很受欢迎，但它的手机在并不是很受欢迎，与三星和苹果等巨头，甚至像 Oppo 或小米这样的小公司相比，它几乎没有什么变化。

Tensor 是谷歌的一大赌注，其核心是增强人工智能的 TPU，它有望改善照片和视频、搜索、字幕、文本到语音等。对于任何芯片来说，这都是一项艰巨的任务，更不用说主要专注于机器学习作为其突出功能的芯片了——但尽管 Tensor SoC 可能还不会将谷歌推向与iPhone 类似的高度，但它可能是迈向 Android 的关键第一步- 遇到了顶级竞争者。

SoC 的其余部分现在还是个谜，但似乎谷歌将使用第三方设计来处理 CPU、GPU 和调制解调器等设备——这意味着 Pixel 6 可能会感觉与任何其他 Android 智能手机非常相似由高通或三星处理器完成大多数任务，而不是与苹果 A 系列 iPhone 相媲美的某种革命性升级。

对于 CPU、GPU、调制解调器或除 TPU 之外的 SoC 的其他主要组件等，Google 没有提供大量有关 Tensor 实际架构的信息。但基于谣言和谷歌没有抓住机会吹嘘任何重大定制或改进的事实，Tensor 的大部分硬件堆栈很可能是外包设计。高通和三星已经做了类似的事情——骁龙 888 使用了Arm 的 Cortex-X1、A78 和 A55 设计的部分定制版本，而三星的 Exynos 2100 的 CPU 和 GPU 都使用了 Arm 设计。

XDA笔记更特别的是，张量将可能是ARM的Cortex-A78，的Cortex-A76，和Cortex-A55 CPU核心和ARM的标准马里GPU的某种组合。这意味着 Tensor 与 Snapdragon 888 或 Exynos 2100 之间的差异对于整体 CPU 或 GPU 性能而言可能不是那么重要。这是一个很好的类别，特别是如果谷歌正试图真正制造一款旗舰设备。

但正如谷歌的Rick Osterloh 告诉The Verge 的那样，“人们看到的标准东西将非常具有竞争力，而人工智能的东西将完全不同。” 不过，让 Tensor 与众不同的并不是它运行游戏的速度有多快，也不是它的 CPU 和电池寿命有多高效。

这意味着 Tensor 可能也不会成为 Android 粉丝一直希望的神奇解决方案：专门为 Android 和 Pixel 硬件设计的定制的、谷歌制造的芯片，以提供 Apple 能够提供的那种性能和功率多年来在 iPhone 上使用类似的策略。

但好消息是，Tensor 只是第一代产品;很容易指出 Apple 的定制芯片并要求 Google 也这样做，但重要的是要记住，Apple 最早的 A 系列 iPhone 芯片以类似的方式开始。A4 和 A5 芯片的 CPU 内核采用标准 Arm 设计(在顶部进行了一些优化和改进)，之后 Apple 转向完全定制设计。

有传言称，谷歌正在与三星合作，后者都将制造芯片——这是有道理的，因为它是仅有的两家公司之一，还有台积电，目前正在制造 5nm 芯片(它为包括高通在内的众多公司提供服务) )。

据传，三星也在芯片的实际设计上与谷歌更密切地合作，利用其 Exynos 硬件和软件的能力不仅仅是制造。我们必须等到谷歌透露更多关于 Tensor 的信息才能知道这种合作的程度，但这可能意味着谷歌将在更实质性的定制芯片改进方面获得一些额外的帮助，而不是从头开始重新发明轮子。

在 Pixel 手机中专门构建机器学习芯片的想法对谷歌来说也不是一个新想法。该公司之前已经在其手机中使用了专用的内部 AI 芯片，例如Pixel 2、PIxel 3 和 Pixel 4 型号中的Pixel Neural Core和Pixel Visual Core，使 Tensor 不再是全新的进步，而更多的是对其过去工作的改进。

Tensor 的 TPU 似乎确实是下一步，大概提供了比前两个芯片中任何一个都更强大的 AI 功能。它还与手机更紧密地集成在一起，谷歌指出它能够做一些事情，比如通过 TPU 直接路由图像数据。

这些好处可能值得开发定制的 SoC——同样，我们将不得不等待，看看谷歌如何实际实现这些 AI 功能，以及它们与标准 Android 旗舰产品相比有多大的改进。(一般来说，这种观点适用于谷歌在多大程度上强调 TPU 作为 Pixel 6 的主要差异化因素，这对于实际向客户销售似乎是一件棘手的事情。)

不过，就目前而言，Tensor 和 Snapdragon 888 之间的主要区别似乎只是一些花哨的神经网络技巧。但是，就像苹果早期的内部芯片一样，Tensor 可能只是迈向更定制的谷歌芯片的漫长旅程的第一步。这是一个比更好的机器学习演示更令人兴奋的概念。