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( 七 )_

还没发布的 GeekBench ML 测试，用是 TensorFlow 模型，代表的是 GPU 的机器学习性能。这时候 Google Tensor 就弱于Exynos 2100 。如果用 NNAPI 模型，此时是 CPU+GPU+NPU 的混合工作， Google Tensor 就可以大幅领先骁龙 888 。
除了绝对性能，跑 AI 测试时， Pixel 6 Pro 的整机功耗和 Exynos 2100 的 Galaxy S21 Ultra 接近。单独进行推理任务时， Exynos 2100 的爆发功率达到 14W ，骁龙 888 也有 12W 。但因为 Google Tensor 的 AI 性能更高，所以最终能效比要更高一些。
不过 Google 还没有计划推出相关的 SDK 让开发者去更好地利用这颗强大的 TPU。但再看看三星，它的 NPU 发布都 2 年了，现在都没有 SDK…… 现在 TPU 的强大性能，主要集中体现在官方 App 里，像是给摄像头加入更多的机器学习功能，以及各种翻译功能。
总结

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图17/17

Google 表示，他们搞自研 SoC 的主要原因是现有的 SoC 在机器学习上的性能和能效比太低。而 Tensor 的机器学习性能和能效，被用来支撑新的用例和体验，例如我们在 Pixel 6 系列上看到的很多机器学习特性。像是实时转录、实时翻译和图像处理等算法，所有这些都是运行在 Tensor 的 TPU 上的。
虽然 Google 可能不想承认或者谈论，但 Google Tensor 确实就是和三星合作的产物，大部分都源自 Exynos ，并继承了三星在能效比方面的弱点。 CPU 被古老的 A76 拖后腿，规模庞大的 GPU 被散热拖后腿，但 TPU 确实表现很好，特别是自然语言处理方面，远远抛离所有竞品。
但总的来说，我们认为 Google 已经通过 Tensor 实现了最初的目标。我们不知道 Google 下一代的 SoC 会走什么样的路线，但我们很有兴趣等等看。

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