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谷歌Tensor G4高負載性能損失高達60%!3分鐘就開始降頻
- 8月19日消息,根據(jù)網(wǎng)友發(fā)布的測試視頻,在持續(xù)100%負載下,Tensor G4芯片僅用了三分鐘就開始降頻,四分鐘左右性能損失接近60%。性能也從峰值的341 GIPS(每秒十億條指令)降至145.5 GIPS,僅為峰值性能的43%。測試使用CPU降頻測試應用,追蹤了Tensor G4所有八個CPU核心的頻率,結果顯示,性能核心頻率最低降至1.32 GHz,效率核心最低降至570 MHz。盡管此前Geekbench 5跑分顯示,Tensor G4芯片擁有高達3.1 GHz的核心頻率,但實際表現(xiàn)顯然與預期有
- 關鍵字: 谷歌 Tensor G4 降頻
谷歌Tensor G5芯片或已進入流片階段,基于臺積電3nm制程
- 據(jù)臺媒報道,最新消息稱預計用于谷歌明年旗艦智能手機的Tensor G5芯片將基于臺積電3nm制程,目前已成功進入流片階段。據(jù)了解,谷歌Tensor G5芯片代號為Laguna Beach“拉古納海灘”,該芯片采用臺積電InFo_PoP晶圓級扇出封裝技術,實現(xiàn)SoC和DRAM的堆疊,支持16GB以上內(nèi)存。這種封裝技術能有效提升芯片的性能,并減小其物理尺寸,為谷歌Pixel設備帶來更強大的性能和更緊湊的設計。此前推出的前四代Tensor芯片均基于三星Exynos的修改版本,并由三星代工生產(chǎn)。而Tensor G
- 關鍵字: 谷歌 Tensor G5芯片 AI
谷歌已經(jīng)與臺積電達成合作:首款芯片為Tensor G5,選擇3nm工藝制造
- 此前有報道稱,明年谷歌可能會改變策略,在用于Pixel 10系列的Tensor G5上更換代工廠,改用臺積電代工,至少在制造工藝上能與高通和聯(lián)發(fā)科的SoC處于同一水平線。為了更好地進行過渡,谷歌將擴大在中國臺灣地區(qū)的研發(fā)中心。隨后泄露的數(shù)據(jù)庫信息表明,谷歌已經(jīng)開始與臺積電展開合作,將Tensor G5的樣品發(fā)送出去做驗證。據(jù)Wccftech報道,谷歌與臺積電已達成了一項協(xié)議,后者將為Pixel系列產(chǎn)品線生產(chǎn)完全定制的Tensor G系列芯片。谷歌希望新款SoC不再受到良品率的困擾,而Tenso
- 關鍵字: 谷歌 臺積電 Tensor G5 3nm 工藝
谷歌或選擇放棄三星,傾向于臺企制造下一代Tensor和AI芯片
- 谷歌去年帶來了Tensor G3,是首款支持AV1編碼的智能手機SoC,用在旗艦產(chǎn)品Pixel 8和Pixel 8 Pro上。不過Tensor G3與高通第三代驍龍8及聯(lián)發(fā)科天璣9300相比實在差得太多,性能差距更一步拉大,表現(xiàn)讓人失望,也迫使谷歌去尋找新的出路,將目光投向了中國臺灣。據(jù)相關媒體報道,谷歌已經(jīng)決定為Tensor系列尋找新的半導體代工廠,并已經(jīng)與部分企業(yè)接觸,比如京元電子就獲得了部分訂單。傳聞京元電子還得到了谷歌的投資,以確保制造過程中穩(wěn)定且持續(xù)的供應,預計今年年中就會啟動測試流程。除了Te
- 關鍵字: 谷歌 三星 臺企 Tensor AI 芯片
美高森美使能太比特OTN交換卡以實現(xiàn)靈活的光網(wǎng)絡
- Microchip Technology Inc.全資子公司 — 宣布其屢獲殊榮的DIGI系列的最新成員DIGI-G5實現(xiàn)了三倍容量的分組光傳輸平臺,同時每端口功率消耗降低50%。新的DIGI-G5鞏固了美高森美在光傳輸網(wǎng)絡(OTN)處理器市場的領先地位,其OTN和客戶端接口組合提供了前所未有每秒1.2太比特 (Tbps)速率;它也是市場上第一個采用最新標準化25千兆以太網(wǎng)(GE)、50GE、200GE、400GE、Flexible OTN(FlexO)和Flexible Ethernet(FlexE
- 關鍵字: Microchip,DIGI-G5
谷歌開源Tensor Flow系統(tǒng) 背后都有什么門道?
- 7月19日消息,據(jù)國外媒體報道,作為谷歌旗下最重要的人工智能系統(tǒng),TensorFlow功能強大。其中包含的一些工具可以自動識別聲音和圖像,而另一些工具則可以根據(jù)上下文關系理解詞語含義。同時,這也是一個開源系統(tǒng),允許任何人下載源碼。通過將所有工具開源,TensorFlow能夠讓開發(fā)人員打造出高度智能化的產(chǎn)品。 深度學習算法 人工智能并不是什么新奇的概念。在1956年的一次大會上,信息論之父克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)(Claude Elwood Shannon)就提出了
- 關鍵字: 谷歌 Tensor Flow
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