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Google Tensor G2 : Les détails des performances des Pixel 7 et Pixel 7 Pro fuient avec des améliorations significatives du GPU

La série Pixel 7 sera plus petite que ses prédécesseurs. (Image source : Google)
La série Pixel 7 sera plus petite que ses prédécesseurs. (Image source : Google)
Des détails sur le Google Tensor G2 ont émergé en ligne un peu moins d'un mois avant son introduction officielle. Faisant ses débuts dans le Pixel 7 et le Pixel 7 Pro, le Google Tensor G2 arrivera avec un processus de 4 nm et un GPU amélioré.

Kuba Wojciechowski a partagé de nombreuses informations sur Tensor G2, le chipset que Google a déjà confirmé qu'il équipera les Pixel 7 et Pixel 7 Pro. Pour référence, Google annoncera le Tensor G2 le 6 octobre dans la série Pixel 7, aux côtés de la Pixel Watch. Alors que Google n'a pas encore partagé de chiffres de performance, Wojciechowski suggère que le Tensor G2 suivra les traces de l'A16 Bionic en offrant une modeste augmentation par rapport à l'année dernière Google Tensor. Une fuite de Geekbench listing souligne cela, dont nous avons intégré des captures d'écran ci-dessous.

Plus précisément, le Pixel 7 Pro surpasse son prédécesseur d'environ 7% dans le benchmark multicœur de Geekbench. Cependant, le score de 1068 du premier dans le benchmark monocœur n'est que de 10 points inférieur à celui de notre Pixel 6 Pro a obtenu dans le même test. La raison en est que le Tensor G2 utilise un ensemble de cœurs identique mais légèrement surcadencé comme son prédécesseur. Ainsi, le Tensor G2 possède deux cœurs ARM Cortex-X1 prime complétés par deux cœurs Cortex-A76 et quatre cœurs Cortex-A55.

À l'inverse, le Tensor G2 contient également le processeur Mali-G710un GPU nettement plus puissant que le Mali-G78 que l'on trouve dans le Google Tensor Processor - Benchmarks and Specs. En supposant que le Mali-G710 est la même configuration à 10 pipelines que celle utilisée par MediaTek pour le Dimensity 9000alors le Tensor G2 devrait offrir 1,5 fois les performances graphiques de la Google Tensor. Pour situer le contexte, ARM se targue d'une amélioration de 20 % des performances entre ces GPU, ainsi que de capacités d'apprentissage automatique supérieures de 35 %. De plus, le passage à un processus de 4 nm au lieu du processus de 5 nm sur lequel le Google Tensor est construit, pourrait permettre des gains d'efficacité allant jusqu'à 20 %. Dans l'ensemble, le Tensor G2 semble être une option plus arrondie que son prédécesseur, bien que les performances de son processeur puissent encore avoir une ou deux générations de retard sur ses concurrents.

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(Image source : Geekbench)
(Image source : Geekbench)
(Image source : Geekbench)
(Image source : Geekbench)

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Alex Alderson, 2022-09-19 (Update: 2022-09-19)