重回旗舰市场的打算拍照大佬，终于肯用当代的 CMOS 了！
机圈立即奔忙相告，直到国外用户拿到真机，Anandtech 放出 Google Tensor 的测试成绩和剖析……
在不改变 Anandtech 原意的情形下，我们对这颗如此主要和有趣的 SoC 的内容进行整理和编译，原文https://www.anandtech.com/print/17032/tensor-soc-performance-efficiency
全自研还是魔改（半定制）？
Google 表示 Google Tensor 是迈向新型事情负载探索之旅的出发点，现有芯片方案无法实现他们说的目标。凭借多年来的机器学习研究履历，Google 把 Tensor 做成一款以机器学习作为差异化的 SoC，听说其让 Pixel 能实现很多独特的新功能。
关于 Google Tensor 的第一个争议是，它是全自研？还是魔改（半定制）？这里紧张看你对 “自研” 的定义，Google 和三星看似密切的互助，模糊了传统的自研和半定制之间的界线。
在 Google 内部， Google Tensor 代号是 GS101，可能是 Google SoC 或 Google Silicon 的意思。而之前爆料说的 Whitechapel（白教堂），还没有任何证据表明其是真实存在的芯片。
而 Google Tensor 基本遵照三星 Exynos 的命名规则，其 ID 是“0x09845000”，拆解后能看到丝印是 S5P9845（编者：原文发布之初，认为 ID 对应 S5E9845，但经 TechInsights 拆解，确认是 S5P9845）。作为参考，三星 Exynos 2100 的 ID 是 S5E9840，Exynos 1080 是 S5E9815。
几年前就有宣布说三星开始供应半定制的芯片做事，当时就有三星与思科、Google 的互助。ETNews 在 2020 年 8 月的文章中提到，三星会根据客户需求供应“定制”技能和功能，乃至从芯片设计阶段就开始供应。
三星不再是大略的芯片制造商，而是完备参与芯片设计，这都可以和 ASIC 设计做事相提并论了。但这是个很分外的情形，毕竟三星不但有台积电那样的芯片代工业务，它也有自己的自研 SoC。
Google Tensor 和三星 Exynos 高度同源，除了大家常说的 CPU、GPU、NPU 等高等构造外，芯片中的基本构造很多都是同源的。虽然纸面上，三星、联发科、海思，乃至高通（只有CPU方面），用的都是 arm 的 Cortex CPU 和 Mali GPU 公版架构，但它们的底层架构还是非常不同的。
Google Tensor 利用的是三星 Exynos 的框架，不但有相同的时钟和电源管理架构，它们的存储掌握器、外部接口的 PHY IP 等高等块，乃至连 ISP 和媒体编解码器等较大的 IP 功能块都很相似。有趣的是， Github 上已经有 GS101 的公开信息，可以 1:1 地比较它和 Exynos 的构造组成。
不过，虽然用了 Exynos 的根本模块和框架，但 SoC 的定义确实由 Google 掌握，构造和 IP 块之间的连接设计上，Google Tensor 和三星 Exynos 都是不同的。
例如 Exynos 上，CPU 是用总线连起来的，而 Google Tensor 的 CPU 集群是被集成在一个更大的 CCI 里面。从外部看，可能是用了不同的总线设计，也可能是完备不同的 IP。其余，像内存掌握器的连接办法，它们也是不太一样的。
狂野的性能规格
单看 CPU 就知道 Google Tensor 和大路货不一样，2x X1 + 2x A76 + 4x A55，这个“2+2+4”构造在三星 Exynos 9820 和 Exynos 990 都涌现过。但当今 Android 旗舰 SoC 中， 1+3+4 才是绝对的主流。而且敢堆 2 颗 X1 的，仅 Google 一家。
理论上有两颗 X1 超大核，其 CPU 多核性能会比单颗 X1 的产品更强。而频率上，Google Tensor 的 X1 都是 2.8GHz，略低于骁龙 888 的 2.84GHz 和 Exynos 2100 的 2.91Hhz。此外，Google 还和骁龙888 一样给了 1MB L2 缓存，比 Exynos 2100 的 512KB 残血 X1 更猛。
大核（编者：你喜好叫中核也行）这边，Google 选择了古早的 A76 架构，这是件很有争议性的事（2.25GHz，256KB 的 L2 缓存）。毕竟这并不合理，由于 A77 和 A78 的性能和能效比都更高。连 Anandtech 都没从 Google 那里得到明确的阐明。
他们预测可能是几年前设计芯片的时候，三星手上也没有更新的 IP 供 Google 选择。也可能是在超大核换成X1 的时候，没有韶光连大核也一起换了。但 Google 该当不是特意选用 A76 的，由于从下面的测试可以创造，A76 真的是跟不上时期了。
小核这边，4 个 1.8GHz 的 A55。Google 选择了 128KB 的 L2 缓存，而不是三星 Exynos 自己用的 64KB，这让这个 CPU 更像骁龙888 了。但比较奇怪的是，Google 把集群的 L3 缓存频率和 A55 绑定，这会导致延迟和功耗问题。其余，这也和 Exynos 2100 的 L3 频率是不同的。
Google Tensor 的 GPU 是 Mali- G78 MP20，规模仅次于麒麟 9000 的 G78 MP24（编者：G78 的极限）。大家最开始以为 Google 会用低点的频率来提升能效比。但结果 Google 竟然把着色器频率推到 845MHz，把 tiler 和 L2 频率推到 996MHz，切实其实癫狂。其余，它也是第一个用上 G78 分离频率特性的产品。
作为参考，Exynos 2100 的 G78 MP14 也“只是” 854MHz，后者的峰值功耗已经很高了。结果 Google 增加 42% 的核心，却依然坚持高频。因此它的峰值性能很让人期待，但峰值功耗也会很猛。而内存掌握器彷佛和 Exynos 2100 相同，支持 4x16bit 的 LPDDR5，理论带宽 51.2 GB/s。
它也用了 8MB 的系统缓存，但还不清楚是否用了和三星 Exynos 2100 一样的 IP，由于它们的架构和行为办法都不太一样。Google 大量利用 SLC 来提升 SoC 性能（包括他们自己的定制模块）。这个 SLC 许可自分区，将 SRAM 专门分给 SoC 上特定的 IP 块，使它们在不同用例下，能对全部或部分缓存进行独占访问。
ISP 与 TPU：谷歌的光辉
大家说 SoC 集成的 ISP 时，常常把它们描述为单个 IP。但实际上，ISP 是不同的专业 IP 块的组合，每个 IP 块处理成像管线中的不同任务。而 Google Tensor 非常有趣，由于它将三星用在 Exynos 芯片上的一些片段整合到了一起，同时还将自己开拓的定制模块整合到了流水线中 —— 正如 Google 在展示 SoC 时所说的那样。
成像系统部分和 Exynos 是一样的，如相位检测处理单元、反差对焦处理单元、图像缩放器、畸变校正处理块和纹理遮挡函数处理块等。比 Exynos 少的部分，可能是三星的一些图像后处理模块。
谷歌在 ISP 中加入自己的 3AA 模块（自动曝光，自动白平衡，自动对焦） ，以及一对自己的时域降噪 IP 模块（用于对齐和合并图像）。这些很可能便是谷歌所说的那些有助于加速图像处理的模块，这些是 Pixel 系列打算拍照的一部分，毋容置疑地地代表了图像处理流水线中非常主要的部分。
TPU 是让 Google Tensor 被称为 Tensor 的地方。Google 已经用自研 TPU 好几年了，在驱动层面，Google 把 Tensor 的 TPU 称作 Edge TPU（ 端侧边缘 TPU）。这是相称有趣的旗子暗记，由于它该当和 Google 2018年发布的 Edge TPU 有关，后者是 Google 为边缘推理而设计的 ASIC 芯片（官网 cloud.google.com/edge-tpu）。
当年的 Edge TPU 流传宣传在 2W 功耗下可以供应 4TOPS 的算力，但 Google 并未公布 Tensor 的 TPU 性能指标，但是在一些测试中可以看到它的最大功率是 5W 旁边。因此如果它们确实是有关联的，考虑到这几年的制程和 IP 上的进步， Google Tensor 的 TPU 性能该当有明显提升了。
这个 TPU 是谷歌芯片团队的骄傲，它正在利用最新的机器学习处理架构，这个架构针对 Google 内部运行机器学习的办法进行过优化，并且表示它可以许可开拓新的、独特的用例，这是 Google 做定制 SoC 的紧张目标和出发点之一。在后面的测试中，这个 TPU 的性能指标确实也是令人印象深刻的。由于 TPU 的信息不多，我们只能基于它的驱动程序做大略预测，它可能包含四核心的 Cortex-A32 CPU。
其他模块：基带与音视频解码器
在媒体编码器方面，Google Tensor 利用了三星的多功能编解码器（与 Exynos 系列同款），还有一个看起来像是用于 AV1 解码的自研 IP 块。这有点奇怪，由于三星的宣扬中， Exynos 2100 是有 AV1 解码功能的，而且这个功能貌似也在内核驱动程序里面。但在 Galaxy S21 系列中，这个 AV1 解码功能从未在 Android 的层面实现过。
谷歌加入的这个专用的 AV1 解码器被他们称做 “ BigOcean”，它能让 Android 系统具备 AV1 硬解能力。但非常奇怪的是，它真的就只卖力 AV1， 其他格式编解码还是由三星的 MFC 卖力。
Google Tensor 的音频子系统也不同，Google 用自己设计的 IP 块代替了三星的低功耗音频解码子系统，它们可以在无需全部唤醒 SoC 的情形下进行低功耗的音频播放。我们认为这部分也是当协处理器用的，这也是 Google Tensor 和 Exynos 不同的地方。
Google 还用了一种称为 Emerald Hill 的硬件内存压缩器，对内存页面进行 LZ77 压缩加速，反过来也可以用来加速交流中的 ZRAM 的卸载过程。现在还不愿定 Pixel 系列是否已经启用这个模块，但能确认在“ /sys/block/zram0/comp_algorithm”目录中有“lz77eh”。作为课外资料，三星早在 5 年前，就在 SoC 里集成了类似的硬件压缩 IP 模块。但出于某些缘故原由，这些模块从未被启用过，大概是能效比并没有他们预想中的高。
图源PBKreviews
其余，Google 还用三星的 Exynos 基带，做出了第一台非高通的毫米波手机。Pixel 6 系列用的是三星的 Exynos 5123 基带（译者：为遵照海内的习气，这里把调制解调器称为基带）。三星在 2019 年就提到自己的毫米波射频和天线模块，说 2020 年会涌如今量产机上（不知道当时是否操持让 Pixel 6 在 2020 年上市）。Pixel 6 系列的峰值速率可以达到 3200Mbps，但很多测试中，它的网速只有高通产品的一半旁边。
虽然是同一个基带，但它不是像 Exynos 2100 那样集成在 SoC 里，而是外挂的。可能是由于 Google Tensor 的 GPU 和 CPU 规模太大了，而且 TPU 的规模也是未知数。毕竟就算是把基带外挂出去，Google Tensor 的规模也是相称大了，即便是和比拟 Exynos 2100 的情形下。
总的来看，Google 确实设计和定义了 Tensor ，同时有很多 Google 特有的设计，是整体的芯片上的差异化。但从更底层的角度看，Tensor 和 Exynos 有很多共通之处，用了很多三星特有的根本模块，因此叫它“半定制”或许会更得当。
实际性能表现：不尽如人意
测试中，Google Tensor 的 DRAM 延迟较高，还不如 Exynos 2100，和骁龙888 比就更差了。Google 改过了内存掌握器，它会根据负载和内核的内存失落速百分最近掌握 MC 和 DRAM 速率，这部分是和三星不同的，其实际利用率也不如三星的内存掌握器高。现在不知道是 CPU 的问题，还是全体 SoC 内部的问题，但这确切地影响了下面的测试。
它的 L3 延迟也相称高，比 Exynos 2100 和骁龙 888 高得多。Google 没有给 DSU 和 CPU L3 缓存设定特定的频率，而是把它和 A55 小核的频率关联。奇怪的是，即便 X1 或 A76 满载，A55 和 L3 却在低频 “摸鱼”。同样情形下 Exynos 2100 和骁龙 888 都是会提高 L3 频率的。
在系统缓存测试中，能看到 11-13MB 的延迟情形 (1 MB L2 + 4 MB L3 + 8 MB SLC) ，在正常的内存访问中，Tensor 也是比 Exynos 要慢的，可能和被改过的个别缓存管线有关。
由于 L3 和 A55 的频率捆绑，且频率高，以是 Google Tensor 的 A55 小核是几个 SoC 里 L3 延迟最低的，彷如没有异步时钟桥一样平常。
CPU 部分，Google Tensor 更像是骁龙 888，而不是 Exynos 2100。虽然 Google Tensor 的 L2 缓存是 Exynos 2100 的 2 倍，但频率低了 3.7%（110MhHz）。
Tensor 的弱点是内存延迟，导致 SPEC 测试中很多子项目都比 骁龙888 和 Exynos 2100 慢，但能耗却更高（CPU 在干等内存）。SPEC 总分上，Tensor 的表现比 Exynos 2100 略差，比拟骁龙888 的掉队幅度达到 12.2% ，由于跑完测试的韶光更长，终极耗电还多了 13.8% 。折算回来，相对骁龙888 的差距该当是 1.4% 旁边。
它也有和 Exynos 2100 一样的降频问题，只是相对没有那么严重。如果冷却得当，性能会高 5%-9% 旁边（上图的测试结果是在 11 度的环境下得到的）。
可怜的 A76 大核，骁龙 888 的 A78 比它强 46%，还更省电，实际 IPC 差距在 34%，这倒符合两个构架之间的差距。如果真是为了省电，完备可以做个低频的 A78，但结果 Google 放了两颗频率又高、又耗电、性能还弗成的 A76，只能推断 Google 是没得选，而不是故意而为之。
越靠近右下角，能效比越低；越靠近左上角，能效比越高 ↑
A55 小核这边也弗成，性能只是比同频的骁龙 888 的 A55 高 11%（感谢 L3 和 SLC），但却险些是 2 倍的功耗，俨然便是继续了 Exynos 高功耗 A55 的血统，能效比乃至比自己的 A76 大核还拉胯。看看联发科天玑 1200 的 A55，再看看 A14 的能效核心，这真是个残酷的天下。
Google Tensor 由于拉胯的 A76 性能表现，就算有 2 颗 X2 都无力回天，拖低了整体分数。X1 本身也比对手稍慢一些，大部分韶光的能效比都和 Exynos 2100 的 X1 同等。但 A76 实在掉队时期太多了（无论是性能还是能效比），而 A55 又继续三星低能效的传统，一言难尽便是了。
GPU 这边规模大，频率高，但 3DMark Wild Life 测试的峰值性能只比 Exynos 2100 高 21%。在 GFX Bench 的 Aztec 场景测试中，领先 Exynos 2100 14%，小幅领先骁龙888。虽然采取了分频设计，但貌似瓶颈在 GPU 的其他地方。
Tensor 的 GPU 峰值功率高达 9-10W，手机一跑就降频（一轮测试都没跑完啊……），拖低了整体功耗，以是才会有 7.28 W 的均匀功耗。Pixel 6 系列没有热管，散热配置和机身构造更像是 iPhone，而不是猛堆散热的安卓旗舰。它跑起来时，左侧的 SoC 45 度，但右侧只有 30-33 度，散热确实是弱。
让人不解的是，今年这批 SoC 都设定了高得不切实际的 GPU 频率，一跑就降频。可能是为了应对突发的 GPU 负载？或者是其他什么缘故原由？但无论怎么样，实际能效比是受累了。
而 Tensor 的功耗问题，外加 Pixel 6 Pro 虽然也是LTPO屏幕，但表现和三星旗舰明显不同，全屏引发亮度750nit，远低于 S21U 的 942 nit，实际正常根本功耗可能会更高。多种不利成分，终极让 Pixel 6 Pro 的续航并不好看，反倒是 90Hz 的 Pixel 6 续航表现还不错：
TPU：极强的推理性能这是 Google Tensor 挽回颜面的地方。MLPerf 测试中，Pixel 是在 NNAPI 跑的，其他厂商是各自的库，高通是 SNPE（最近优化了 MLPerf 1.1，提升了成绩）、三星是 EDEN，联发科是 Neuron，而苹果没有 coreML 加速，以是亏损。
在图像分类、目标检测和图像分割事情负载中， Tensor 成绩低于高通，但强于三星。而在措辞处理（MobileBERT 模型），Google Tensor 供应了骁龙 888 3 倍的性能，推理部分强得很。Google 在宣扬里，确实也提到过实时转录、翻译等利用场景是其差异化所在。
还没发布的 GeekBench ML 测试，用是 TensorFlow 模型，代表的是 GPU 的机器学习性能。这时候 Google Tensor 就弱于 Exynos 2100。如果用 NNAPI 模型，此时是 CPU+GPU+NPU 的稠浊事情，Google Tensor 就可以大幅领先骁龙 888。
除了绝对性能，跑 AI 测试时，Pixel 6 Pro 的整机功耗和 Exynos 2100 的 Galaxy S21 Ultra 靠近。单独进行推理任务时， Exynos 2100 的爆发功率达到 14W，骁龙 888 也有 12W。但由于 Google Tensor 的 AI 性能更高，以是终极能效比要更高一些。
不过 Google 还没有操持推出干系的 SDK 让开发者去更好地利用这颗强大的 TPU 。但再看看三星，它的 NPU 发布都 2 年了，现在都没有 SDK…… 现在 TPU 的强大性能，紧张集中表示在官方 app 里，像是给摄像头加入更多的机器学习功能，以及各种翻译功能。
总结
Google 表示，他们搞自研 SoC 的紧张缘故原由是现有的 SoC 在机器学习上的性能和能效比太低。而 Tensor 的机器学习性能和能效，被用来支撑新的用例和体验，例如我们在 Pixel 6 系列上看到的很多机器学习特性。像是实时转录、实时翻译和图像处理等算法，所有这些都是运行在 Tensor 的 TPU 上的。
虽然 Google 可能不想承认或者评论辩论，但 Google Tensor 确实便是和三星互助的产物，大部分都源自 Exynos，并继续了三星在能效比方面的弱点。CPU 被古老的 A76 拖后腿，规模弘大的 GPU 被散热拖后腿，但 TPU 确实表现很好，特殊是自然措辞处理方面，远远抛离所有竞品。
但总的来说，我们认为 Google 已经通过 Tensor 实现了最初的目标。我们不知道 Google 下一代的 SoC 会走什么样的路线，但我们很有兴趣等等看。
