Pada podcast Made by Google minggu ini, Tensor G2 menjadi topik diskusi, dan episode terbaru memberi kita wawasan menyeluruh tentang pendekatan Google terhadap chip ini, beserta tolok ukurnya.
Google Secara Terbuka Mengakui Bahwa Fungsi Bertenaga AI Lebih Penting Daripada Kecakapan Perangkat Keras untuk Ponsel Pixel, dan Perusahaan Senang Dengan Hasilnya
Monika Gupta bekerja sebagai direktur senior manajemen produk untuk Google Silicon Teams dan “berfokus pada apa yang [Google] butuhkan dalam lima tahun dari sekarang” untuk chipnya. Wawancara tersebut terutama berkisar pada bagaimana pendekatan internal membantu tim silikon bekerja sama dengan peneliti AI Google untuk “tahu persis di mana model pembelajaran mesin menjadi tren dalam lima tahun.”
Saya tidak membuat keputusan berdasarkan keberadaan pembelajaran mesin saat ini, dan saya dapat mengatakannya karena saya bekerja di Google. Sama dengan perangkat lunak yang dikerjakan oleh tim perangkat lunak kami. Saya tahu ke mana tim perangkat lunak ingin membawa pengalaman pengguna lima tahun dari sekarang. Itulah keuntungan tidak menjadi pemasok silikon pedagang, tetapi pemasok silikon internal. Jadi keputusan trade-off itu sangat sulit, tapi menurut saya keputusan itu menjadi sedikit lebih mudah saat Anda terintegrasi secara vertikal.
Selain itu, podcast juga memiliki bagian tentang pendapat tim Tensor tentang tolok ukur dan apa yang menjadi fokus ponsel Pixel.
Menurut saya tolok ukur klasik memiliki tujuan pada suatu saat, tetapi menurut saya industri telah berkembang sejak saat itu. Dan jika Anda melihat apa yang Google coba lakukan dengan mendorong inovasi AI ke dalam ponsel cerdas, karena kami merasa ini adalah pendekatan yang akan memberikan pengalaman bermanfaat seperti beberapa yang baru saja saya sebutkan, tolok ukur klasik dibuat pada saat AI dan telepon bahkan tidak ada.
Mereka mungkin menceritakan beberapa kisah, tetapi kami tidak merasa mereka menceritakan kisah yang lengkap. Jadi bagi kami, yang kami tolok ukur adalah beban kerja perangkat lunak sebenarnya yang kami jalankan pada chip kami dan kemudian kami berusaha dengan setiap generasi chip tensor untuk membuatnya lebih baik, apakah itu kualitas yang lebih baik, kinerja yang lebih baik, daya yang lebih rendah.
Google telah mengatakan bahwa “sangat nyaman” dengan tidak memenangkan atau memimpin tolok ukur karena berfokus pada memprioritaskan pengalaman pengguna akhir yang berasal dari keputusan chip yang telah dibuat oleh perusahaan.
Seperti pada Pixel 6 dan Pixel 7, Anda dapat melihat semua inovasi luar biasa yang telah kami buat, dan banyak di antaranya seperti yang pertama di Pixel. Jadi kami sangat nyaman dengan pendekatan itu.
Tak perlu dikatakan, pendekatan ini dengan jelas menunjukkan bahwa Google lebih menghargai kecerdasan buatan daripada kecakapan perangkat keras mentah, dan akan menarik untuk melihat bagaimana filosofi ini maju. Akankah kita melihat suatu hari ketika chipset Tensor akhirnya dapat menyaingi Apple dan Samsung?
Gupta juga ditanya tentang peta jalan silikon, dan dia berbicara tentang bagaimana tujuannya adalah untuk memastikan bahwa Tensor mendukung komputasi ambien.
… visi keseluruhan bagi kami dan untuk keluarga Tensor benar-benar tentang komputasi ambien. Komputasi ambient berarti bahwa teknologi membuat hidup Anda lebih mudah. Saya pikir kita memiliki banyak bukti tentang hal ini yang kita bicarakan hari ini, apakah itu membuat fotografi menjadi lebih mudah, apakah itu membuat panggilan telepon dan cara Anda menggunakan ponsel, seperti tugas sehari-hari, menjadi lebih mudah.
Menurut saya, kami membangun di atas visi komputasi ambien itu dan mencari cara untuk melakukan hal-hal yang sangat rumit dan bernuansa dalam chip dengan cara yang hemat daya yang akan membuka beberapa pengalaman komputasi ambien tersebut.
Tidak dapat disangkal bahwa Google menunjukkan ambisi yang menjanjikan, tetapi pada akhirnya, itu hanyalah ambisi, dan kami tidak yakin berapa lama waktu yang dibutuhkan AI untuk mengejar kehebatan perangkat keras sebenarnya yang ditemukan di sejenisnya. chip Qualcomm, Samsung, dan Apple.
