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( 六 )_

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Google Tensor 因为拉胯的 A76 性能表现，就算有 2 颗 X2 都无力回天，拖低了整体分数。 X1 本身也比对手稍慢一些，大部分时间的能效比都和 Exynos 2100 的 X1 一致。但 A76 实在落后时代太多了（无论是性能还是能效比），而 A55 又继承三星低能效的传统，一言难尽就是了。

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GPU 这边规模大，频率高，但 3DMark Wild Life 测试的峰值性能只比Exynos 2100 高 21% 。在 GFX Bench 的 Aztec 场景测试中，领先Exynos 2100 14% ，小幅领先骁龙 888 。虽然采用了分频设计，但貌似瓶颈在 GPU 的其他地方。
Tensor 的 GPU 峰值功率高达 9-10W ，手机一跑就降频（一轮测试都没跑完啊……），拖低了整体功耗，所以才会有 7.28 W 的平均功耗。 Pixel 6 系列没有热管，散热配置和机身结构更像是 iPhone ，而不是猛堆散热的安卓旗舰。它跑起来时，左侧的 SoC 45 度，但右侧只有 30-33 度，散热确实是弱。
让人不解的是，今年这批 SoC 都设定了高得不切实际的 GPU 频率，一跑就降频。可能是为了应对突发的 GPU 负载？或者是其他什么原因？但无论怎么样，实际能效比是受累了。
TPU：极强的推理性能
这是 Google Tensor 挽回颜面的地方。 MLPerf 测试中， Pixel 是在 NNAPI 跑的，其他厂商是各自的库，高通是 SNPE（最近优化了 MLPerf 1.1 ，提升了成绩）、三星是 EDEN ，联发科是 Neuron ，而苹果没有 coreML 加速，所以吃亏。

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在图像分类、目标检测和图像分割工作负载中， Tensor 成绩低于高通，但强于三星。而在语言处理（MobileBERT 模型）， Google Tensor 提供了骁龙 888 3 倍的性能，推理部分强得很。 Google 在宣传里，确实也提到过实时转录、翻译等使用场景是其差异化所在。

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