谷歌自研芯片 Tensor 正式亮相：5nm，8 核 CPU，支持手机运行 AI 模型

北京时间 10 月 20 日凌晨，Google 2021 年秋季硬件发布会如期而至。此次的发布会上并没有向往年一样发布多款硬件产品，而是主推搭载了其首款自研芯片 Tensor 的旗舰手机 Pixel 6 系列，此外，谷歌历时四年研制的芯片 Tensor 的一些细节也正式对外公布。

谷歌官宣首款自研 Tensor 芯片

发布会上的两款硬件 Pixel 6 和 6 Pro 内部都配备了 Google Tensor 处理器，就像苹果的 A 系列芯片一样，它试图将谷歌的软件与一些定制的硬件结合起来。该芯片由谷歌研究院设计，被谷歌誉为“机器学习里程碑”。早在今年夏天，谷歌首次谈到了 Tensor，它为谷歌的定制硬件提供人工智能支持。

据悉，Tensor 芯片采用 5nm，CPU 为八核设计，分为大中小三核——两个以 2.8GHz 运行的 ARM Cortex-X1 内核、两个以 2.25GHz 运行的 Cortex A76 内核，以及四个 1.8GHz A55 内核。GPU 为 20 核设计。

不过，我们从这些早期泄露的信息中知道的是，Tensor 由两个 Arm Cortex-X1 芯片驱动，这是Arm面向性能的旗舰移动设计。相比之下，为三星 Galaxy S21 和许多其他高端手机提供动力的高通旗舰骁龙 888 芯片只有一个 X1 内核。

与现代 SoC 的惯例一样，Tensor 处理器也设计性能较低、节省电池的内核。新的 SoC 允许 Pixel 6 通过实时翻译功能快速翻译视频和消息，并且在识别声音方面也会更加智能。在使用语音输入、编辑和发送消息时，这将会特别有用。最重要的是，它将能够在不消耗太多电池寿命的情况下完成所有这些工作。

此外，谷歌表示 Tensor 还为 Pixel 6 提供了额外的安全层。它将与手机中的 Titan M2 芯片配合使用，以防止恶意软件和其他潜在攻击。这对谷歌来说是一个很好的进步，我们希望在其他 Android 手机中看到更多的安全硬件。据谷歌称，总体而言，Tensor 芯片的性能将比 Pixel 5 快 80% 左右。

苹果在前打样，谷歌加紧追赶

在谷歌攻坚手机市场的那些年里，它分别收购了 HTC 和 Fitbit，虽然它将计算理念推向了新的高度，但却几乎完全没有获得有意义的智能手机市场份额。此外，想起命运多舛（但极具创造力）的 Moto X，也不禁让人唏嘘。尽管 Pixel 具有影响力，但顶级 Pixel 并没有大卖——而较便宜的低端机的表现也只是好一点。

此前的多番尝试都没有掀起大的水花，那么谷歌为何下决心要推出自研芯片呢？因为对手已经跑很远了，再不行动就真的追赶不上了。作为谷歌的竞争对手之一，苹果早已在其 iPhone 上使用 A 系列自研芯片，目前已迭代到了 A14。而且，苹果从去年开始在 Mac 上使用 M1 自研电脑芯片，并计划在明年底完成过渡。谷歌感受到了危机。今年夏天，谷歌硬件业务负责人 Rick Osterloh 在接受采访时称，谷歌要利用这颗自研的芯片彻底改变智能手机，为未来 AR 和 AI 等新技术的应用打下重要基础。

Osterloh 确信，AR 将在未来的计算中发挥重要作用，尽管他并不十分清楚这会在何时、以怎样的方式发生。谷歌之所以推出自研芯片，一定程度上是因为 AR 和 AI 等前瞻性技术依旧对手持设备构成重大计算挑战，因此谷歌进行了大胆尝试，利用 Tensor 芯片来进行补救。

Tensor 似乎在新的移动芯片中提供了我们想要的一切：快速的速度和大量具有前瞻性的 AI 功能。如果谷歌真的成功了，也许 Tensor 可以应用到其他公司的设备上。Osterloh 称，这款芯片十分强大，它甚至能够在智能机上运行 Google AI 模型。放在以前，手机要运行 Google AI 模型还得连接到数据中心才行。

现在，有了 Pixel 6 和 6 Pro，Osterloh 希望通过 Tensor，谷歌能在智能手市场上与苹果和三星并驾齐驱。

参考链接：

https://www.engadget.com/google-tensor-soc-pixel-6-chip-170059466.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAApaAzPTpeQ6AeyM8mlB9m5K3N2yrDVwBHxvUu34n97B7462CqrL9wGqepMmdAlHPDycTUd2RBl0L1eVDhswANce2PLE6iXHRWYf4JONznngxTcNSupvkOuFQrqEXnlsRjjM6ZRgpL403kwp-mUDonugCnZc1lhVSglg9uG4mijB