Pixel 10搭載Tensor G5。ちょっとゲームを意識し始めたかも

事前情報からもGoogleはTSMCの元でGoogle Tensor G5の開発を進めていると言われています。少なくとも各種テストは十分に余裕が持った状態で合格したと言われており契約も無事完了したとの話です。

何よりPixel 10シリーズからはついにTSMC製のGoogle Tensorに切り替わる可能性が高いです。今回はAndroid AuthorityがGoogle Tensor G5のより詳細に言及していることが判明したので簡単にまとめたいと思います。

アーキテクチャが判明。

少なくとも取引データベースからもGoogleはGoogle Tensor G5のコードネームであるラグナをTSMCの元で開発していることが確認されており新しいパッケージング技術を採用することも判明しています。

そして今回の情報によるとGoogleはTSMCのN3Eを採用している可能性が高いとしています。少なくともこのプロセスノードはiPhone 16 Proシリーズが搭載しているA18 Proや最新世代のiPad Proが搭載しているM4チップと同じ最新世代のプロセスノードになります。

ちなみにGoogle Tensor G4はSamsungの4nmである4LPEと比較しても一気にジャンプアップすることになります。単純にプロセスノードの変更に加え新しいパッケージング技術の採用とSoCの箱部分が強化されるだけでも処理性能に電力効率は大幅に改善する可能性があるので非常に楽しみです。

また今回の情報によるとアーキテクチャにも言及しておりCPUから確認するとメインコアはGoogle Tensor G4と同じくCortex-X4を1個採用しているとの話で個人的にはちょっと驚きです。

そしてミドルコアに高効率コアは順当なアップデートで高効率コアを2個に減らした分ミドルコアは5つ搭載したオーソドックスなオクタコア構成になっているとの話です。

残念なことに今回の情報ではクロック数に言及していないので詳細はよく分からない感じです。ただミドルコアが増えた分クロック数が下がっていない限りはパフォーマンスは改善する可能性があります。

そしてGPUにも言及しており従来はArmのMaliを採用してきましたが今回の情報によるとIMGのDXT-48-1536を採用するとしておりクロック数は1.1GHzに強化されているとの話です。

現時点だとGPU性能にどのような変化があるのか不明で歴代Google Tensorの弱点でもあります。ちなみに今回の情報によると詳細は分からないとしながらもレイトレーシングをサポートすること。

そして仮想マシンで加速グラフィックスを使用できるGPUの仮想化をサポートしているとの話です。少なくともGoogleはGoogle Tensor G5でゲームパフォーマンスの改善も意識している可能性があります。

またSnapdragon 8 Eliteで見ると超大型コアを2つ搭載しておりトップパフォーマンスで見ればGoogle Tensor G5はベンチマークで300万点もでるようなアーキテクチャではないです。

Dimensity9400でみれば高効率コアを採用しておらず何方かと言えばSnapdragon 8 Gen 3に近い構成となっておりGPUのパフォーマンス次第ですが200万点前後になれば御の字かなと思います。

なのでベンチマークに拘りを持つユーザーにとってGoogle Tensor G5は待望の存在ではないと思います。何よりCPUのパフォーマンスを一気に底上げするようなアーキテクチャではないのは一目で分かるのでベンチマーク至上主義の人は今後もPixelを買わないのが一番無難かなと思います。

一方でGoogle Tensor G4のベンチマークはPixel 9 Pro XLで調子がいいと130万点前後です。仮に200万点弱になるので大幅な改善になることに違いはなくスコアよりも安定性に期待です。

少なくともミドルコアを増やしたということはパフォーマンスは底上げするためだと思います。つまり消費電力が従来より抑制されていることからもパフォーマンスをソフトできつめに制御しなくても余裕がある可能性があり発熱や電池持ちの改善に期待することができます。

またベンチマークが変わらずともチューニングの変更で操作性が改善するのはすでに実証済みです。GoogleによるとGoogle Tensor G4でアプリの応答速度が17%改善した上ウェブパフォーマンスが20%改善するなどPixel 9シリーズのユーザーは違いを実感できると思います。

なのでベンチマークスコアを高くすれば操作性が改善するのではなくチューニングを最適化すれば操作性含めて改善するという流れなのでベンチマークスコアは実使用においてあまり関係です。

何よりGoogle Tensor G5はGoogle Tensor G4と比較すれば大幅に安定する可能性があります。一方でDimensity9400やSnapdragon 8 Eliteなどに対抗するためのチューニングではないです。

Google Tensor G6の一部スペック。

また気が早いようにも感じますが今回の情報によるとGoogle Tensor G6の一部仕様に言及しています。今回の情報によるとTSMCの3nmに基づいたN3Pを採用して設計される可能性があるとしています。

ちなみに来年登場するiPhone 17シリーズが搭載するA19と同じプロセスルールである可能性があります。一方で現時点だとiPhone 17 Proシリーズが搭載するA19 Proとも同じプロセスルールなのか不明です。

ただ一部噂にあった2nmプロセスノードをGoogle Tensor G6が採用する可能性は低いです。そしてアーキテクチャが変われば話も変わってきますがGoogle Tensor G5が採用するN3Eに対してGoogle Tensor G6が採用するN3Pはどのように変化するのかにも言及しています。

自分はこの辺の知識がないためさっぱりですがざっくりと言えば周波数は5%改善することが可能としています。これは処理性能が5%改善するという意味ではなくSoCの他の特性などに影響を与えることなく最大5%周波数を高くすることができる感じでクロック数をあげた分パフォーマンスも改善します。

次にPowerですが周波数が一緒の場合にどれだけ電力効率を改善できるかとの指標です。今回の情報によると周波数が一緒と仮定した場合は電力効率が7%も改善する可能性があることになります。

最後にSoC自体の大きさはGoogle Tensor G5対比で4%近くは小型化できるとの話です。これら数字はあくまでもプロセスノードを比較した上での理論値ということになります。

ただ逆に言うとGoogle Tensor G6はGoogle Tensor G5と全く同じアーキテクチャを採用したとしても電力効率はプロセスノードが進化するだけでも7%近くは改善することになります。

なのでアーキテクチャを刷新すれば理論値よりさらに進化する可能性があることになります。

従来はSamsungと手を組んでいたこともあるのか初代は5nmプロセスノードと普通でしたがGoogle Tensor G2ではCortex-X2の発熱問題とSamsungの4nmプロセスルールを採用したSoCの歩留率の悪さからもメインコアやプロセスノードを刷新することはありませんでした。

一方でGoogle Tensor G3ではアーキテクチャが刷新されましたが不安定さがあったのかCPUは明らかにソフトできつめに制御している感じで発熱抑制と電池持ちの改善を重視している印象です。

そして超マイナーアップデートであるGoogle Tensor G4はSoCどうこうよりも最適化重視です。従来コードネームをみるとマイナーアップデートモデルであるかどうか確認することが出来ました。

例えばGoogle Tensor G3はZumaに対してGoogle Tensor G4はZuma ProとなっておりコードネームにProが採用されている時はマイナーアップデートという立ち位置になります。

ただGoogle Tensor G5のラグナに対してGoogle Tensor G6はラグナ Proではないです。そのためGoogle Tensor G6が超マイナーアップデートに留まるSoCではない可能性が高いです。

大言語モデルの追加。

またXで教えて頂きましたがGoogleは2027年に大言語モデルをAndroidに統合することを目標に開発を進めているとしており今後Google Tensorの立ち位置はより重要になる可能性があります。

Googleの幹部によると2025年に大言語モデルの統合に期待していることを明らかにしていました。ただ今回の情報と合わせて考えると2025年に大言語モデルを統合するのは間に合わないのかもしれません。

ちなみに現時点だと言語モデルとしてGemini Nano/Gemini Pro/Gemini Ultraの3種類です。大言語モデルといってもGemini Proなのかモバイル用のGemini Nanoの強化版なのか不明です。

ただGemini Nanoの統合はPixel 8シリーズ以降は当たり前となっており今後も継続する可能性があります。このことを考えるとGemini Proを今後オフラインで動かすことを目標にしている可能性があります。

ちなみに現状だとGemini Proは編集マジックなどに使われておりオンライン専用となっています。また以前Googleの幹部は動画ブーストを最終的にはオフライン処理をしたいとの話でした。

現状だと動画ブーストに必要な処理性能を持ったSoCが存在しないことからもオンライン処理に依存しています。ただ今後大言語モデルが統合された上でSoCが底上げされればオフラインでも処理が可能になるかもしれません。

まとめ。

今回はGoogle Tensor G5のアーキテクチャに関する情報が出てきたのでまとめてみました。現状だと発熱や電池持ちの改善を優先してソフトで全体的に無理やり押さえ込んでいる印象です。

一方でGoogle Tensor G5ではソフトで押さえ込まなくても安定してほしいところです。何より個人的にはPixel 10シリーズでは電池持ちがもっと安定してほしいように感じます。