Der Tensor-SoC von Google, der die neue Pixel 6-Reihe antreibt, bringt ML-Funktionen auf die Handys und mehr

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Der Tensor-SoC von Google, der die neue Pixel 6-Reihe antreibt, bringt ML-Funktionen auf die Handys und mehr
Google hat heute seinen selbst entwickelten Tensor-SoC vorgestellt und der Chip wird beides mit Strom versorgen Pixel 6 und Pixel 6 Pro. Das Unternehmen stellte fest, dass es seine Fähigkeiten für maschinelles Lernen nicht mit den Chips bringen konnte, die es in der Vergangenheit verwendet hatte Pixel Modelle (die Qualcomm Snapdragon-Reihe). Aber durch die Entwicklung eigener Chips und deren Optimierung für Googles Machine Learning werden die neuen Pixel über Funktionen verfügen, die Google bisher auf dem Telefon nicht anbieten konnte.
Zum Beispiel ist die Machine Learning Engine von Google, TPU, in Tensor enthalten. Diese Engine wurde von Google Research für Google Research entwickelt. Und die Entscheidungen, die beim Bau der CPU und GPU getroffen wurden, wurden unter Berücksichtigung von ML getroffen, damit die Pixel 6-Reihe fortschrittliche Computerfotografie liefern kann.

Für diejenigen, die mit maschinellem Lernen nicht vertraut sind, ist es die Fähigkeit von Computeralgorithmen, sich im Laufe der Zeit durch Erfahrung und Daten zu verbessern. Machine Learning gilt als Teil der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Tensor verbessert die Qualität der Sprachübersetzung auf den neuen Pixels um 18%.

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Google stellt fest, dass der Tensor-Chipsatz dem Pixel 6 und Pixel 6 Pro hilft, neue Erfahrungen zu bieten “einschließlich Bewegung Modus, Gesichtsunschärfe, Sprachverbesserungsmodus für Videos und HDRnet für Videos.

Die CPU des Tensors besteht aus acht Kernen mit zwei Hochleistungskernen, zwei mittleren Kernen und vier hocheffizienten Kernen. Die in der Tensor-CPU enthaltene GPU verfügt über 20 Kerne für fortschrittliche Grafiken bei den beliebtesten Android-Spielen. Der Chip enthält einen Kontext-Hub, der es dem Pixel ermöglicht, ML- und Umgebungsfunktionen wie das ständig eingeschaltete Display des Telefons und die Funktion „Jetzt abspielend“ (die im Hintergrund abgespielte Songs identifiziert) bereitzustellen, um den Akku zu entladen.

Dank des Tensor-Chips Google Assistant verwendet die genaueste automatische Spracherkennung (ASR), die jemals von Google entwickelt wurde. Und Google wird Funktionen wie Live Caption oder Recorder erlauben, auf ASR zuzugreifen, ohne zu viel Akkulaufzeit zu verbrauchen.
Google merkt an, dass Spitzen-CPU- und GPU-Benchmarks zwar gut aussehen, aber nicht immer die reale Erfahrung eines AP widerspiegeln. Nach Angaben des Unternehmens sind die CPU- und GPU-Erfahrungen mit Tensor 80 % bzw. 370 % schneller als die des Snapdragon 765G im letzten Jahr Pixel 5. Um fair zu sein (und das wurde von Google nicht bemerkt), ist der Snapdragon 765G natürlich kein Top-of-the-Line-Silizium.

Der Tensor-Chip hilft Pixel-Besitzern auch dabei, 50 % weniger Strom zu verbrauchen, wenn der natürliche Sprachchip auf dem Gerät herausfindet, welche Aufgabe Sie gerade von Google Assistant gestellt haben. Und dank des Tensor-Chips weiß das Telefon bei der Spracheingabe, dass wenn Sie “Senden” sagen, es nicht Teil der Nachricht sein soll. Dank Tensor ist die Spracheingabe dreimal schneller als das Tippen mit dem Finger auf der Tastatur.

Die Alphabet-Einheit räumte auch ein, dass Videos, die mit früheren Pixel-Modellen gefilmt wurden, nicht der Qualität ihrer Standbilder entsprachen. Das Unternehmen weist darauf hin: „Wir haben immer davon geträumt, dass Pixel-Videos der Qualität von Pixel-Fotos entsprechen – und Google Tensor hat uns dabei geholfen, in jedem Bereich bessere Erfahrungen zu liefern.

Google gibt an, den Chip anders gebaut zu haben als andere SoCs. „Google Tensor wurde als Premium-System auf einem Chip (SoC) entwickelt, das alles bietet, was Sie von einem mobilen SoC erwarten, und noch mehr. Wie haben wir das gemacht? Die Kernerfahrungsbereiche – Sprache, Sprache, Bildgebung und Video – denn unsere neuen Telefone sind von Natur aus alle heterogen, was bedeutet, dass sie mehrere Ressourcen auf dem gesamten Chip benötigen.”

Das Unternehmen fügte hinzu, dass es „… sichergestellt hat, dass Google Tensor sorgfältig entwickelt wurde, um das richtige Maß an Rechenleistung, Effizienz und Sicherheit zu bieten. Und mit Android 12 haben wir uns vorgenommen, ein Betriebssystem zu entwickeln, das die Grundlage für die Zukunft der Zusammenarbeit von Hard- und Software. Sie können dies in realen Anwendungsfällen sehen, z.

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