为什么谷歌的Tensor对Android的人工智能未来意义重大

2021-11-08 09:00:17   编辑:潘雅雪
导读 Pixel 6,尤其是 Pixel 6 Pro,无疑引起了 Android 智能手机用户的兴趣。不仅仅是传递兴趣:谷歌暗示对手机的高需求正在导致发货延迟

Pixel 6,尤其是 Pixel 6 Pro,无疑引起了 Android 智能手机用户的兴趣。不仅仅是传递兴趣:谷歌暗示对手机的高需求正在导致发货延迟和供应问题。但是,虽然谷歌无疑对这一投票率感到高兴,但它对 Pixel 6 的主要兴趣无疑是作为手机跳动心脏的闪亮的新处理器。

虽然 Tensor 芯片组听起来像是谷歌不必要的转移,但它很可能会推动 Pixel 手机的开发向前发展。甚至,在某种程度上,Android 本身在未来会发生怎样的变化。

新的计算方式

在移动处理器方面,谷歌从不缺乏选择。正如自 2016 年以来的 Pixel 手机所展示的那样,谷歌本可以选择使用高端的骁龙 8 系列、中端的骁龙 7 系列,甚至是联发科的无数天玑 5G 芯片组。然而,设计自己的处理器不仅仅是展示技术实力。它展示了手机和移动操作系统处理任务的新方式,尤其是较重的任务。

与 ARM 推动并被高通骁龙 888 和三星 Exynos 2100 等公司使用的常见三集群设计不同,谷歌选择为 Tensor 提供两个“超级”Cortex-X1 内核而不是一个。它挑战了现在使用“大”Cortex-A76 内核的普遍惯例——这是一代人的旧内核,好像是为了证明一个观点——对手机的大部分工作负载提出了挑战,而是将其分配到两个 Cortex-X1 之间。谷歌的论点是,与在满负载下使用所有三个 Cortex-A76 内核的时间稍长一些相比,这两个内核的短时间突发活动实际上更有效。

如果谷歌被证明是正确的,这很可能会影响未来 ARM 芯片的设计,无论是来自 ARM 本身,还是来自高通、三星和联发科等公司。甚至有传言称 OPPO 和小米可能会加入这一潮流并开发自己的处理器,跟随 Tensor 的脚步。更好的电源效率和更低的热量产生的承诺太好了,尤其是在智能手机变得更强大和应用程序要求越来越高的情况下。

隐私为核心

不可否认,机器学习已成为我们生活中的一个关键元素,无论我们是否意识到这一点。即使在手机上,机器学习模型和人工智能的使用也已成为用户界面,尤其是数字成像的广告点。虽然大多数智能手机处理器都足够强大,可以处理基础问题,但有时它们必须“打电话回家”才能获取在远程数据中心处理过的数据。

当然,这意味着数据传输存在风险,尤其是在通过可能不安全的渠道传输更敏感的信息时。虽然这可能是 Google 首次将 Google Assistant 之类的功能引入手机时的默认方法,但毫无疑问,它也充分意识到,至少从长期来看,这在技术上或从隐私角度来看都是不可行的. 因此,它一直致力于将所有与 AI 相关的流程留在手机中,而 Google Tensor 正是让这成为可能的原因。

该像素6是充满例子的机器学习和人工智能如何定义移动体验,从即时文本和音频的转换,从图像中移除抢镜。然而,不仅仅是最终结果,完成这些功能的过程同样值得注意,尤其是因为它们都发生在设备本身上,而且在大多数情况下,没有数据泄露到云端。

实现这一目标不仅需要更强大的处理器,还需要更新颖的“异构计算”模型,该模型将处理器的所有部分都用于一项任务,无论是编辑照片中不需要的障碍物还是试图理解一门新语言。

安防措施

请注意,Tensor 并不是 Google 第一个用于 Pixel 手机的定制芯片。事实上,Pixel 3 首次亮相时搭载了谷歌的 Titan M,这是一款专门用于安全性的独立处理器。下一代 Titan M2 今年也进入了 Pixel 6,但不同之处在于它有更多可用资源可供使用。

Titan M2 本身已经升级,但它也可以与 Google Tensor 的安全核心协同工作。通常,与 Apple 的 iOS 相比,Android 被描述为一个不太安全的平台,而 Google 正在努力改变这种形象,无论是在软件方面,尤其是在硬件方面。当然,即使是这个安全方面也是由机器学习模型驱动的,除了 Titan M 之外,它再次从 Tensor 的功能中汲取了力量。

最后的想法

在某些方面,谷歌 Tensor 将被视为试图再次追随苹果脚步的公司。虽然可以说是创建它的动机之一,但它也是一个过于简单化的观点。它标志着谷歌自己的智能手机系列的新篇章,但它也可能间接影响未来的安卓手机。

手机制造商开始对设计自己的芯片并将其放入设备中产生兴趣,但并非所有人都在该领域拥有多年的经验和知识。谷歌 Tensor 不仅展示了一种略有不同的片上系统方式,而且还可以激发其他人跳出框框思考。随着智能手机变得越来越复杂,这可能正是行业所需要的,尤其是当它专注于必须在智能手机内部进行保护的机器学习技术时。

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