Tensor 설명: Google이 Pixel 6 전용 칩을 설계한 이유

Pixel 6의 흥분 속에서 8월 초구글은 자사 최초의 전용 SoC(System on Chip)를 프레임에 넣었다. 오늘 Pixel Fall 이벤트에서 Google은 Tensor를 “회사 역사상 모바일 하드웨어의 가장 큰 혁신”이라고 자세히 설명했습니다.

왜 텐서인가

Tensor 구축에 대한 Google의 명시된 목표는 스마트폰에서 가능한 것을 구현하는 것입니다. 이 회사는 “AI 혁신을 Pixel로 바로 구현”하고 Ambient Computing과 같이 항상 사용 가능한 기술에 대한 비전을 발전시키고자 합니다.

전자는 스마트 AI 기반 기능이 Pixel이 경쟁사와 구별되는 방법이라고 믿는 Google의 하드웨어 부서에서 시작되었으며 Google은 전화를 “생태계의 중앙 컨트롤러”로 간주합니다. 특히 Pixel 출시 이벤트에서 Google은 Ambient Computing에 대해 다시 이야기했습니다. 마지막으로 큰 일이 일어난 것은 2019년이었습니다. 픽셀 4 출시.

와의 인터뷰에서 모서리Rick Osterloh는 Google이 AI 모델을 향상시키기 위해 Pixel Visual/Neural Core와 같은 단일 코프로세서를 구축하는 것과 같은 단편적인 접근 방식을 취할 수 없다는 것을 깨닫고 작업을 2017년에 시작했다고 말했습니다. 대신 필요한 작업에 최적화된 전체 칩이 필요합니다.

Tensor 칩은 Google의 최신 인공 지능 기술을 모바일 장치에 직접 전달하도록 특별히 설계되었습니다. 이것은 우리가 수년 동안 뒤처져 있던 영역이지만 이제 우리는 AI 기반 스마트폰 혁신의 새로운 장을 열 수 있습니다.

CPU 텐서 + GPU

Pixel 출시 행사에서 Google은 Tensor에 참여하여 2.8GHz에서 고성능 ARM Cortex-X1 코어를 포함하도록 명시적으로 홍보했습니다. 그들은 2.25GHz로 클럭되는 2개의 “중간” A76 CPU 코어로 연결되며, Google Silicon과의 Ars Technica 인터뷰 작년의 주력 전화 칩에서 발견된 원래 7nm 대신 5nm 공정을 기반으로 하는 방법을 지적합니다. 4개의 고효율/소형 A55 코어가 CPU를 보완합니다.

Dual-X1 접근 방식을 통해 Google은 중간 밀도 워크로드에 더 많은 전력을 투입할 수 있습니다. 일반 CPU에서는 중간 코어가 Google Lens 시각적 분석과 같은 작업을 처리하지만 “오버플로”됩니다. Google은 이 시나리오에서 X1 코어를 사용하는 것이 더 효율적일 것이라고 말합니다. 이것이 Tensor가 최적화된 이유입니다. 실제로 Pixel 5의 Snapdragon 765G 프로세서보다 80% 더 빠릅니다.

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“저주파수로 연결된 두 개의 X1을 사용할 수 있으므로 매우 효율적이지만 여전히 매우 무거운 작업 부하입니다. 일반적으로 듀얼 A76으로 수행했을 작업 부하가 한계를 초과하여 이제 겨우 가스를 활용하고 있습니다. 듀얼 X1으로 말이죠.”

Phil Carmack, Google Silicon 부사장 겸 총괄 책임자

또한 Google에서 “가장 인기 있는 Android 게임에 뛰어난 게임 경험을 제공한다”고 말하는 20코어 GPU가 있습니다. Adreno 620 GPU를 사용하는 Pixel 5보다 370% 더 빠릅니다.

시큐리티 텐셔너 피트 타이탄 m2

한편, Tensor 보안 커널은 애플리케이션 프로세서에서 분리된 CPU 기반 하위 시스템으로, 중요한 작업 및 제어 실행 전용입니다. Tensor의 일부가 아니지만 Google이 다음과 같은 지능형 공격에 대해 탄력적인 것으로 간주하는 맞춤형 Titan M2 보안 칩과 함께 작동합니다. 전자기 해석학, 전압 결함, 그리고 레이저 오류 주입.

NS 원주민 Titan M 칩은 소프트웨어와 함께 작동하여 휴대전화가 보안 허점이 있을 수 있는 이전 버전의 Android로 돌아가는 것을 방지합니다. 또한 부트로더가 잠금 해제되는 것을 방지하고 잠금 화면 암호를 확인합니다.

TPU, ISP 및 컨텍스트 허브

물론 “텐셔너 처리 장치”도 있습니다. 이 ML 엔진은 “Designed by Google Research for Google Research”라고 하며 ML 모델이 현재가 아닌 어디로 향할 것인지를 위해 구축되었습니다.

ISP(이미지 신호 프로세서)는 HDRNet 알고리즘을 구동하는 가속기를 특징으로 합니다. 이것이 Pixel 6 및 Pixel 6 Pro가 할 수 있는 주요 이유입니다. HDR + . 라이브 비디오 4K 60fps에서 더 효율적입니다.

Context Center는 “기계 학습을 초저전력 분야”로 가져옵니다. AOD(Always On Display), Now On 및 기타 “주변 환경”을 배터리 소모 없이 항상 실행할 수 있습니다.

이제 모두 함께, 또는 이기종 컴퓨팅

이러한 모든 구성 요소가 함께 Tensor를 구성하며 Google에서 “전체 성능과 효율성”을 우선시합니다. 여기에는 특히 SoC의 서로 다른 부분이 함께 작동해야 하는 이기종 컴퓨팅 작업에서의 탁월한 성능이 포함됩니다. 예를 들어 Lens는 CPU, GPU, ISP 및 TPU를 사용하여 효율적으로 실행됩니다.

휴대폰의 소프트웨어 응용 프로그램이 더 복잡해짐에 따라 칩의 여러 부분에서 실행됩니다. 이것은 이기종 컴퓨팅입니다. 이러한 복잡한 애플리케이션에 대한 우수한 성능을 얻기 위해 SoC에 대한 시스템 전체의 결정을 내렸습니다. 우리는 최고 속도에 대해 개별 항목을 최적화하기 보다는 Tensor 내의 다양한 하위 시스템이 정말 잘 작동하는지 확인했습니다.

Tensor는 무엇을 할 수 있습니까?

4K60에서 색상을 더 정확하고 생생하게 만드는 라이브 HDR+ 외에도 Tensor는 Google 카메라의 모션 모드와 같은 다른 컴퓨터 사진 및 비디오 기능을 허용합니다. Action Pan은 배경을 흐리게 하고 Long Exposure는 피사체에 적용됩니다(아래 참조).

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한편, Pixel 6에서는 얼굴 인식이 더 정확하고 내장된 하위 시스템으로 인해 더 빠르게 실행되지만 Pixel 5에 비해 전력은 절반으로 소모됩니다.

Tensor의 Assistant는 다시 절반의 전력으로 “Google이 출시한 가장 진보된 음성 인식 모델”을 사용합니다. 고품질 ASR(자동 음성 인식) 모델은 “배터리를 빠르게 소모하지 않고” 녹음기 및 라이브 캡션과 같은 장기 실행 애플리케이션뿐만 아니라 음성 명령을 전사하는 데 사용됩니다.

한편 그곳에서 음성 입력 도우미 Pixel의 번역 품질이 18% 향상되어 완전히 핸즈프리 라이브 번역으로 방금 복사한 내용을 편집하려면 “일반적으로 수년 동안 연구해야 하는 최적화 수준:”

또한 Google Tensor를 사용하면 기기 내 음성 및 번역 모델을 사용하여 동영상과 같은 미디어에서 실시간 번역이 작동할 수 있습니다. Pixel 4 휴대전화의 이전 모델과 비교하여 기기의 새로운 NMT(신경 기계 번역) 모델은 Google Tensor에서 실행할 때 전력을 절반도 사용하지 않습니다.

텐서의 미래

Google Tensor는 출시 시 생성 신호를 제공하지 않지만 회사는 다음 릴리스에서 숫자를 추가할 예정입니다. (예를 들어 Titan M Titan M2의 후속 제품입니다.)

Google이 휴대폰(및 기타 폼 팩터 소문). Rick Osterloh 수석 부사장은 행사에서 다음과 같이 말했습니다.

또한 Tensor는 향후 몇 년 동안 구축할 하드웨어 기반을 제공하므로 Google 휴대전화에서 기대할 수 있는 개인화되고 유용한 경험을 얻을 수 있습니다.

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