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谷歌|十年过去了，谷歌对于智能手机的理想，总算是实现了( 三 )


Rick Osterloh 介绍，Tensor 处理器是谷歌公司历史上在移动硬件技术上实现的最大突破结果。“Tensor 是我们在人工智能上多年投入，以及我们在芯片研发方面深度经验的集中展现。”
至于为什么将公司第一款完全自主研发芯片命名为 Tensor（张量），Osterloh 表示这也是对 Tensor 作为机器学习计算基础模块的致敬。
谷歌|十年过去了，谷歌对于智能手机的理想，总算是实现了
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Tensor 处理器的设计目标非常简单：让移动设备的用户用最直接的方式体验到谷歌在 AI 技术方面最先进的研究进展。
Tensor 产品经理 Monika Gupta 表示：“移动芯片的迭代，完全无法跟上 Google 在机器学习 AI 科研方面的速度。与其等他们追上，我们决定自己来做一款芯片。”
就像英特尔 x86 已经无法满足苹果那样，似乎高通也已经无法满足谷歌了。这是一个计算进入瓶颈的时代，也是一个计算行业格局重写的时代。如果谷歌想要实现它自己对于智能手机的理想，它必须走苹果的路，从硬件到软件，从核心技术到用户体验，实现完全的垂直整合。
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让我们来具体看看 Pixel 6 和 6 Pro 上的 Tensor 处理器都有哪些技术突破。
据 Gupta 介绍，Tensor 处理器的每一个方面，都专门面向“如何更好地运行谷歌机器学习模型”进行了优化。Tensor 处理器包含七大主要模块：CPU、GPU、系统缓存、ISP（图像信号处理单元）、Security（安全单元）、Context Hub（低功耗感知计算单元）和 TPU。
谷歌|十年过去了，谷歌对于智能手机的理想，总算是实现了
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1）Tensor TPU 是 Google AI 专门开发的模块，负责运行一些相对来说更依赖算力的模型；
2）在 ISP 上，谷歌直接嵌入了一些最先进的图像处理相关算法，用于驱动相机、Google Photos 等产品和服务的先进功能，比如前面提到过的 Magic Eraser 和 HDRnet 机器学习视频色调处理等；
3）GPU 为20核，能够支持主流 Android 游戏的高速运行，并且驱动 Pixel 6 和 6 Pro 手机分别 90Hz 和 120Hz 的动态刷新率
4）Context Hub 作为低功耗感知计算单元，驱动着 Pixel 用户熟悉的很多非常好用的感知计算功能，比如 Now Playing 能够自动查询和告知周围正在播放的歌曲名称，以及驱动显示屏在低功耗状态下保持常亮并显示重要通知事件等。
在异构计算方面，谷歌表示这次 Tensor 优化方向不是让每一个独立单元和核心都能跑到最高分，而是针对同一个复杂应用的多种不同任务，不同单元之间能够高效、均匀地分配和执行这些任务。
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“CPU 和 GPU 峰值速度，在跑分评测上可能很好看，但对于真实使用场景的体验来说没有什么代表意义。Pixel 5 是一个很好的例子，谷歌带来很好的使用体验，即使我们的硬件在跑分并不高。”Gupta 表示，
当然，千万别以为 Tensor 的性能不高。据谷歌透露，搭载 Tensor 处理器的 Pixel 6，和 Pixel 5 的 CPU 和 GPU 性能提升分别达到了80%和370%。
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最懂你的 Android 智能手机Tensor 处理器所解锁的机器学习能力，带来的 AI 创新，远不止相机层面。谷歌希望通过自研处理器革新手机的其它常用功能，带来更多前所未有的体验。
在语音输入方面，通过 Tensor 处理器，谷歌多年以来最专精的自然语言处理技术，终于能够在智能手机的载体上展现真正的力量了。
1）语音识别
Pixel 6 和 6 Pro 搭载了目前为止全世界最强大的本地离线语音识别模型，能够以极高的准确度准确地实现听写。而由于 Tensor 处理器的单元设置，模型运行的功耗显著降低。所以现在，你可以轻松地用语音进行输入了，速度比打字快得多：

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