Tensor G5 разочаровал: чип от Google “страдает” от перегрева и слабой производительности

Чип Tensor G5, разработанный Google для флагманских смартфонов Pixel, вызвал волну критики со стороны пользователей и технических экспертов. Несмотря на использование передового техпроцесса 3 нм от TSMC и амбициозных обещаний касаемо высокой производительности, реальные тесты показывают обратное: чип быстро перегревается и переходит в троттлинг, особенно в ресурсоёмких задачах.

В чём проблема?

По мнению аналитиков, основная причина неудачи — «сборный» подход Google к архитектуре чипа. Вместо создания полностью кастомизированного решения компания использует готовые ядра ARM и внешние технологии, что ограничивает возможности глубокой оптимизации.

Архитектура Tensor G5 включает:

• 1 ядро Cortex-X4 с частотой 3,78 ГГц
• 5 ядер Cortex-A725 (3,05 ГГц)
• 2 энергоэффективных ядра Cortex-A520 (2,25 ГГц)
• пятое поколение TPU для задач ИИ
• графику Imagination IMG DXT-48-1536, аналог Adreno 740 или Mali G715 (но без поддержки трассировки лучей)
• модем от Samsung (Exynos 5G)

Сравнение с конкурентами

Конкуренты, такие как Qualcomm, используют более интегрированный и кастомизированный подход. Например, чип Snapdragon 8 Elite Gen 5 оснащён:

• кастомными ядрами Oryon, где главное ядро работает на 4,6 ГГц
• большими объёмами L2-кэша
• тонко настроенной архитектурой

Неудивительно, что в тестах Geekbench 6 и 3DMark чип от Qualcomm значительно опережает Tensor G5.

Ограниченный контроль и зависимость от партнёров

Даже несмотря на тесное сотрудничество с Imagination Technologies, Google не имеет полного контроля над драйверами и архитектурой GPU. Это затрудняет оптимизацию и быструю адаптацию под нужды собственных устройств.

В результате Google приходится «подгонять чужую архитектуру под свою систему» — а это, как говорится, костюм с чужого плеча, пусть и от хорошего производителя.

Будущее Tensor под вопросом

Пока Google будет продолжать экономить на собственных разработках и полагаться на сторонние технологии без глубоких доработок, чипы семейства Tensor будут уступать в производительности конкурентам.

Источник: wccftech

Прямую речь главреда, комментарии и самое интересное за день вы найдете в нашем Telegram-канале.