Bàn về SoC Google Tensor: Một hướng đi mới và riêng biệt của Google đối với chip di động?

Nhìn bảng so sánh cấu hình giữa Google Tensor và các SoC đầu bảng hiện nay trong thế giới Android nói chung, chúng ta sẽ thấy Google Tensor có cấu trúc CPU khác biệt với hai đại diện còn lại, với cấu trúc 2+2+4 trong đó có hai nhân Cortex-X1 với xung nhịp lên đến 2.8GHz. Về lý thuyết hai nhân Cortex-X1 sẽ làm cho hiệu năng của Pixel 6 tăng lên đáng kể, nhưng trong một bài benchmark rò rỉ trên Geekbench gần đây thì con số không như mong đợi. Thực tế về các diểm số benchmark thì phải đợi máy chính thức, nhưng từ các thông tin có thể hình dung về việc Google không chạy đua hiệu năng với hai đối thủ còn lại.

Đi chi tiết hơn một xíu vào kiến trúc của Google Tensor, chúng ta sẽ thấy sự tương đồng khá nhiều giữa con chip này và Exynos 2100. Nhưng câu hỏi đặt ra ở đây là vì sao Google lại chọn Cortex-A76 mà không phải là Cortex-A78 mới hơn? Mấu chốt chính là vì Google đã sử dụng hai nhân Cortex-X1 rất mạnh, vì vậy Cortex-A76 sẽ đem lại sự cân bằng hơn cho Google Tensor. Cortex-A76 nhỏ hơn và công suất thấp hơn so với A77 và A78. Xem bảng bên dưới anh em sẽ thấy Cortex-A77 lớn hơn 17% so với A76, trong khi A78 chỉ nhỏ hơn 5% so với A77. A78 cũng chỉ giảm điện năng tiêu thụ có 4% so với A77, cho nên A76 trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn để cân bằng giữa sức mạnh và hiệu quả tốt nhất, cũng như đảm bảo diện tích và mức độ tiêu thụ điện. Đây có thể nói là mấu chốt quan trọng, vì Google đã lựa chọn 2 nhân Cortex-X1, buộc họ phải sử dụng hai lõi trung cấp nhỏ hơn, công suất thấp hơn. Nhưng tại sao Google lại sử dụng đến 2 nhân Cortex-X1 trong khi Snapdragon 888 và Exynos 2100 chỉ sử dụng duy nhất 1 nhân?



Câu trả lời là máy học (machine learning), Cortex-X1 có hiệu năng đơn nhân tăng 23% so với Cortex-A78, ngoài ra nó còn có hiệu năng ML tốt hơn A78 và ML cũng là một phần rất quan trọng của Google trong việc thiết kế chip để đối chọi với hai đối thủ trên. Cortex-X1 có hiệu năng xử lý ML cao gấp đôi so với Cortex-A78 thông qua việc sử dụng bộ nhớ đệm lớn hơn và băng thông của tập lệnh đơn, đa dữ liệu (SIMD - Single Instruction, Multiple Data) cũng được tăng gấp đôi. Nói cách khác, Google đang đánh đổi giữa hiệu năng đa nhân để tăng cường khả năng học máy cho TPU. Việc Google quyết định ghép nối bao nhiêu bộ nhớ đệm cho các lõi CPU của Google Tensor cũng sẽ đem lại sự khác biệt cho hiệu năng tổng thể, tuy nhiên chúng ta chưa biết được về cách làm của Google, có lẽ phải đợi sự kiện giới thiệu chính thức.



Có thể Google Tensor sẽ cho hiệu năng học máy và AI tuyệt vời, nhưng Google phải giải quyết bài toán về nhiệt độ và lượng điện tiêu thụ khi sử dụng 2 nhân Cortex-X1. Việc sử dụng Cortex-A76 cho lõi CPU tầm trung đã trung hòa nhiều hơn cho Cortex-X1 nhưng trong một thử nghiệm của AnandTech cho thấy Cortex-X1 khá ngốn điện và Google Pixel 6 sẽ có thể gặp khó khăn trong việc duy trì hiệu năng cao trong một thời gian dài nếu so với các điện thoại đầu bảng hiện nay. Hai nhân Cortex-X1 trên mainboard sẽ là một thử thách về nhiệt và điện mà Google phải giải quyết, vì vậy người dùng nên giữ bình tĩnh khi đánh giá về việc Google Pixel 6 sẽ cho hiệu năng vượt trội các đối thủ khác chỉ vì nó có hai nhân Cortex-X1. Trước đây các con chip Exynos của Samsung sử dụng nhân tùy biến Mongoose đã bị chỉ trích về vấn đề nhiệt và điện khiến cho máy mau bị nóng và tụt hiệu năng, Google chắc chắn sẽ phải rút được bài học từ việc này nếu muốn Pixel 6 và Google Tensor tạo ra sự khác biệt.

Google Tensor - TPU

Ẩn số còn lại về SoC Google Tensor đó là bộ xử lý TPU. TPU sẽ phụ trách chủ yếu là các tác vụ học máy khác nhau của Google, như nhận dạng giọng nói đến xử lý hình ảnh hay thậm chí là giải mã video. Qualcomm hay Samsung cũng có những TPU của riêng mình, điểm khác biệt là các công cụ AI của cả hai được trải đều trên cả CPU, GPU, Hexagon DSP hay bộ xử lý hình ảnh Spectra ISP và Sensing Hub. Trên lý thuyết việc này sẽ đem lại khả năng xử lý AI tổng thể tốt, nhưng rất hiếm các tác vụ trên smartphone hiện nay có thể tận dụng tất cả các thành phần này cùng một lúc. Con số 26TOPS hiệu năng AI trên Snapdragon 888 của Qualcomm không được sử dụng một cách triệt để, thay vào đó, người dùng chỉ sử dụng một hoặc hai thành phần chạy cùng lúc mà thôi, chẳng hạn ISP và DSP cho các tác vụ thu nhận, phân tích và xử lý hình ảnh kỹ thuật số (Computer vision).

Nếu Google tận dụng hết sức mạnh xử lý của TPU cùng một lúc thì Google Tensor có thể đi trước các đối thủ cạnh tranh của mình trong một vài trường hợp và, nó sẽ trở thành một lợi thế lớn của riêng Google với các SoC hàng đầu thị trường hiện nay. Chúng ta hãy cùng chờ xem.


Tổng kết lại, với những thông tin mà chúng ta biết đến thời điểm hiện tại về Google Tensor, đây sẽ là một SoC đáng để mong chờ trong năm nay, bên cạnh các SoC khác của Qualcomm hay Samsung. Có thể Google Tensor sẽ không có hiệu năng ngang bằng với các thế hệ SoC hiện tại, nhưng Google đang theo đuổi một hướng tiếp cận khác về SoC cho di động, theo cách của riêng mình. Với hai nhân CPU hiệu năng rất mạnh đi kèm với giải pháp học máy trên TPU do chính Google phát triển, Google Tensor sẽ là một chút gì đó khác biệt so với các đối thủ của mình.