2021/10/21 09:44

泽南、小舟编辑

谷歌自研Tensor芯片问世，Pixel 6跃升成为「真旗舰」

自研 5nm 芯片的不止有苹果和阿里，还有谷歌。

当地时间 10 月 20 日，谷歌在发布会上推出了全新 Pixel 6 和 Pixel 6 Pro 手机。虽然在推出之前，人们已经知晓了新旗舰的外观，了解谷歌会推出自研芯片，但我们不得不说这是谷歌迄今为止推出的最吸引人的一款手机。

今年的 Pixel 接地气的采用大小杯战略，相对便宜的 Pixel 6 起售价 599 美元，和上一代 Pixel 5 持平，但大幅提升了性能。而谷歌自称的「第一款真旗舰」Pixel 6 Pro 价格达到 899 美元（折合人民币 5750 元），具有如今高端手机所该有的所有性能，价格也还算合理。

两款新手机都带来了新设计、新摄像模组和屏幕，但最重要的是谷歌自研的 Tesnor SoC，它的水平如何呢？

图片来自 Anandtech

Tensor 芯片的命名方式让人想起了谷歌提出的深度学习框架 TensorFlow，以及谷歌服务器芯片 TPU，它的设计宗旨是把谷歌最领先的 AI 技术直接带入手机端。

在 CPU 方面，谷歌采用 2+2+4 的配置，首先它用上了两个 2.8GHz 的 Cortex-X1 内核。大多数供应商都选择使用 1 个「峰值（peak）」性能内核，而谷歌却使用了 2 个。

另外，谷歌使用 2.25GHz 的 Cortex-A76 内核作为设置的 2 个中间内核，谷歌称它们将在较低的功率水平下获得更好的持续性能。但是 A77 和 A78 更新的微架构都包含了很大的效率提升，而高通、SLSI 和联发科也都有非常优秀的中间内核且功耗很低。这有些令人不解。

最后是 4 个 1.8GHz 的 Cortex-A55 小核。谷歌还确认 L3 缓存为 4MB，与竞争对手一致，并且有一个 8MB 的系统缓存，这和三星的 Exynos 2100 类似。

GPU 方面是 Mali-G78MP20，Anandtech 推测谷歌正试图慢速运行 Mali-G78MP20 以得到更好的能源效率。谷歌没有用 Tensor 和当前的旗舰芯片进行直接对比，只是指出和上一代 Pixel 5 的骁龙 765G 比，CPU 性能提升了 80%，GPU 性能提升了 370%。

根据 Benchmark 跑分，骁龙 888 的 CPU 性能比 765G 高 92%。我们只能推测，Tensor 和骁龙 888 的性能类似，但因为有专门的机器学习计算区域（和服务器芯片一样叫 TPU），AI 算力前者更高。

Tensor 芯片使用三星的 5nm 制程生产，谷歌在发布会上没有提到三星，而是将这款芯片作为纯粹的谷歌产品来展示。此前曾有大量消息称谷歌正在与三星 LSI 合作开发定制芯片，并且 Tensor SoC 也有很多使用 Exynos IP 块的证据。与三星的合作可能在 SoC 的基带层面上，谷歌可能使用了三星的调制解调器。

这些问题可能尚待确认，但毫无疑问的是 Tensor SoC 肯定采用了一些谷歌自己开发的 IP，其中全新的定制 TPU（或 NPU）由谷歌的 ML 研发团队设计，实现了谷歌自家 ML 模型的功能和自定义 ISP，还允许以谷歌的方式加速图像处理，这使得 Pixel 6 手机在市场上拥有了一定的区分度。

特别是，谷歌提到了一个新的杀手锏功能——30/60fps 视频处理，其中每一帧都通过谷歌的定制模型对其进行处理，这是以前在其他 SoC 上不可能实现的。

Pixel 6 和 Pixel 6 Pro 分别配备 8GB 和 12GB 的 LPDDR5 内存，使用 UFS 3.1 存储（128GB、256GB 以及 Pro 专有的 512GB 版本）。

Pixel 6 Pro 的屏幕为 6.71 英寸，分辨率是 3120 x 1440，手机重量约 210g。显示器是具有硬件可变刷新（LFD）的 LTPO/HOP 面板，刷新率为 10-120Hz，这意味着在 120Hz 下使用也不会对电池寿命产生重大影响。

相比之下，Pixel 6 在设计上更加保守，不是曲面屏，有较大的边框。屏幕尺寸是 6.4 英寸，分辨率为 2340 x 1080， OLED 面板的刷新率只能达到 90Hz，手机的重量也仅比 Pixel 6 Pro 轻 3g。

我们可以看到，Pixel 6 Pro 已经拥有了当今旗舰手机所有该有的配置。

在相机停滞多年之后，新的 Pixel 6 手机这次对相机系统进行了重大改造。首先，在设计方面，谷歌正在接受对相机凸出的需求，并采用了这种条形布局，模块面向手机的宽度，这倒是让新一代 Pixel 有了明确的辨识度。不得不说，它看起来不错——特别是和今年友商们形态各异的排列方式相比。

主摄像头传感器现在是 1/1.31 英寸格式的三星 GN1 传感器，具有原生 5000 万像素分辨率，并通过 Quad-Bayer 滤色器将常规拍摄缩小到 12.5MP。对于 Pixel 系列而言，这是一个巨大的硬件进步，我们已经看到现在许多 Pixel 世代都使用了相当陈旧的相机传感器。光圈为 f/1.85，谷歌宣传的角度为 82°，应该对应 25mm 等效焦距。

超广角是一个「普通」的 1200 万像素传感器，谷歌在这里没有宣传确切的规格，但 f/2.2 和 16.3mm 等效焦距或 106.5°FoV 看起来水平一般，与我们在 Pixel 5 上看到的一致。

Pixel 6 Pro 多出了一颗 4800 万像素潜望长焦镜头（应该是索尼 IMX586），光学变焦 4 倍，看起来和三星 S20 Ultra 是一样的。我们知道，S21 Ultra 上的 10 倍模组在光学变焦和数字变焦之间的成像效果差距太大，或许保守一点的数据是更好的。

在摄影方面，谷歌继续宣传了其专有的图像处理算法，除了增强的视频录制能力之外，我们也会看到静态图像捕获质量的巨大飞跃。但这真的能媲美已有多年经验，应用广泛的苹果、华为吗？还有待实际的测试。

Pixel 6 的起售价为 599 美元，对于海外用户来说，这个价格有性价比的手机不多。Pixel 6 在屏幕上有很大的妥协，不过如果你对此不敏感，那么它的价值至少要比 Pixel 5 高出不少。

Pixel 6 Pro 899 美元的起始价也低于 S21 Ultra，但现在三星已经开始打折了。

需要注意到的是，Pixel 的问题一直不是它的价格，除了在国内需要翻墙使用之外，这款手机以往在比荷卢国家也会遭遇网络连接不稳定的情况。如果你很有信仰，也需要有相应的绝悟。

参考内容：

https://www.anandtech.com/show/16939/google-announces-pixel-6-pixel-6-pro-the-new-real-flagship-pixels

产业Tensor5nm

相关技术

机器学习物体识别深度学习人脸识别图像分割

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索，其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

来源：维基百科

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。目前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

来源：维基百科

联发科机构

联发科软件（上海）有限公司是一家专注于混合信号系统芯片(Mixed Signal System)技术研发的国际化高科技公司。产品覆盖液晶显示器、电视、手机、RFID、机顶盒、车载电子、全球卫星定位导航系统、便携式多媒体数码产品、互联网家电产品等多个领域。Mstar已经和LG、三星、索尼、惠普、ACER、DELL、华为、富士康、康佳、海信、创维、长虹、TCL、夏华、海尔、同洲、BYD、好帮手等海内外众多企业结成长期合作伙伴。

218.78.220.241

5G技术

第五代移动通信系统（5th generation mobile networks），简称5G，是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日，圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制，5G 的网络也将会与其他通信技术并用，包含长距离的其他传统电信波段。