trungthanhlykieu
New member
- Chip Tensor của Google được thiết kế cho AI, không phải điểm chuẩn |Trò chuyện chip
** Chip Tensor của Google được thiết kế cho AI, không phải điểm chuẩn **
Sê-ri Pixel 6 và 7 của Google được cung cấp bởi chip tenxơ được thiết kế tùy chỉnh, nhưng chip chưa được cạnh tranh với chip từ Apple, Qualcomm và các nhà sản xuất khác khi nói đến điểm chuẩn.
Trong một podcast chính thức gần đây, phó chủ tịch kỹ thuật của Google, Rishi Chandra, nói rằng công ty đã thiết kế tenor cho mục đích AI và "hoàn toàn thoải mái" với nó không chiến thắng trong điểm chuẩn.
"Tôi nghĩ rằng các điểm chuẩn cổ điển đã phục vụ một mục đích nhất định vào một lúc nào đó, nhưng tôi nghĩ rằng ngành công nghiệp đã phát triển kể từ đó," Chandra nói."Và nếu bạn nhìn vào những gì Google đang cố gắng thực hiện bằng cách mang lại những tiến bộ của AI cho điện thoại thông minh - bởi vì chúng tôi cảm thấy đây là cách tiếp cận sẽ mang lại trải nghiệm hữu ích theo một số cách mà tôi nghĩ rằng điểm chuẩn không được ghi lại - điểm chuẩn cổ điển đã được tạo raVào thời điểm AI và điện thoại thông minh thậm chí không tồn tại. Điểm chuẩn có thể kể một số câu chuyện, nhưng chúng tôi không cảm thấy họ kể câu chuyện hoàn chỉnh. "
Chandra nói thêm rằng Google đánh giá cách "khối lượng công việc phần mềm thực tế" sẽ chạy trên chipset thay vì dựa vào các ứng dụng điểm chuẩn được đánh giá dựa trên "khối lượng công việc tổng hợp".Công ty "hoàn toàn thoải mái" với việc không giành được điểm chuẩn vì kết quả cuối cùng đã tự nói lên: Pixel 6 và 7 đã thấy những cải tiến lớn mà Google đã đạt được với tenx
** Đây có phải là một cách tiếp cận hợp lý cho tenxơ? **
Điểm chuẩn chắc chắn không hoàn hảo, và chúng không phải lúc nào cũng đại diện cho hiệu suất trong thế giới thực.Đối với một điều, nhiều điểm chuẩn tập trung vào hiệu suất cao nhất, mà người dùng sẽ hiếm khi thấy trong việc sử dụng hàng ngày.Trên thực tế, thử nghiệm của chúng tôi đã chỉ ra rằng Tensor G2 tụt hậu so với các đối thủ của nó khi nói đến hiệu suất cao nhất nhưng vẫn đánh bại một số điện thoại Snapdragon 8 Gen 1 trong các bài kiểm tra hiệu suất bền vững.Hiệu suất bền vững là điều cần thiết cho các nhiệm vụ như chơi game và nhiếp ảnh.
Ngoài ra, Google cũng đang quảng bá rất nhiều cho công nghệ học máy của mình cho các nhiệm vụ như nhiếp ảnh tính toán.Các ứng dụng điểm chuẩn như Geekbench và 3D Mark không thực sự tính đến điều này khi thử nghiệm.Có một số điểm chuẩn AI từ các ứng dụng khác, nhưng tính chất khác nhau của khối lượng công việc và phần cứng cho thấy ngay cả các thử nghiệm này cũng không kể toàn bộ câu chuyện: trong bảng xếp hạng AI, Tenor G2 sau cả Snapdragon 8 Gen 1 và TheKích thước 9000.
Đây cũng không phải là một cách tiếp cận mới cho Google.Chip tenxơ ban đầu đã sử dụng tối đa hai lõi CPU Cortex-X1 và công ty đã lưu ý tại thời điểm phương pháp này là để tối đa hóa hiệu quả trong khối lượng công việc "trung bình".Google tin rằng thiết kế Cortex-X1 một lõi sẽ không hữu ích cho các mục đích dự định của nó, ngay cả khi nó sẽ giúp chip giành được điểm chuẩn cao hơn.
** Bạn nghĩ gì về cách tiếp cận của Google đối với Tensor? **
=======================================
- Google's Tensor chip is designed for AI, not benchmarks | Chip Chat
**Google's Tensor chip is designed for AI, not benchmarks**
Google's Pixel 6 and 7 series are powered by its custom-designed Tensor chip, but the chip has not been competitive with chips from Apple, Qualcomm, and other manufacturers when it comes to benchmark scores.
In a recent official podcast, Google's Vice President of Engineering, Rishi Chandra, said that the company designed Tensor for AI purposes and is "completely comfortable" with it not winning in benchmarks.
"I think classic benchmarks served a certain purpose at some time, but I think the industry has grown since then," Chandra said. "And if you look at what Google is trying to do by bringing AI advancements to the smartphone — because we feel this is the approach that will bring a useful experience in some ways that I think benchmarks just don't capture — classic benchmarks were created at a time when AI and the smartphone didn't even exist. Benchmarks can tell some stories, but we don't feel they tell the complete story."
Chandra added that Google evaluates how "actual software workloads" will run on the chipset instead of relying on benchmark apps that are assessed based on "synthetic workloads." The company is "completely comfortable" with not winning benchmarks because the results have ultimately spoken for themselves: the Pixel 6 and 7 have seen major improvements that Google has achieved with Tensor, and those are the first of many improvements to come to Pixel devices.
**Is this a reasonable approach for Tensor?**
Benchmarks are certainly not perfect, and they do not always represent real-world performance. For one thing, many benchmarks focus on peak performance, which users will rarely see in day-to-day use. In fact, our own testing has shown that the Tensor G2 falls behind its rivals when it comes to peak performance but still beats some Snapdragon 8 Gen 1 phones in sustained performance tests. Sustained performance is essential for tasks like gaming and photography.
Additionally, Google is also heavily promoting its machine learning technology for tasks like computational photography. Benchmark apps like Geekbench and 3D Mark do not really take this into account when testing. There are some AI benchmarks from other apps, but the different nature of the workloads and hardware shows that even these tests do not tell the whole story: in the AI-Benchmark rankings, the Tensor G2 trails behind both the Snapdragon 8 Gen 1 and the Dimensity 9000.
This is not a new approach for Google, either. The original Tensor chip used up to two Cortex-X1 CPU cores, and the company noted at the time that this approach was to maximize efficiency in "average" workloads. Google believes that a one-core Cortex-X1 design would not be as useful for its intended purposes, even if it would help the chip win higher benchmarks.
**What do you think about Google's approach to Tensor?**
** Chip Tensor của Google được thiết kế cho AI, không phải điểm chuẩn **
Sê-ri Pixel 6 và 7 của Google được cung cấp bởi chip tenxơ được thiết kế tùy chỉnh, nhưng chip chưa được cạnh tranh với chip từ Apple, Qualcomm và các nhà sản xuất khác khi nói đến điểm chuẩn.
Trong một podcast chính thức gần đây, phó chủ tịch kỹ thuật của Google, Rishi Chandra, nói rằng công ty đã thiết kế tenor cho mục đích AI và "hoàn toàn thoải mái" với nó không chiến thắng trong điểm chuẩn.
"Tôi nghĩ rằng các điểm chuẩn cổ điển đã phục vụ một mục đích nhất định vào một lúc nào đó, nhưng tôi nghĩ rằng ngành công nghiệp đã phát triển kể từ đó," Chandra nói."Và nếu bạn nhìn vào những gì Google đang cố gắng thực hiện bằng cách mang lại những tiến bộ của AI cho điện thoại thông minh - bởi vì chúng tôi cảm thấy đây là cách tiếp cận sẽ mang lại trải nghiệm hữu ích theo một số cách mà tôi nghĩ rằng điểm chuẩn không được ghi lại - điểm chuẩn cổ điển đã được tạo raVào thời điểm AI và điện thoại thông minh thậm chí không tồn tại. Điểm chuẩn có thể kể một số câu chuyện, nhưng chúng tôi không cảm thấy họ kể câu chuyện hoàn chỉnh. "
Chandra nói thêm rằng Google đánh giá cách "khối lượng công việc phần mềm thực tế" sẽ chạy trên chipset thay vì dựa vào các ứng dụng điểm chuẩn được đánh giá dựa trên "khối lượng công việc tổng hợp".Công ty "hoàn toàn thoải mái" với việc không giành được điểm chuẩn vì kết quả cuối cùng đã tự nói lên: Pixel 6 và 7 đã thấy những cải tiến lớn mà Google đã đạt được với tenx
** Đây có phải là một cách tiếp cận hợp lý cho tenxơ? **
Điểm chuẩn chắc chắn không hoàn hảo, và chúng không phải lúc nào cũng đại diện cho hiệu suất trong thế giới thực.Đối với một điều, nhiều điểm chuẩn tập trung vào hiệu suất cao nhất, mà người dùng sẽ hiếm khi thấy trong việc sử dụng hàng ngày.Trên thực tế, thử nghiệm của chúng tôi đã chỉ ra rằng Tensor G2 tụt hậu so với các đối thủ của nó khi nói đến hiệu suất cao nhất nhưng vẫn đánh bại một số điện thoại Snapdragon 8 Gen 1 trong các bài kiểm tra hiệu suất bền vững.Hiệu suất bền vững là điều cần thiết cho các nhiệm vụ như chơi game và nhiếp ảnh.
Ngoài ra, Google cũng đang quảng bá rất nhiều cho công nghệ học máy của mình cho các nhiệm vụ như nhiếp ảnh tính toán.Các ứng dụng điểm chuẩn như Geekbench và 3D Mark không thực sự tính đến điều này khi thử nghiệm.Có một số điểm chuẩn AI từ các ứng dụng khác, nhưng tính chất khác nhau của khối lượng công việc và phần cứng cho thấy ngay cả các thử nghiệm này cũng không kể toàn bộ câu chuyện: trong bảng xếp hạng AI, Tenor G2 sau cả Snapdragon 8 Gen 1 và TheKích thước 9000.
Đây cũng không phải là một cách tiếp cận mới cho Google.Chip tenxơ ban đầu đã sử dụng tối đa hai lõi CPU Cortex-X1 và công ty đã lưu ý tại thời điểm phương pháp này là để tối đa hóa hiệu quả trong khối lượng công việc "trung bình".Google tin rằng thiết kế Cortex-X1 một lõi sẽ không hữu ích cho các mục đích dự định của nó, ngay cả khi nó sẽ giúp chip giành được điểm chuẩn cao hơn.
** Bạn nghĩ gì về cách tiếp cận của Google đối với Tensor? **
=======================================
- Google's Tensor chip is designed for AI, not benchmarks | Chip Chat
**Google's Tensor chip is designed for AI, not benchmarks**
Google's Pixel 6 and 7 series are powered by its custom-designed Tensor chip, but the chip has not been competitive with chips from Apple, Qualcomm, and other manufacturers when it comes to benchmark scores.
In a recent official podcast, Google's Vice President of Engineering, Rishi Chandra, said that the company designed Tensor for AI purposes and is "completely comfortable" with it not winning in benchmarks.
"I think classic benchmarks served a certain purpose at some time, but I think the industry has grown since then," Chandra said. "And if you look at what Google is trying to do by bringing AI advancements to the smartphone — because we feel this is the approach that will bring a useful experience in some ways that I think benchmarks just don't capture — classic benchmarks were created at a time when AI and the smartphone didn't even exist. Benchmarks can tell some stories, but we don't feel they tell the complete story."
Chandra added that Google evaluates how "actual software workloads" will run on the chipset instead of relying on benchmark apps that are assessed based on "synthetic workloads." The company is "completely comfortable" with not winning benchmarks because the results have ultimately spoken for themselves: the Pixel 6 and 7 have seen major improvements that Google has achieved with Tensor, and those are the first of many improvements to come to Pixel devices.
**Is this a reasonable approach for Tensor?**
Benchmarks are certainly not perfect, and they do not always represent real-world performance. For one thing, many benchmarks focus on peak performance, which users will rarely see in day-to-day use. In fact, our own testing has shown that the Tensor G2 falls behind its rivals when it comes to peak performance but still beats some Snapdragon 8 Gen 1 phones in sustained performance tests. Sustained performance is essential for tasks like gaming and photography.
Additionally, Google is also heavily promoting its machine learning technology for tasks like computational photography. Benchmark apps like Geekbench and 3D Mark do not really take this into account when testing. There are some AI benchmarks from other apps, but the different nature of the workloads and hardware shows that even these tests do not tell the whole story: in the AI-Benchmark rankings, the Tensor G2 trails behind both the Snapdragon 8 Gen 1 and the Dimensity 9000.
This is not a new approach for Google, either. The original Tensor chip used up to two Cortex-X1 CPU cores, and the company noted at the time that this approach was to maximize efficiency in "average" workloads. Google believes that a one-core Cortex-X1 design would not be as useful for its intended purposes, even if it would help the chip win higher benchmarks.
**What do you think about Google's approach to Tensor?**
