GoogleはGoogle Tensorに移行した際にPixelにAIをブレイクスルーするために独自SoCを開発してきたことを明らかにしています。さらにGoogle TensorのAIパフォーマンスは他社のSoCと比較しても高いことをアピールしていますがユーザーにとっては分かりにくいのが本音。
今回Android AuthorityがPixel 10とGoogle AIのオンライン処理に言及していることが判明したのでまとめたいと思います。
Google Tensor G5のパフォーマンス。
初代Google Tensorと比較すればPixel 9シリーズが搭載しているGoogle Tensor G4は電力効率も処理性能も改善しています。ただ2年周期のメジャーアップデートを繰り返している感じで、Google Tensor G3対比でGoogle Tensor G4はほとんど進化していないとの話です。
現にGoogleも新製品発表の際に、世代を重ねるごとにGoogle Tensorの発表時間がどんどん短縮されている印象を受けます。一方でGoogle Tensor G5に関してはTSMC製に切り替わることからも期待しているユーザーは多いと思います。
ただリークしているアーキテクチャをみるとCPU部分はミドルコアの増加と全体的なクロック数の上昇程度。一方でGPUに関してはIMG製に変更されることもありレイトレーシングやGPUの仮想化に対応すると予測されていますが、アーキテクチャ自体のパフォーマンスはそこまで変わらない可能性があるとの予測。
何よりアーキテクチャでしっかり底上げするというよりは、TSMCの3nmプロセスノードや新しいパッケージング技術の採用で全体的なパフォーマンスや電力効率の改善を狙っている可能性があります。
なので電池持ちや発熱は改善する可能性がある一方でパフォーマンスの部分は劇的な改善に期待出来ない状況にあります。
オンライン処理を強化？
またリークしているGoogle Tensor G6のドキュメントからもアーキテクチャで変更はあってもパフォーマンスの進化は最低限に留まる可能性があるとの予測です。特にGPUに関しては本来GoogleとしてはGoogle Tensor G4で実装したかった構成をGoogle Tensor G6で採用する可能性があるとの予測。
少なくともパフォーマンスは改善しますが2年遅れみたいな感じになり、一方でコストカットからもGPUの仮想化やレイトレーシングは非対応になる可能性があるとの予測で、TSMC製に切り替わってもパフォーマンス重視ではないです。
何よりGoogleはAIを強化するためにGoogle Tensorに移行していることからもパフォーマンスはそこまで必要がないのかもしれません。ただ同サイトによると基礎的なパフォーマンスが低いことからも以下のようにコメントしています。
Googleは、より強力なTPU、CPU、またはGPUなしでは、より多くのオンデバイス機械学習ワークロードをクランチすることはできません。これは、画期的なPixel 10機能は、より安全なオンデバイス処理よりもクラウドインフラストラクチャに依存する可能性が高いことを示唆しています。
結局SoC自体の基礎的なパフォーマンスが低いことからもGoogle AIを実装する上で今後足枷になる可能性があります。何よりリークしているアーキテクチャを見ればオフライン処理からオンライン処理メインになってしまうのかもしれません。
これだとSamsungのようにSnapdragon 8 Elite for Pixelみたくした方がコストは高くてもGoogleが求めることは実現しやすいのかもしれません。
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