Google Tensor 是一款缺乏自主架構設計前提之下 - Cool3c

Google,ARM,AI,tpu,TensorFlow,Tensor,Google Tensor(167273) ... Tensor 的TPU 架構是集結Google 多年AI 軟硬體研發的結晶. 雖然不能排除Google 已經 ... 首頁 專家觀點 觀點：GoogleTensor是一款缺乏自主架構設計前提之下，利用現有資源進行差異化的Android晶片平台 傳送 Twitter 連結 https://www.cool3c.com/article/167273 專家觀點 Google ARM AI tpu TensorFlow Tensor GoogleTensor Google在昨天的Pixel6系列發表會進一步針對Google首款自定義平台GoogleTensor進行概念性的介紹，Google始終不像蘋果、高通、三星與聯發科透露任何的核心數與架構配置，僅概括的介紹TensorSoC內所具備的架構，並不斷強調TensorSoC是一款著重真實使用體驗(是吃到Intel口水了嗎...？)的運算平台， 以筆者對於Arm目前生態的認知，GoogleTensor的真實意義恐怕還是在Google未完全投入自主架構開發前，亦無晶片商的晶片符合Google訴求的架構設計前，Google以現成ArmIP作為基礎、並與其它產品做出明顯差異化的首款晶片產物。

▲Google強調Tensor不是以跑分為目的所設計，而是展現Google如何以AI提供最優質的真實使用體驗 Arm的生態是多元且開放的，Arm可提供最基礎的CPU指令集授權到完整的CPU、GPU微架構，近年又再提供Ethos神經網路加速器等，意味著晶片商可藉由這些現成的IP組合搭配自身專業領域建構出可用的SoC平台，但練兵多年已經掌握CPU微架構設計、GPU設計的蘋果目前已經展露出比起多半使用Arm標準IP更具能源效率的SoC，Arm陣營只能多半藉由更多核心或是疊加GPU的方式提升帳面數據。

以高通Snapdragon888與三星Exynos2100為例，扣除一些細節，兩者基本上在CPU的架構與配置規畫相當類似，只有GPU採用分別採用高通自主的Adreno與Arm的Mali(三星預計下一代產品GPU轉向AMDmRDNA架構)，另外聯發科的天璣系列 CPU、GPU亦選用Arm的標準微架構IP，也因此除非具備如蘋果完整的自主架構規劃與研發能力，否則到一個程度後的高階手機SoC就是比拚如何壓榨製程極限塞入更多的電晶體與時脈。

縱使是蘋果也不是一開始就採用自主架構，也是一路上邊做邊學，陸續從由三星代工的處理器轉向自行設計CPU搭配ImaginationTechnologiesGPU，慢慢自技術與專利累積到一個程度後才具備自主CPU與GPU架構(可想而知下一個被蘋果分手的應該就是高通的5G數據機了)。

▲Tensor的TPU架構是集結Google多年AI軟硬體研發的結晶 雖然不能排除Google已經投入自主架構設計之路，但別忘了所謂的自主研發不僅僅是需要具備研發動能，同時還要留意架構設計是否牽涉其它業界的專利，否則後續光是打專利戰就會耗掉更多的精力，這款隔空出世的GoogleTensor在基本架構沒意外就是採用Arm標準IP之下的產物。

不過作為Android系統的供應者，Google連續觀察幾年下來，大概也發現整個Android高階平台已經落入追求數據忽略真實體驗的盲點，當然這不能怪高通、三星與聯發科，畢竟跑分數字是最容易讓客戶理解的方式，多半Android旗艦機的使用者都會追求使用旗艦平台與跑分成績，也迫使晶片供應商在旗艦平台優先考慮跑分成績而非整體平衡。

Google在Tensor的殺手鐧即是直接把Tensor架構整合到SoC當中，Google以前也曾在Pixel機型使用獨立的VisionCore處理與影像相關的功能，不過Tensor又是不同的概念；VisionCore是屬於獨立ISP，故僅能應用於影像處理領域，但Tensor則是推論加速器，是Google將其TensorFlow語言與TPU的開發經驗濃縮的產物。

雖然新一代的應用處理器當中也都具備AI加速器與支援異構運算，但顯然Google希望借助針對Google自身AI架構最佳化的TPU實現自身所希冀的異構運算效能，畢竟目前手機高階SoC的架構需考慮晶圓能夠容納的電晶體數量，一旦為了追求跑分帳面數據，勢必會縮減其它架構的可用空間，Tensor內的TPU架構可視為Google在完整評估需求所規劃。

▲Tensor的雙核Cortex-X1是為了處理中度負載、高度負載如AI相關應用則仰賴更具效率的異構方式執行 從外媒取得的資訊，GoogleTensor在CPU採用2+2+4的配置，以雙核2.8GHzCortex-X2搭配2.25GHzCortex-A76與4核Cortex-A55，且不同於Android陣營的核心應用概念，Google將Cortex-X1架構應用在中等級的負載，像是手機喚醒、加載網頁等一瞬間需要喚醒運算力的應用，借助Cortex-X2的高效率縮減處理時間，且縱使時脈設定較低，也能以Cortex-X2先天更強的運算力較同樣情境使用Cortex-A76或Cortex-A78縮減處理時間。

Google重申會採用此概念是評估過當前Arm標準微架構特質，如其它競爭對手使用單一高時脈Cortex-X1雖然具備出色的單執行緒跑分成績，但如果是為了實際體驗的快速反應，反而使用兩個時脈較低的Cortex-X1會是更出色的選擇。

參考資訊：Arstechina 而在重度負載如影像辨識處理等，Google盡可能使用分散運算降低CPU的負擔，目前許多高階平台遇到使用進階AI功能時，經常發生特定架構負載過高而發熱、耗電等情況，而GoogleTensor在此類複雜運算時，會盡可能將工作分配給合適的架構執行，根據外媒Arstechica的說法，Pixel6縱使錄製長達20分鐘的4K60P短片，也沒出現處理器溫度飆升的問題。

不過也因為TensorSoC採用Google的TPU進行AI加速，Google本身更針對TensorSoC架構的AI運算進行最佳化，若將Pixel6的AI功能移植到先前的Pixel機型除了AI性能以外也會遇到執行效率不佳的問題，故此次包括魔術橡皮擦、臉部去模糊等新穎的AI功能僅能在Pixel6系列流暢的使用。

▲GoogleTensor架構是Google團隊鑽研Arm微架構IP後規劃的結果，比起市面上其它Android旗艦平台更著重真實體驗 Google最終是否會追隨業界趨勢走向CPU與GPU自主架構之路？筆者認為以Google持續自行研發各類架構之下，應該最終也是會選擇走這條漫長之路，畢竟從蘋果的結果完全證實Arm的Cortex-A微架構仍有許多能改善的地方，且高通已經確定將重啟自主CPU微架構，顯示如何進行更深度的差異化是各家廠商的當務之急，只是三星先前也變像證實若技術力不足的情況，最終還不如選擇公版微架構來的有效率。

但從GoogleTensor的表現，Google看起來也是針對Arm的微架構特性做足了功課才規劃了2+2+4CPU這樣的設計，可說是檢視自身真正的需求，理解既有資源特質以及融合自主技術後的成果。

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