やばくない?Pixel10搭載Tensor G5では処理性能が60%も改善?

Pixel 10シリーズではGoogle初となるTSMC製のGoogle Tensor G5を搭載すると予測されており、さらにGoogle Tensor G4と異なりTSMCの3nmプロセスルールに加え最先端のパッケージング技術を採用する可能性があると予測されています。

現時点でどのような仕上がりになっているのか不明ですが大きな転換期になっている可能性があります。今回Connor氏がPixel 10シリーズが搭載するGoogle Tensor G5のダイブレポートを公開していることが判明したのでまとめたいと思います。

GPUの刷新。

まずGoogleはGoogle Tensorに移行してからARMのGPUを採用してきましたが事前情報通りであればImagination Technologies IMG DXT-48-1536 GPUを搭載すると予測されており、直近の情報からもImagination TechnologiesのGPUを採用していることはほぼ確定しています。

一方でImagination TechnologiesのGPUを採用している機種はかなり限定的で、かなり前にAppleが採用していた時がメジャーだったかもしれません。この状況下でGoogleはなぜImagination Technologiesに切り替えたのか。

GoogleはこれまでのTensorチップでは一貫してArm GPUを使用してきたことを考えると、この突然の切り替えは、特定の領域におけるMaliのパフォーマンスへの不満、あるいはIMG DXTの独自の機能への強い関心のいずれかを示唆しています。

実装するかは別としてIMG DXT-48-1536 GPUは最先端レベルとなるレベル4のレイトレーシングに対応していることが判明しています。単純に考えればGoogleはより高度なレイトレーシング機能に対応したGPUを採用することでゲーム体験およびビジュアル体験の改善を目指している可能性があります。

またIMG DXT-48-1536 GPUは電力効率の改善を重視で設計されるとの話でGoogle Tensor搭載機種の長年の課題であった電池持ちの改善に貢献する可能性があります。

Google Tensor G5のパフォーマンス

そして気になる人が多いパフォーマンスに関してGoogle Tensor G5のメインコアはCortex-X4と最新世代ではありませんがクロック数が高めに設定。さらに新しいCortex-A725を採用しつつ3nmプロセスノードの採用に電力効率を改善しつつパフォーマンスの持続性の改善を狙っている可能性があるとしています。

一方でベンチマークスコアに関して以下のように言及しています。

Tensor G5のリークされたGeekbench 6のスコアは、シングルコアで1323、マルチコアで4004という残念な結果を示しています。これらは、Tensor G4のシングルコアで約1950、マルチコアで4741というスコアよりも低いですが、これらはまだ初期のテストスコアであり、シミュレートされたシングルコア2200、マルチコア5700のスコアは、同社の最終目標であるシングルコア2300以上、マルチコア7600以上の範囲内であると推測されています。

Google Tensor G4を搭載しているPixel 9シリーズでベンチマークを計測すると4500前後のことが多いです。そのため仮にマルチスコアが7500を超える場合はパフォーマンスが60%近く改善する可能性があることに。

他社のSoCは9000から1万点近くいくことを考えると劣ることに違いはないですが、一気にパフォーマンスが上昇する可能性があることになります。

今後の方向性。

一方でGoogle Tensor G5の今後の方向性に関して以下のようにコメントしています。

GoogleのTensor G5の設計思想は電力効率とグラフィックスの強化を優先していますが、AIの改善は漸進的であるように思われ、これはバッテリー寿命に関するユーザーの懸念に対処し、Pixelデバイスの全体的なマルチメディアエクスペリエンスを向上させる戦略を反映している可能性があります。TSMCを製造元として選択したことは、効率を優先していることを明確に示しています。

Googleがイマジネーションテクノロジーズを選んだのは、レイトレーシングのような高度なグラフィック機能をPixelスマートフォンに搭載したいという思惑が背景にあると考えられます。

ただリーク情報通りであればGoogle Tensor G6ではコストカットのためにレイトレーシングと仮想グラフィックの機能はカットされる可能性があるので、マルチメディアデバイスを目指しているかは現時点で不明という感じです。

何よりGoogle Tensor G5ではどれだけ電力効率が改善するかが重要になるのかなと思います。

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