Comments 15
Я понимаю, что статья рекламная... но почему бы не упомянуть Exynos 9855 (модифицированный Exynos 2100)?
Зашел за этим комментарием. Если верить новостям, Tensor это модифицированный Exynos. Понятно, конечно, чего хотели в Google: успеха M1 от Apple. Но способ достижения результата разочаровывает.
ну у вендоров сейчас два пути: либо пойти путём apple, потратить лет 10 и миллиарды долларов на R&D и в конце концов возможно представить достойный чип, либо жрать что дает ARM и мириться с их изъянами. Эволюционное развитие второго пути - добавить к ARM ядрам свой ускоритель чего-нибудь и продавать как киллер фичу нового чипа.
Ну, это если верить не "новостям", а слухам. Да, наверняка эти процессоры выпускаются на фабриках Samsung, ну так там же выпускались и первые "собственные" чипы Apple, а мы помним, к чему это в итоге привело (M1, да). Ведь в мире не так много фабрик, которые могут по запросу сделать ядра A76 на ином техпроцессе, да и вообще, не так уж много фабрик, производящих что-то по дизайну ARM.
Одно дело взять готовый дизайн Exynos, другое — сделать проект своего собственного дизайна со всеми кастомными плюшками типа TPU, Context Hub, ISP, и прочим. В обоих случаях номенклатурный номер может содержать следы производящей фабрики, но вот результат будет сильно разным. Собственно, об этом-то и статья.
не так уж много фабрик, производящих что-то по дизайну ARM.Вообще говоря, любая фабрика может производить чипы с ядрами ARM. Например, Микрон )
ядра A76 на ином техпроцессеЯдра A76 не привязаны к определенному техпроцессу. В теории, A76 можно произвести, скажем, по 180 нм. Оно, правда, займет при этом объем хорошего холодильника, но это в целом ничем не хуже, чем собираемые энтузиастами из отдельных логических вентилей «Спектрумы». Никакого теоретического, физического или легального запрета поступать так нет. А уж отказ назад на одно-два поколения технологии назад относительно реализации-первопроходца происходит сплошь и рядом.
На счет "Обьема хорошего холодильника" это вы загнули конечно )) Современные А76 ядра это 2-3 квадратных миллиметра (техпроцесс 5нм), если увеличить до 180нм то получаем 3мм*36раз = 108 кв. миллиметров, или "квадрат" 5*2 см грубо говоря, но уж никак не холодильник ))) Да, чип будет здоровый, но не ужасный.
Когда я в последний раз изучал геометрию, площадь была пропорциональна квадрату линейного размера. То есть мы говорим не про 108 кв.мм., а про четыре тысячи - то есть в пять раз больше, чем предельно существующие размеры масок. И это не на целую систему, а на каждое процессорное ядро, без учёта кэшей и прочих мелочей.
И даже если мы как-то соберём такого монстра (waferscale или из чиплетов), то потреблять он будет как раз столько, что для охлаждения его потребуется обернуть холодильником.
С огромным трудом прочёл текст из-за невероятного количества пунктуационных ошибок. Запятых вообще нет там, где обязаны быть. И зачем-то есть там, где им не место. Нет, я понимаю, что хабр — не про пунктуацию. Но интересная и правильная статья, всего лишь из-за неграмотности автора, превращается в кучу букв, которые очень сложно соединить в единое целое и, в итоге, статья прочитана, а ничего узнать не вышло. Поколение Ютуба :(
Google перенёс старый дизайн на новый техпроцесс 5 нм, что позволило сделать ядра еще меньше и энергоэффективнее. И скорее всего, так сделать было сложнее, чем просто использовать актуальные A78 изначально заточенные под 5 нм.Ничем не подтвержденная фраза. Более того, ее прямо опровергает многолетний интеловский «тик-так».
Перенести уже готовый чисто цифровой RTL с одного отлаженного процесса на другой — серьезная работа, но никакого рокет саенса там нет, и уж точно там меньше работы и меньше проблем, чем в знакомстве с полностью новым дизайном и его отладке.
Google Tensor — это процессор, созданный не маркетологами, а инженерами.Еще одно совершенно безосновательное суждение.
И вот, по тем же данным Anandtech, нейромодулятор в Google Tensor, просто уничтожает всех. Например, в области обработки естественного языка, превосходство над конкурентами трехкратное. И это разница в несколько поколений.
А если верить этим ребятам, то превосходство всё еще вплоть до трехкратного, но уже в другую сторону. А вот например цитата из сравнения anandtech:
"...it’s to be noted that the workloads on the Tensor run via NNAPI, while other phones are optimised to run through the respective chip vendor’s libraries, such as Qualcomm’s SNPE, Samsung’s EDEN, or MediaTek’s Neuron – unfortunately only the Apple variant is lacking CoreML acceleration, thus we should expect lower scores on the A15".
То есть даже сравнивать tensor с A15 рановато. Мало того, в среднем по больнице tensor уступает и snapdragon 888. По мне так основная фича пикселя - отсутствие вендорских поделий. Ну и камера хороша.
Тоже самое и с процессорами, очень редко бывает когда нагружается какой-то отдельный вычислительный блок, например, только одно мощное ядро.
Поэтому реальный тест на прочность процессора происходит когда одновременно происходят вычисления совершенно разного типа, и соответственно нагрузка идет на всю систему на кристалле, а не только на CPU или GPU. Это и называется гетерогенными вычислениями.
а вот это - откровенная манипуляция. По факту приложения работают настолько быстро, насколько они упираются в боттлнек производительности на каком-то виде нагрузок, и ускорение других компонентов обычно не дает сколь угодно значимого прироста. Наглядные примеры отлично видны например на сравнении разных CPU в играх - пока боттлнек в GPU, разница в пределах 1% FPS.
В общем, автор в очередной раз продеманстрировал столь искусное жонглирование фактами, на которое не решился даже вендор. Браво!
Да ничем не хорош, сами же и ответили в начале. Пару блоков для фотографирования добавили, вот и вся разница.
Есть какие-то подтверждения спекуляциям по поводу выбора А76? Тесты никакого выигрыша у А76 по сравнению с А78 не подтверждают и большая вероятность, что у Самсунга просто друго блока не было доступно для проектирования на момент создания тензора. В итоге получился недо Exynos с нормальным ML акселератором и поддержкой AV1 (хотя он у Exynos тоже присутствует, хоть и не включена по какой-то причине).
У автора аж 132 публикации и всего 129 комментарии, так что все наши вопроси останутся неотвеченными.
Чем хорош чип Google Tensor? Разбор