يقول أحد موظفي Google إن الشركة تفضل اختبار أعباء العمل في العالم الحقيقي على هواتف Pixel بدلاً من المعايير الاصطناعية.
TL ؛ DR
- قال مسؤول تنفيذي في الشركة إن Google "مرتاحة للغاية" مع عدم فوز رقائق Tensor بالمعايير.
- قال المدير إن Google تقيس أعباء عمل البرامج التي ستعمل بالفعل على هواتف Pixel.
يتم تشغيل هواتف Pixel 6 و Pixel 7 من Google بواسطة معالجات Tensor شبه المخصصة ، لكن هذه SoCs لا تأخذ المعركة حقًا مع Apple و Qualcomm وصانعي الرقائق الآخرين عندما يتعلق الأمر بمعظم المعايير.
الآن ، تحدث كبير مديري المنتجات في Google Silicon Monika Gupta عن الأداء المعياري لخط Tensor في Made By Google Podcast الرسمي (h / t: 9to5Google).
اقترح جوبتا أن المعايير ليست سوى جزء من القصة عندما يتعلق الأمر بمعالجات الهواتف الذكية:
أعتقد أن المعايير الكلاسيكية خدمت غرضًا في وقت ما ، لكنني أعتقد أن الصناعة قد تطورت منذ ذلك الحين. وإذا نظرت إلى ما تحاول Google القيام به عن طريق دفع ابتكارات الذكاء الاصطناعي إلى الهاتف الذكي - لأننا نشعر أن هذا هو النهج الذي سيوفر تجارب مفيدة مثل بعض تلك التي ذكرتها للتو - تم تأليف المعايير الكلاسيكية في وقت كان فيه الذكاء الاصطناعي والهواتف لم تكن موجودة حتى. قد يروون بعض القصص ، لكننا لا نشعر أنهم يروون القصة كاملة.
وأضافت أن Google تقيس "أعباء عمل البرامج الفعلية" التي ستعمل على شرائحها بدلاً من الاعتماد على تطبيقات معيارية ذات أعباء عمل اصطناعية.
"نحن نعرف بالضبط ما نبني من أجله ، وإذا كان هذا يعني أننا لن نفوز بالمعايير أو لا نبدو جيدًا في المعايير ، فنحن مرتاحون تمامًا لذلك ، لأن النتيجة النهائية تتحدث عن نفسها ،" أوضح جوبتا.
"كما هو الحال في Pixel 6 و Pixel 7 ، يمكنك رؤية جميع الابتكارات المذهلة التي وصلنا إليها ، وكان الكثير منها هو الأول على Pixel. لذلك نحن مرتاحون جدًا لهذا النهج ".
النهج الصحيح لـ Tensor؟
من المؤكد أن المعايير القياسية لا تمثل نتائج العالم الحقيقي وأعباء العمل بشكل كامل. أولاً ، تركز العديد من الاختبارات المعيارية على ذروة الأداء التي نادرًا ما ستشاهدها بدلاً من الأداء المستمر. في الواقع ، يُظهر اختبار Tensor G2 الخاص بنا أن شرائح Pixel 7 تخلفت عن المنافسين عندما وصل الأمر إلى ذروة النتائج ، لكنها في الواقع تغلبت على بعض هواتف Snapdragon 8 Gen 1 في الاختبار المستمر. والأداء المستدام أمر لا بد منه لمهام مثل الألعاب والتصوير الفوتوغرافي.
تعمل Google أيضًا على دفع التعلم الآلي بطريقة كبيرة لمهام مثل التصوير الفوتوغرافي الحاسوبي ، ولا تأخذ التطبيقات المعيارية مثل Geekbench و 3DMark هذه الأجهزة في الاعتبار. هناك بعض معايير الذكاء الاصطناعي ، لكن الطبيعة المتغيرة لأجهزة الذكاء الاصطناعي وأعباء العمل تعني أنه حتى هذه الاختبارات لا تروي القصة كاملة. بالنسبة لما يستحق ، يُظهر تصنيف AI-Benchmark أن فتحات Tensor G2 SoC من Pixel 7 موجودة خلف هواتف Snapdragon 8 Gen 1 و Dimensity 9000 .
يجب أن يقال أيضًا أن هذا ليس نهجًا جديدًا لـ Google. تستخدم شرائح Tensor الأصلية التي شوهدت في Pixel 6 نواتين من Cortex-X1 CPU ، ولاحظت الشركة في ذلك الوقت أن هذا النهج كان يهدف إلى توفير أقصى قدر من الكفاءة في أعباء العمل "المتوسطة". أكدت الشركة أن أحد نواة وحدة المعالجة المركزية Cortex-X (كما يظهر في تصميمات SoC المنافسة) كان مفيدًا فقط للفوز بالمعايير.