易坊好文馆

  1. 首页 > 玩科技 >

雷锋网|深度整理：谷歌Tensor自研手机芯片规格分析，实际性能不尽如人意( 三 )

深度整理


作为参考 ， Exynos 2100 的 G78 MP14 也“只是”854MHz ， 后者的峰值功耗已经很高了 。 结果 Google 增加 42% 的核心 ， 却依然维持高频 。 因此它的峰值性能很让人期待 ， 但峰值功耗也会很猛 。 而内存控制器似乎和 Exynos 2100 相同 ， 支持 4x16bit 的 LPDDR5 ， 理论带宽 51.2 GB/s 。
它也用了 8MB 的系统缓存 ， 但还不清楚是否用了和三星 Exynos 2100 一样的IP ， 因为它们的架构和行为方式都不太一样 。 Google 大量使用 SLC 来提升 SoC 性能（包括他们自己的定制模块） 。 这个 SLC 允许自分区 ， 将 SRAM 专门分给 SoC 上特定的 IP 块 ， 使它们在不同用例下 ， 能对全部或部分缓存进行独占访问 。
ISP 与 TPU
大家说 SoC 集成的 ISP 时 ， 经常把它们描述为单个 IP 。 但实际上 ， ISP 是不同的专业 IP 块的组合 ， 每个 IP 块处理成像管线中的不同任务 。 而 Google Tensor 非常有趣 ， 因为它将三星用在 Exynos 芯片上的一些片段整合到了一起 ， 同时还将自己开发的定制模块整合到了流水线中 —— 正如 Google 在展示 SoC 时所说的那样 。
成像系统部分和 Exynos 是一样的 ， 如相位检测处理单元、反差对焦处理单元、图像缩放器、畸变校正处理块和纹理遮挡函数处理块等 。 比 Exynos 少的部分 ， 可能是三星的一些图像后处理模块 。
谷歌在 ISP 中加入自己的 3AA 模块（自动曝光 ， 自动白平衡 ， 自动对焦）， 以及一对自己的时域降噪 IP 模块（用于对齐和合并图像） 。 这些很可能就是谷歌所说的那些有助于加速图像处理的模块 ， 这些是 Pixel 系列计算摄影的一部分 ， 毋容置疑地地代表了图像处理流水线中非常重要的部分 。

雷锋网|深度整理：谷歌Tensor自研手机芯片规格分析，实际性能不尽如人意
文章图片
图4/17

TPU 是让 Google Tensor 被称为 Tensor 的地方 。 Google 已经用自研TPU 好几年了 ， 在驱动层面 ， Google 把 Tensor 的 TPU 称作 Edge TPU（ 端侧边缘 TPU） 。 这是相当有趣的信号 ， 因为它应该和 Google 2018 年发布的 Edge TPU 有关 ， 后者是 Google 为边缘推理而设计的 ASIC 芯片（官网 cloud.google.com/edge-tpu） 。
当年的 Edge TPU 宣称在 2W 功耗下可以提供 4TOPS 的算力 ， 但 Google 并未公布 Tensor 的 TPU 性能指标 ， 但是在一些测试中可以看到它的最大功率是 5W 左右 。 因此如果它们确实是有关联的 ， 考虑到这几年的制程和 IP 上的进步 ， Google Tensor 的 TPU 性能应该有明显提升了 。
这个 TPU 是谷歌芯片团队的骄傲 ， 它正在使用最新的机器学习处理架构 ， 这个架构针对 Google 内部运行机器学习的方式进行过优化 ， 并且表示它可以允许开发新的、独特的用例 ， 这是 Google 做定制 SoC 的主要目标和出发点之一 。 在后面的测试中 ， 这个 TPU 的性能指标确实也是令人印象深刻的 。 因为 TPU 的信息不多 ， 我们只能基于它的驱动程序做简单猜测 ， 它可能包含四核心的 Cortex-A32 CPU 。

推荐阅读


上一篇：IT|宝马因芯片短缺取消了部分新车的触摸屏功能

下一篇：IT之家|魅族官宣：魅蓝手机即将回归