A napokban mutatták be a Google Pixel 7 készülékeket, amelyek belsejében a Tensor G2 lapkakészlet teljesít szolgálatot. Az internet népe, a szivárogtatók és a bennfentesek eddig mind azt hitték, hogy ez a bizonyos chipset 4 nanométeres gyártási eljárással készül, ám most kiderült, hogy tévedtek. Az új Google zászlóshajókat egy picivel fejletlenebb konstrukció hajtja és ezt a keresőóriás is beismerte. Szerencsére az elképzelés és a valóság között nincs óriási különbség.
A Tensor G2 igazából egy 5 nanométeres csíkszélességű konstrukció, ezt pedig a Google egyik munkatársa is megerősítette az Android Authority csapatának. A vállalatnak az volt az elsődleges szempontja, amikor a lapkát fejlesztették, hogy az valós felhasználási helyzetekben is jól megállja a helyét és úgy gondolták, hogy erre a célra az 5 nanométeres architektúra is tökéletesen alkalmas. Szerintük nincs probléma sem a teljesítménnyel, sem az energiahatékonysággal.
Úgy néz ki, hogy ezt mindenki benézte. A Google válaszából azonban nem derül ki, hogy egészen pontosan melyik manufaktúra gyártja a Tensor G2 chipet. A legtöbben úgy gondolják, hogy a háttérben a Samsung lehet, hiszen a két vállalat már korábban is együttműködött, az első generációs Tensor lapkát megalkotásakor. Így aztán nagy eséllyel a Google ismét a Samsung gyártási technológiáját és erőforrásait vette igénybe. Az viszont, hogy a Samsung melyik 5 nanométeres gyártási eljárását alkalmazták a lapkakészlet létrehozásához, továbbra is rejtély.
Az okostelefonok belsejében lévő lapkakészlet csíkszélessége azért fontos, mert minél kisebb, annál energiahatékonyabb az adott konstrukció. Jelenleg az összes csúcskategóriás okostelefonban 4 nanométeres chipset teljesít szolgálatot, mondhatnánk példának a Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1-et, az Apple A16 Bionic-ot, vagy akár Exynos 2200-at is.
A Google számára szemlátomást fontosabb a szoftver, mint a hardver. A vállalat szóvivője azt is elárulta az Android Authority munkatársainak, hogy a Tensor G2 egy új generációs TPU (Tensor Processinc Unit) egységet dolgoztat, amely még magasabb szintre emeli a lapkakészlet gépi tanulási képességeit.
Forrás: PhoneArena
