“并购推动者”符绩勋：“铁三角”中美双线作战投资快手决定出手-投资界人物系列报道100篇
06-18
兼容包容的Android系统造就了多种多样的Android智能手机。
但对于机器王这个称号，每个人都有自己的答案。
CNN（有线新闻网）将“当前最佳 Android 手机”的称号授予 Pixel 6 Pro，称其拥有出色的摄像头、流畅的系统和独特的外观。
▲Android 12。
除了Android 12系统之外，谷歌首款自研芯片Tensor也创造了这些功能。
这样的软硬件结合，使得Pixel在过去几年中成为最具竞争力和受欢迎的产品。
在 Pixel 推出之前，苹果自研的 A 系列芯片走在了前列，Tensor 也被贴上了“爆款领域”的标签。
看来谷歌也将拿出一款载入史册的自研SoC。
刚刚随着Pixel的出货，Tensor的架构和性能已经被彻底解构，但其性能和功耗还不足以称之为“成熟”。
不过，一些功能模块的选择，颇显谷歌“设计”的巧妙之处。
是自研还是“魔改”？ 21世纪的半导体产业不再像20世纪80年代百家争鸣，而更像是少数寡头瓜分的世界。
Google Silicon团队在Tensor上的投资已经有三四年了，但对于一款没有深厚技术积累的智能手机处理器SoC来说，“初次登顶”有点天方夜谭。
▲ 谷歌张量。
图片来自：@Sundar Pichai 隔壁苹果在芯片行业的投资已近 30 年。
Aquarius 和 PowerPC 都失败了。
终于在2016年发布了自研的A4芯片，最终“一枪”打上了A7和宏”，将对手甩在了好几个位置。
Google Silicon团队此前没有复杂SoC芯片设计和制造的经验其之前的作品更多是用于 Pixel 2 和 Pixel 3 的图像处理芯片 PVC、Pixel 3 以及后续的 Titan M 安全芯片。
▲Titan M 安全芯片。
Tensor 是 Google Silicon 团队的第一个“作品”。
Google Silicon团队副总裁Phil Carmack在接受Ars Technica采访时坦言，“虽然我们是SoC领域的新团队，但我们知道如何构建专业级芯片。
我们有非常可靠的实施路径”。
因此，一些类似于程咬金的Tensor的自主研发有多少，引起了相当大的关注。
Pixel 6 Pro发布后，Anandtech对Tesnor进行了彻底的解构和分析。
简单来说，Tensor 和三星 Exynos 的命名规则比较接近，而且几年前就有消息称三星半导体已经开始提供“半定制”芯片服务。
ETNews 甚至在 8 月份报道称，三星将根据客户需求提供定制技术和功能，甚至可能在芯片设计阶段就参与其中。
▲ Google Tensor 丝网印刷内部命名为 S5P，而 Exynos 则为 S5E。
图片来自：TechInsights 虽然三星的 Exynos 芯片近年来表现不如高通和联发科，但从角色上来说，三星已经不再是一家简单的芯片制造商。
打开。
除了背景信息外，Tensor 和 Exynos 采用相同的 CPU 和 GPU 架构，电源管理、IO、存储控制器等大型功能模块均来自同一来源。
但SoC大功能模块的设计存在着“定制化”的影子，Tensor与Exynos有很大不同。
▲ 三星 Galaxy S21 Ultra 和谷歌 Pixel 6 Pro。
图片来自：digitaltrends 说白了，Tensor 是三星“半定制”芯片服务的客户。
谷歌提供设计要点，三星负责设置生产（这里有提示）。
严格来说，Tensor应该是一个“定制”的芯片，不是从0到1创建的，而是从1到2，或者1到3。
这基本上解开了Tensor的起源之谜，但这并不能否定Google Silicon的投资团队。
毕竟，芯片不是艺术品。
“不管是骡子还是马，都得拔出来。
” Google Tensor 是什么水平？如果用一句话概括的话，Google Tensor 的 CPU 大概是 A12（被中核拖累），GPU 比高通 Snapdragon+ 更强（但功耗极高），AI 性能前所未有（3次+）。
Tensor的CPU没有选择主流的1架构，而是选择了2架构，两个X1大核，两个A76大（中）核，四个A55小核。
▲ Exynos 和 Google Tensor 同宗不同出处。
图片来自：Anandtech。
具体来说，Tensor的X1核心2.8GHz的频率低于Exynos和高通Snapdragon(+)，而与Exynos相比，谷歌设计的1MB二级缓存与Snapdragon持平并超过Exynos。
两颗降频后的X1在性能上无与伦比，较低的频率选择也让Tensor可以长时间高负载运行而不降级。
在大（中）核心方面，Tensor 没有选择较新的 Cortex-A78 核心，而是选择了 Cortex-A76。
A76其实是两年前的核心架构。
最早出现在高通骁龙上，现在多出现在骁龙7系列上（这里又是一个伏笔）。
小核心采用Cortex A55，频率为1.8GHz，是高端芯片的标配。
谷歌还配备了两倍于Exynos的L2缓存，而在KB方面，它再次与Snapdragon不相上下。
与大核A76类似，小核A55也有“玄机”。
Tensor将L3缓存与A55核心频率绑定。
这与Exynos特有的L3缓存频率不同，会带来延迟和功耗的问题（加上另一个伏笔。
）。
GPU上，Tensor搭载的是Mali-G78 MP20，几乎是公版G78的天花板。
L2频率直接拉到疯狂的MHz。
与Exynos MP14相比，核心数量增加了42%，频率也有所提高。
，即以功耗换取极致性能。
这样设计的Tensor的实际性能其实是有点偏差的。
两个超大核心的存在使得其单核性能足够，但A76的存在却拖累了Tensor整体的多核性能。
▲ Google Tensor GeekBench 5 跑分。
图片来自：anandtech。
然而Tensor最致命的就是内存延迟较高，这一点比Exynos还要糟糕。
CPU在等待内存的同时，也是不断发光的。
Anandtech 在一轮测试中表示，与 Snapdragon 相比，Tensor 花费的时间更长，结果也更低，但功耗更高（多出 13.8%）。
CPU中，只有两个X1大核脱颖而出，而能效较差的A76和绑定L3的A55最终导致Tensor发热，运行效率缓慢。
正如理论分析，GPU能耗高、消耗大，峰值功率直接堆到8~10W。
不过，Pixel 6和6 Pro并未采用目前高通SoC Android手机配备的VC散热器或其他散热方式。
散热水平“更像是iPhone，而不是Android”。
如果热量积累严重，就只能降低频率。
在完成一轮测试之前，Pixel就开始降低频率。
至于功率水平GPU达到8~10W，我只在一些Snapdragon电竞游戏手机上见过，要知道它们有PC级的主动散热系统和外置电源。
GPU，那么在ISP（图像处理器）和TPU（机器学习引擎）配置方面，Google充分利用了ISP的优势，Exynos部分负责图像采集和预处理。
Google定制部分负责“计算”，这一点在Pixel 6 Pro产品中得到了体现，即视频HDR Net、动态模糊、字符抠像等功能。
Tensor内置的TPU是Tensor得名的原因。
它采用最新的机器学习处理架构，并针对Android 12系统进行了优化。
但其他芯片的机器学习和AI模块能够直接展现的特征还比较“模糊”。
Pixel 6和6 Pro上最直观的特点是流畅的系统和动画，以及快速的语音和图像识别。
TPU在Tensor上的性能在部分机型的跑分上也超过了目前流行的主流SoC（包括高通Snapdragon和Exynos）。
此外，谷歌尚未正式向开发者发布这款TPU的SDK。
因此，Tensor内置的强大计算TPU仍然是谷歌独有的，暂时落后于苹果A系列芯片的开发生态。
Google Tensor 为什么要这样设计？在解构Tensor的时候，我留下了几个伏笔。
一是三星负责生产，二是CPU大核A76的选择，三是A55小核的设计问题。
事实上，关于Tensor的设计选择还有很多疑问，比如2种架构的选择、做Tensor的初衷等等。
▲ Monika Gupta，Google Silicon 团队高级总监。
图片来自：businessworld.in “对于谷歌来说，我们希望将AI应用到我们生活的方方面面。
” Google Silicon团队高级总监Monika Gupta·Monika Gupta又打了个比方：“就连我们校园餐厅的菜单也可能是AI根据我们的喜好来设计的。
” “我们不想生产传统意义上的智能手机。
”谷歌希望AI和设备的机器学习处理能力大幅提升，但市场上的处理器并不能满足谷歌的需求。
更强的AI是谷歌选择自研芯片的初衷。
这就是为什么我们看到 Tensor 配备了足够强大的 TPU。
Google AI部门最常用的名字是“Tensor”，Tensor这个名字的含义相当明显。
另外，Tensor这个词本身就非常Google，非常工程师文化。
“Pixel 6 的机器学习代码仍然可以在旧 Pixel 上运行，但效率较差。
” Tensor 中独特的 AI 性能并非“空谈”，Monica 补充道，“谷歌在研发部门投入了最新、最先进的技术，在 Pixel 6 和 6 Pro 上展现出了强劲的成果。
”一切都与你想要的目的一致“这个目的就是效率。
谷歌认为，中等负载下运行的两个大核心的效率远高于一个大核心，能效比也更高。
”谷歌副总裁菲尔·卡马克Silicon团队也举了一个例子，“当你打开摄像头时，除了你看到的一切之外，SoC内部的CPU、GPU、ISP和TPU都在不断地运行和计算，场景中会涉及到大量的机器计算。
“这时候就交给了两颗X1处理器，能力更强。
“如果你需要更灵活的响应速度、高效率、高性能来实现你的目标，两颗X1的配置比目前一颗超大核心的配置更好。
”至于大核，选择5nm A76，而不是更新后的A78，这次采访中没有出现，所以我们只能猜测谷歌的意图，大概有几种场景。
首先，谷歌认为5nm工艺下的A76性能比几年前的7nm A76提升了20%，足以应对轻负载。
如果更高的话就交给双X1了。
其次，谷歌在A76核心调优方面拥有丰富的经验，这更有利于直接复用之前在Pixel上的机器学习，无需重新适配调用。
第三，谷歌与三星合作设计SoC时，由于A78太新，三星暂时无法提供A78核心，所以谷歌退而选择了A76。
无论出于何种考虑，第一代Tensor在CPU和GPU的选择上仍然让谷歌犯了难。
在当前的 Android 12 时间表下，Tensor 2 的架构仍然落后于 Google 的预期。
谷歌为什么要打造核心？谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)称Tensor芯片是“迄今为止Pixel最大的创新”。
▲ Pixel 发生了翻天覆地的变化。
图片来自：CNET 对于 Pixel 来说，即使抛开 Tensor，Pixel 6 和 6 Pro 仍然是为 Pixel 打开新篇章的产品，回归主流硬件、全新的 Android 12 和足够的 Google 设计。
“自研”的Tensor并没有超越目前的同代处理器，但它是谷歌设计的，旨在以自己的方式解决问题，呈现一款非传统的手机。
尽管搭载Android 12的Pixel 6和6 Pro还没有发挥出应有的表现，但谷歌强调的AI和机器学习功能暂时没有想象中的那么强大。
然而，对于谷歌这个人工智能和机器学习领域的巨头来说，完全理解Tensor只是时间问题。
正如Google Silicon团队的Carmack所说，统一处理器架构下，市场上的传统产品太多了。
如果谷歌的Pixel系列想要分得一杯羹，选择不同的策略是一个不错的选择。
不仅是谷歌，手机厂商自造内核也成为趋势，比如vivo V1、小米的帮宝适，本质上都接近Tensor，都是独特而有特色的产品。
而且想要对产品有足够的定制权，而不是不断地根据市场主流处理器架构来调整产品形态，就像今年的安卓旗舰都有内部散热条件一样。
从这个意义上来说，绝对性能不在第一梯队的Tensor实际上是Google的成功之作。
它没有被市场趋势所胁迫。
Tensor偏向AI和机器学习的设计，让Pixel系列成为了谷歌最强的标志。
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