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谷歌Tensor G4高負(fù)載性能損失高達(dá)60%！3分鐘就開始降頻

  • 8月19日消息，根據(jù)網(wǎng)友發(fā)布的測試視頻，在持續(xù)100%負(fù)載下，Tensor G4芯片僅用了三分鐘就開始降頻，四分鐘左右性能損失接近60%。性能也從峰值的341 GIPS（每秒十億條指令）降至145.5 GIPS，僅為峰值性能的43%。測試使用CPU降頻測試應(yīng)用，追蹤了Tensor G4所有八個CPU核心的頻率，結(jié)果顯示，性能核心頻率最低降至1.32 GHz，效率核心最低降至570 MHz。盡管此前Geekbench 5跑分顯示，Tensor G4芯片擁有高達(dá)3.1 GHz的核心頻率，但實際表現(xiàn)顯然與預(yù)期有
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消息稱谷歌Tensor G5芯片已流片 預(yù)計采用3nm制程

  • 《科創(chuàng)板日報》2日訊，消息稱谷歌下一代的Tensor G5芯片確定在臺積電投片并已經(jīng)成功流片，預(yù)計采用3納米制程。 (DIGITIMES)。
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谷歌Tensor G5芯片或已進(jìn)入流片階段，基于臺積電3nm制程

  • 據(jù)臺媒報道，最新消息稱預(yù)計用于谷歌明年旗艦智能手機的Tensor G5芯片將基于臺積電3nm制程，目前已成功進(jìn)入流片階段。據(jù)了解，谷歌Tensor G5芯片代號為Laguna Beach“拉古納海灘”，該芯片采用臺積電InFo_PoP晶圓級扇出封裝技術(shù)，實現(xiàn)SoC和DRAM的堆疊，支持16GB以上內(nèi)存。這種封裝技術(shù)能有效提升芯片的性能，并減小其物理尺寸，為谷歌Pixel設(shè)備帶來更強大的性能和更緊湊的設(shè)計。此前推出的前四代Tensor芯片均基于三星Exynos的修改版本，并由三星代工生產(chǎn)。而Tensor G
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谷歌已經(jīng)與臺積電達(dá)成合作：首款芯片為Tensor G5，選擇3nm工藝制造

  • 此前有報道稱，明年谷歌可能會改變策略，在用于Pixel 10系列的Tensor G5上更換代工廠，改用臺積電代工，至少在制造工藝上能與高通和聯(lián)發(fā)科的SoC處于同一水平線。為了更好地進(jìn)行過渡，谷歌將擴(kuò)大在中國臺灣地區(qū)的研發(fā)中心。隨后泄露的數(shù)據(jù)庫信息表明，谷歌已經(jīng)開始與臺積電展開合作，將Tensor G5的樣品發(fā)送出去做驗證。據(jù)Wccftech報道，谷歌與臺積電已達(dá)成了一項協(xié)議，后者將為Pixel系列產(chǎn)品線生產(chǎn)完全定制的Tensor G系列芯片。谷歌希望新款SoC不再受到良品率的困擾，而Tenso
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谷歌 Tensor 芯片專利侵權(quán)案達(dá)成和解，原告索賠 16.7 億美元

  • IT之家 1 月 25 日消息，根據(jù)美國馬薩諸塞州聯(lián)邦法院公示的文件，一起關(guān)于谷歌 Tensor 芯片侵權(quán)的專利訴訟已經(jīng)達(dá)成和解，但目前并未披露和解細(xì)節(jié)。IT之家今年 1 月 10 日報道，奇點計算公司（Singular Computing）起訴谷歌，指控該公司 AI 處理器侵犯其兩項技術(shù)專利，索賠 70 億美元（當(dāng)前約 501.9 億元人民幣），在庭審過程中修改為索賠 16.7 億美元（IT之家備注：當(dāng)前約 119.74 億元人民幣）。這起訴訟原告是奇點計算公司（Singular Comput
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谷歌或選擇放棄三星，傾向于臺企制造下一代Tensor和AI芯片

  • 谷歌去年帶來了Tensor G3，是首款支持AV1編碼的智能手機SoC，用在旗艦產(chǎn)品Pixel 8和Pixel 8 Pro上。不過Tensor G3與高通第三代驍龍8及聯(lián)發(fā)科天璣9300相比實在差得太多，性能差距更一步拉大，表現(xiàn)讓人失望，也迫使谷歌去尋找新的出路，將目光投向了中國臺灣。據(jù)相關(guān)媒體報道，谷歌已經(jīng)決定為Tensor系列尋找新的半導(dǎo)體代工廠，并已經(jīng)與部分企業(yè)接觸，比如京元電子就獲得了部分訂單。傳聞京元電子還得到了谷歌的投資，以確保制造過程中穩(wěn)定且持續(xù)的供應(yīng)，預(yù)計今年年中就會啟動測試流程。除了Te
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Google新神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)，采用定制化Tensor處理器

  • 　　針對在線中翻英服務(wù)，Google采用神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)(Google Neural Machine Translation;GNMT)，該服務(wù)每日處理1,800萬個翻譯需求，面對龐大的運算分析，該公司早前推出的人工智能(AI)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)及定制化AI電腦專用芯片功不可沒。 　　根據(jù)Tech2報導(dǎo)，有別于之前以字詞為基礎(chǔ)的機器翻譯(Phrase-Based Manchine Translation;PBMT)，GNMT將輸入的句子當(dāng)成一個整體來處理。雖GNMT初次測試結(jié)果與PBMT不相上下，Google
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谷歌開源Tensor Flow系統(tǒng) 背后都有什么門道？

  • 　　7月19日消息，據(jù)國外媒體報道，作為谷歌旗下最重要的人工智能系統(tǒng)，TensorFlow功能強大。其中包含的一些工具可以自動識別聲音和圖像，而另一些工具則可以根據(jù)上下文關(guān)系理解詞語含義。同時，這也是一個開源系統(tǒng)，允許任何人下載源碼。通過將所有工具開源，TensorFlow能夠讓開發(fā)人員打造出高度智能化的產(chǎn)品。 　　深度學(xué)習(xí)算法 　　人工智能并不是什么新奇的概念。在1956年的一次大會上，信息論之父克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)(Claude Elwood Shannon)就提出了
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