Pixel 8 の Tensor G3 の主要スペックの詳細がリークされる

の グーグルピクセル8 シリーズはまだ数カ月先ですが、私たちはすでに何が期待できるかについてのアイデアを持っています。 私たちはいくつかの異なるリークのおかげでデバイスがどのようになるかを確認しており、何が予想されるかについていくつかの合理的な仮定を立てることができます。 そのような仮定の 1 つは、Pixel 8 シリーズには、おそらく Tensor G3 と名付けられた Google の最新の Tensor チップが搭載されるということです。 現在、Kamila Wojciechowska からのリークのおかげで、Google の次の主力チップセットがどのように形成されているかについての洞察が得られています。 Android 権限

Google Tensor G3 のコードネームは「zuma」で、パフォーマンスと AI 機能の両方を倍増させることに重点を置いているようです。 Android 権限の情報源は Google 内部からのものであるとされており、Wojciechowska 氏の Google リークに関する実績を考慮すると、この特定のリークを疑う理由はありません。

GoogleのTensor G3にはMTEをサポートするノンコアチップセットが搭載される可能性がある

Google の Tensor G3 の最大の驚きは、明らかに奇妙なコア レイアウトをパックすることです。 九 3 つの個別のクラスターにまたがるコア。 オリジナルの Tensor と Tensor G2 では、Google は Cortex-X1 プライム コアを 2 つ搭載していましたが、これはすでにかなり奇妙であり、9 コアのレイアウトも同様に奇妙です。 ちなみに、最近のほとんどのチップセットは 8 コアでリリースされています。

Google がこの設計を採用する理由は、A510 のマージドコア アーキテクチャのおかげであると考えられます。 特に、現時点では MediaTek と Snapdragon の両方で 4 つの A7xx コアが非常に一般的であるため、 キャンプ。 Arm のマージコア アーキテクチャにより、2 つの A510 コアが「コンプレックス」内でリソースを相互に共有できるようになります。 L2 キャッシュ、L2 変換ルックアサイド バッファ、ベクトル データパスなど、スペースと電力を節約します 消費。 これは、3 つの効率コア (1 つは単独で実行する必要がある) の代わりに、 エネルギーコストがあまりかからず、単独コアだったものとリソースを共有できる追加のコア ともかく。

それにもかかわらず、他の競合他社と比較すると、これは依然として奇妙なレイアウトです。 追加の効率コアですが、効率とパフォーマンスには改善の余地がたくさんあります ここ。 X1 から X3、A78 から A715、A55 から A510 にアップグレードすると、2 世代にわたるアーキテクチャの改善により電力が節約される可能性があります。 これが、Google がクロック速度の向上に自信を持っている理由かもしれません。

Arm v9 アーキテクチャへの移行には、Google が特にセキュリティの分野で新しいテクノロジーを実装できるようになるという追加の利点もあります。 ある特徴を発見しました の アンドロイド14 「高度なメモリ保護」というタイトルで、メモリ安全性のバグから保護する Arm v9 の必須ハードウェア機能であるメモリ タグ付け拡張機能 (MTE) を利用している可能性があります。 メモリ違反に関する詳細情報を提供するため、実行時のパフォーマンスに若干のコストがかかります。 ただし、深刻な Android の大部分を占めるメモリの安全性の脆弱性を防ぐのに役立ちます。 脆弱性。

Googleの説明によると、「大まかに言うと、MTE は各メモリ割り当て/割り当て解除に追加のメタデータをタグ付けします。 タグをメモリ位置に割り当て、そのメモリ位置を参照するポインタにタグを関連付けることができます。 実行時に、CPU はロードとストアのたびにポインタとメタデータ タグが一致することを確認します。」

レイトレーシングとImmortalisグラフィックス

予想通り、Google も GPU をアップグレードする予定です。 Arm の Immortalis GPU. この場合、それは Immortalis-G715 となり、10 コアとレイトレーシング機能を搭載すると予想されます。 特にPixel 6シリーズは強力なグラフィックスを備えていましたが、持続的なパフォーマンスに苦労していました。 G715 ははるかに優れたパフォーマンスを備えているはずです。 G715 の Immortalis バージョンはかなり競争力がある の Adreno 740 との比較 スナップドラゴン 8 第 2 世代.

Tensor G3 は AV1 エンコード機能を備えた最初のスマートフォン チップセットになる可能性があります

AV1 の将来にとって特に興味深いのは、Google の Tensor G3 が AV1 エンコーディングをサポートする最初のスマートフォンになる可能性があることです。 かどうかはわかりませんが、 スナップドラゴン 8 第 3 世代 あるいは次の Dimensity 9000 シリーズ チップセットがサポートする場合、Tensor G3 はそれらのチップセットの両方よりも先に登場するはずです。 Wojciechowska 氏が指摘しているように、Google にはコードネーム「BigOcean」というカスタム AV1 デコーダがあり、最大 4K60 AV1 ビデオ デコードをサポートしていましたが、Tensor G2 ではこれが変更されない可能性があります。

Samsung Multi-Function Codec ブロックは、8K30 デコードと H.264 および HEVC でのエンコードをサポートするようになりましたが、Google カメラの内部バージョンは 8K 録画をサポートしていないようです。 ストレージの制約と温度も考慮する必要があるため、これは意図的なものである可能性があります。 「BigOcean」は「BigWave」に置き換えられ、同じ AV1 デコード機能を維持しながら、4K30 エンコードも追加されました。

改良されたTPU

Google は Tensor チップセットの AI 機能を宣伝するのが大好きで、基本的に Now Playing、Live Translate、Magic Eraser などの機能を実現したことを全面的に認めています。 強化された AI は次の Tensor チップにとって大きな意味を持ちます、Tensor G3には、1.1GHzで動作する「Rio」というコードネームの新しいTPUが付属します。 Wojciechowska 氏は、従来の製品よりもパフォーマンスが大幅に向上するはずだと期待しています。 前世代では、特に同じクロック速度での動作において、Tensor G2 の TPU はオリジナルの Tensor の TPU よりも AI が 60% 向上していると言われていました。 クロック速度。

その他の Tensor G3 の改善点

プロセスオフロードのためのGXP

Google は、GXP とも呼ばれる Tensor G2 をカスタム DSP に詰め込みました。 これはあまり目立たなかったものの、本質的には、ぼけ除去やローカル トーン マッピングなどのグラフィックス関連のタスクの多くで GPU を置き換えます。 実際にGoogleが共有している詳細はあまりありません、しかし、GoogleはTensor G3のためにそれを975MHzから4コアの1065MHzの周波数にアップグレードしたようです。

UFS 4.0のサポート

Tensor G3 には、Samsung の UFS コントローラーの新しいバージョンが組み込まれているようです。 UFS4.0. UFS 4.0 は UFS 3.1 よりもはるかに高速です。 シーケンシャル読み取りは 2.1GB/s から 4.2GB/s に 2 倍になり、シーケンシャル書き込みは 1.2GB/s から 2.8GB/s と 2 倍以上に向上します。 これらは大幅な改善であり、携帯電話でアプリを起動したり、ファイルをストレージに保存したりする速度が向上します。

OnePlus 11 や Samsung Galaxy S23 シリーズなど、今年すでにリリースされたほとんどのフラッグシップ製品を含め、UFS 4.0 をサポートするデバイスはすでに多数あります。

モデムのアップグレードはありません

オリジナルの Tensor チップセットに対する最大の批判の 1 つは、Tensor G2 用にアップグレードされた Exynos Modem 5123 の形で標準以下のモデムを搭載していることでした。 Tensor G2 では Exynos Modem 5300 が導入されましたが、今回の Tensor G3 ではそれがそのまま維持されているようです。 モデムの問題は G2 ではそれほど蔓延していなかったので、問題が起こらないことを願っています。 いくつかの調整があるようですが、それが何であるかは不明です。

Google の Tensor G3 は Google にとって大きな前進です

Pixel デバイスを購入しようとしているのであれば、Tensor G3 は昨年の Tensor に比べてかなり大きな改善が見られるようです。 コアだけでもかなり大きなアップグレードであり、Tensor G3 がパフォーマンスと消費電力の両方でどのように機能するかを見るのが楽しみです。 Tensor G2 は本質的には前世代と比較して刷新されましたが、これは大幅な見直しであり、Arm v9 とより優れた GPU のおかげで大幅に最新化されました。