尽管谷歌Tensor纸面上有一些明显的优势，但如果你希望获得与众不同的表现，可能会有点失望。
谷歌的TPU对ML工作负载有毫无疑问的优势，但现实世界中的大多数用例，如网页浏览和媒体消费，都完全依赖于传统CPU集群。对CPU工作负载进行基准测试时，你会发现高通和三星都略微领先于Tensor。不过，Tensor足够强大，可以轻松处理这些任务。
与Exynos 2100相比，Tensor中的GPU确实设法提供了更值得称赞的表现，这要归功于额外的核心。然而，我们在压力测试基准中确实注意到了激烈的热节流。
与Pixel 6系列相比，SoC在不同机箱中可能表现稍好。即便如此，除了最狂热的游戏玩家之外，所提供的性能对所有人来说都足够。
我们知道，Tensor不是为顶级基准图表而设计的。真正的问题是，谷歌是否已经成功兑现了提高机器学习能力的承诺。不幸的是，这并不容易量化。尽管如此，谷歌在Pixel 6上推出的摄像头和其他功能给我们留下了深刻的印象。此外，值得注意的是，其他基准测试显示Tensor在自然语言处理方面轻松胜过最接近的竞争对手。
总之，Tensor不是传统意义上的巨大飞跃，但它的ML功能标志着谷歌定制硅新时代的开始。在我们的Pixel 6评测中，我们对它在日常任务中的表现感到满意，即使它的代价是热量输出略高。
谷歌用Pixel 6 SoC实现了什么？
AI和ML是谷歌工作的核心，可以说比其他任何人都做得更好——这就是为什么它是谷歌芯片的核心焦点。正如我们在最近的许多SoC版本中所提到的，原始性能不再是移动SoC最重要的方面。异构计算和工作负载效率对于实现强大的新软件功能和产品差异化同样重要，甚至更重要。
要证明这一事实，只需看看苹果公司及其与iPhone的垂直整合的成功。在过去的几代人中，苹果一直专注于提高其定制SoC的机器学习能力。这已经得到了回报——从最新的iPhone推出的一系列与ML相关的功能中可以明显看出。
“通过Tensor，谷歌终于对其硬件产生了影响，并为移动设备带来了独特的机器学习体验。”
类似地，通过走出高通生态系统，挑选自己的组件，谷歌在如何、从哪里将其宝贵硅空间用于实现智能手机愿景方面获得了更多的控制权。高通必须迎合广泛的合作伙伴愿景，而谷歌当然没有这样的义务。相反，就像苹果在定制硅上的工作一样，谷歌正在使用定制硬件来帮助构建定制体验。
尽管Tensor是谷歌定制硅项目的第一代，但我们已经看到一些定制工具最近实现了。与谷歌和智能手机行业的其他公司之前的尝试相比，Pixel上的专用功能，如魔法橡皮擦、真实音调，甚至实时语音听写，都是一个显著的进步。
此外，谷歌正在吹捧Tensor在这些机器学习相关任务中大幅降低功耗。为此，当设备执行计算量大的任务时，如Pixel的签名HDR图像处理、设备上的语音字幕或翻译，预计电池消耗较少。
“谷歌正在将其定制的硬件用于实时离线翻译和4K·HDR视频录制等应用。”
除了功能，Tensor SoC似乎还允许谷歌提供比以往更长的软件更新承诺。通常，Android设备制造商依赖高通的支持路线图来推出长期更新。三星通过高通提供三年的操作系统更新和四年的安全更新。
凭借Pixel 6系列，谷歌超越了其他Android原始设备制造商，承诺五年的安全更新——尽管通常只有三年的Android更新。
谷歌Tensor SoC:下一步是什么？
谷歌首席执行官Sundar Pichai指出，Tensor芯片的制作历时四年，是一个有趣的时间框架。谷歌在移动AI和ML能力还相对较新的时候就开始了这个项目。该公司一直处于ML市场的前沿，似乎经常受到合作伙伴硅的限制，正如在Pixel视觉核心和神经核心实验中看到的那样。
当然，高通和其他人已经四年没有坐以待毙了。机器学习、计算机成像和异构计算能力是所有主要移动SoC玩家的核心，这不仅体现在他们的高端产品中。尽管如此，Tensor SoC是谷歌以自己的愿景发起的，不仅针对机器学习硅，还针对硬件设计如何影响产品差异化和软件功能。
尽管第一代Tensor没有在传统计算任务中开辟新天地，但它确实让我们看到了Pixel系列和智能手机行业的未来。最新Pixel 7系列中的Tensor G2引入了更高效TPU、略好的多核性能以及改进的持续GPU性能。虽然这是一个比大多数其他年度SoC版本更小的升级，但新Pixel 7摄像头功能进一步表明，谷歌的重点是最终用户体验，而不是排名第一的结果。
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