Pixel 8의 Tensor G3가 유출되어 모든 주요 사양이 자세히 설명됩니다.

그만큼 구글 픽셀 8 시리즈는 아직 몇 달 남았지만 우리는 이미 무엇을 기대해야 하는지에 대한 아이디어를 얻었습니다. 우리는 몇 가지 다른 누출 덕분에 장치가 어떻게 생겼는지 보았고 예상할 수 있는 것에 대해 몇 가지 합리적인 가정을 할 수 있습니다. 그러한 가정 중 하나는 Pixel 8 시리즈가 아마도 Tensor G3로 명명된 Google의 최신 Tensor 칩과 함께 제공될 것이라는 것입니다. 이제 우리는 Kamila Wojciechowska의 정보 유출 덕분에 Google의 차세대 주력 칩셋이 어떻게 형성되고 있는지에 대한 통찰력을 얻고 있습니다. 안드로이드 권한

Google Tensor G3의 코드명은 "zuma"이며 성능과 AI 기능을 두 배로 높이는 데 중점을 둔 것으로 보입니다. 안드로이드 권한의 출처는 Google 내부에서 나온 것으로 추정되며 Wojciechowska의 Google 유출 실적을 보면 이 특정 유출을 의심할 이유가 없습니다.

Google의 Tensor G3는 MTE를 지원하는 노나 코어 칩셋과 함께 제공될 수 있습니다.

Google Tensor G3의 가장 큰 놀라움은 분명히 이상한 코어 레이아웃을 포함할 것이라는 점입니다. 아홉 세 개의 개별 클러스터에 걸친 코어. 원래 Tensor 및 Tensor G2에서 Google은 두 개의 Cortex-X1 프라임 코어를 포장했는데 이는 이미 상당히 이상했으며 9코어 레이아웃도 똑같이 이상했습니다. 상황에 따라 요즘 대부분의 칩셋은 8개의 코어로 출시됩니다.

Google이 이 디자인을 사용하는 이유는 A510의 병합 코어 아키텍처 덕분입니다. 시리즈, 특히 4개의 A7xx 코어는 현재 MediaTek과 Snapdragon 모두에서 매우 일반적입니다. 캠프. Arm의 병합 코어 아키텍처를 통해 두 개의 A510 코어가 "복잡한" 환경에서 서로 리소스를 공유할 수 있습니다. L2 캐시, L2 변환 색인 버퍼 및 벡터 데이터 경로와 같이 공간과 전력을 절약합니다. 소비. 즉, 효율성 코어를 3개(그리고 하나는 단독으로 실행해야 함) 대신 에너지 비용이 많이 들지 않는 추가 코어로 솔로 코어와 리소스를 공유할 수 있습니다. 그래도.

그럼에도 불구하고 이것은 경쟁의 나머지 부분과 비교할 때 여전히 이상한 레이아웃입니다. 추가 효율성 코어가 있지만 여러 가지 효율성 및 성능 개선이 필요합니다. 여기. X1에서 X3로, A78에서 A715로, A55에서 A510으로 업그레이드하면 2세대에 걸친 아키텍처 개선 덕분에 절전 효과를 얻을 수 있습니다. 이것이 Google이 클럭 속도를 높일 수 있다는 확신을 갖게 한 것일 수 있습니다.

Arm v9 아키텍처로 이동하면 Google이 특히 보안 영역에서 새로운 기술을 구현할 수 있다는 추가적인 이점이 있습니다. 우리는 특징을 발견했습니다 ~에 안드로이드 14 메모리 안전 버그로부터 보호하는 Arm v9의 필수 하드웨어 기능인 MTE(Memory Tagging Extensions)를 사용할 가능성이 높은 "고급 메모리 보호"라는 제목의. 메모리 위반에 대한 자세한 정보를 제공하여 약간의 런타임 성능 비용이 발생합니다. 그러나 대부분의 심각한 Android를 구성하는 메모리 안전 취약점을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 취약점.

구글 설명대로, “높은 수준에서 MTE는 추가 메타데이터를 사용하여 각 메모리 할당/할당 해제에 태그를 지정합니다. 메모리 위치에 태그를 할당한 다음 해당 메모리 위치를 참조하는 포인터와 연결할 수 있습니다. 런타임에 CPU는 포인터와 메타데이터 태그가 각 로드 및 저장에서 일치하는지 확인합니다.”

레이 트레이싱 및 Immortalis 그래픽

예상대로 Google도 GPU를 업그레이드할 예정입니다. Arm의 Immortalis GPU. 이 경우에는 10개의 코어와 레이 트레이싱 기능을 탑재할 것으로 예상되는 Immortalis-G715가 될 것입니다. Pixel 6 시리즈는 특히 강력한 그래픽을 가지고 있었지만 지속적인 성능은 어려움을 겪었습니다. G715는 훨씬 더 나은 성능을 제공해야 합니다. 합리적으로 경쟁력 있는 G715의 Immortalis 변종 Adreno 740과의 비교 스냅드래곤 8 2세대.

Tensor G3는 AV1 인코딩 기능을 갖춘 최초의 스마트폰 칩셋일 수 있습니다.

AV1의 미래에 대해 특히 흥미로운 점은 Google의 Tensor G3가 AV1 인코딩을 지원하는 최초의 스마트폰일 수 있다는 것입니다. 우리가 모르는 동안 스냅드래곤 8 3세대 또는 차기 Dimensity 9000 시리즈 칩셋이 이를 지원한다면 Tensor G3가 이 두 칩셋보다 앞서 나와야 합니다. Wojciechowska가 지적했듯이 Google에는 최대 4K60 AV1 비디오 디코딩을 지원하는 코드명 "BigOcean"이라는 맞춤형 AV1 디코더가 있었으며 Tensor G2는 이를 변경하지 않고 그대로 둘 가능성이 높습니다.

삼성 다기능 코덱 블록은 이제 H.264 및 HEVC에서 8K30 디코딩 및 인코딩을 지원하지만 Google 카메라의 내부 버전은 8K 녹화를 지원하지 않는 것으로 보입니다. 저장 제약 조건과 열도 고려해야 하므로 이는 의도적인 것일 수 있습니다. "BigOcean"은 이제 "BigWave"로 대체되어 동일한 AV1 디코딩 기능을 유지하면서 4K30 인코딩도 추가되었습니다.

개선된 TPU

Google은 Tensor 칩셋의 AI 기능을 선전하는 것을 좋아하며 기본적으로 Now Playing, Live Translate, Magic Eraser 등과 같은 기능을 활성화하는 데 전적으로 기여합니다. 향상된 AI는 차세대 Tensor 칩에 큰 의미가 있습니다., Tensor G3는 1.1GHz에서 실행되는 코드명 "Rio"라는 새로운 TPU와 함께 제공됩니다. Wojciechowska는 기존 제품보다 상당한 성능 향상이 있을 것으로 예상합니다. 특히 동일한 클럭 속도에서 Tensor G2의 TPU는 이전 Tensor의 TPU보다 AI가 60% 향상되었다고 합니다. 시계 속도.

기타 Tensor G3 개선 사항

프로세스 오프로딩을 위한 GXP

Google은 GXP라고도 하는 Tensor G2로 맞춤형 DSP를 포장했습니다. 그것은 다소 레이더 아래로 날아갔지만 기본적으로 디블러링 및 로컬 톤 매핑과 같은 여러 그래픽 관련 작업에서 GPU를 대체합니다. Google에서 실제로 공유하는 세부정보가 많지 않습니다.하지만 Google은 Tensor G3용으로 975MHz에서 4코어 1065MHz 주파수 향상으로 업그레이드한 것으로 보입니다.

UFS 4.0 지원

Tensor G3는 삼성의 UFS 컨트롤러의 새 버전을 포함하는 것으로 보입니다. UFS 4.0. UFS 4.0은 UFS 3.1보다 훨씬 빠릅니다. 순차 읽기는 2.1GB/s에서 4.2GB/s로, 순차 쓰기는 1.2GB/s에서 2.8GB/s로 두 배 이상 증가합니다. 이는 엄청난 개선이며 휴대전화가 앱을 실행하고 스토리지에 파일을 저장하는 속도를 향상시킵니다.

OnePlus 11 및 Samsung Galaxy S23 시리즈와 같이 이미 올해 출시된 대부분의 플래그십을 포함하여 UFS 4.0을 지원하는 장치가 이미 많이 있습니다.

모뎀 업그레이드 없음

원래 Tensor 칩셋에 대한 가장 큰 비판 중 하나는 Tensor G2용으로 업그레이드된 Exynos Modem 5123 형태로 하위 수준의 모뎀을 탑재했다는 것입니다. Tensor G2는 Exynos Modem 5300을 가져왔지만 이번에는 Tensor G3에서도 동일하게 유지되고 있는 것 같습니다. 모뎀 문제는 G2에서 많이 발생하지 않았으므로 문제가 발생하지 않기를 바랍니다. 분명히 약간의 조정이 있지만 그것이 무엇인지는 확실하지 않습니다.

Google의 Tensor G3는 Google의 큰 발전입니다.

Pixel 장치를 선택하려는 경우 Tensor G3는 작년 Tensor에 비해 상당히 크게 개선될 것으로 보입니다. 코어만으로도 꽤 큰 업그레이드이며 Tensor G3가 성능과 전력 소비 모두에서 어떻게 작동하는지 보게 되어 기쁩니다. Tensor G2는 본질적으로 이전 버전과 비교하여 새로워진 것이지만 Arm v9 및 더 나은 GPU 덕분에 대대적인 점검 및 현대화입니다.