Google Tensor G2: Se filtran detalles de rendimiento de los Pixel 7 y Pixel 7 Pro con importantes mejoras en la GPU

La serie Pixel 7 será más pequeña que sus predecesores. (Fuente de la imagen: Google)

Los detalles sobre el Google Tensor G2 han aparecido en línea poco menos de un mes antes de su presentación oficial. El Google Tensor G2, que debutará en el Pixel 7 y el Pixel 7 Pro, llegará con un proceso de 4 nm y una GPU mejorada.

Alex Alderson, Published 09/19/2022 🇺🇸 🇫🇷 ...

Kuba Wojciechowski ha compartido mucha información sobre Tensor G2, el chipset que Google ha ya ha confirmado impulsará los Pixel 7 y Pixel 7 Pro. Como referencia, Google anunciará el Tensor G2 el 6 de octubre en la serie Pixel 7, junto al Pixel Watch. Aunque Google aún no ha compartido cifras de rendimiento, Wojciechowski sugiere que el Tensor G2 seguirá los pasos del A16 Bionic ofreciendo una modesta mejora respecto al Google Tensor. Un listado de Geekbench filtrado en https://browser.geekbench.com/v5/cpu/17114520 subraya esto, cuyas capturas de pantalla hemos incrustado a continuación.

En concreto, el Pixel 7 Pro supera a su predecesor en aproximadamente un 7% en el benchmark multinúcleo de Geekbench. Sin embargo, la puntuación de 1068 del primero en el benchmark de un solo núcleo está a solo 10 puntos de lo que nuestro Pixel 6 Pro en la misma prueba. Supuestamente, la razón detrás de esto es que el Tensor G2 utiliza un conjunto de núcleos idéntico pero ligeramente overclockeado como su predecesor. Así, el Tensor G2 tiene dos núcleos principales ARM Cortex-X1 complementados por dos núcleos Cortex-A76 y cuatro núcleos Cortex-A55.

Por el contrario, el Tensor G2 también contiene el Mali-G710una GPU mucho más potente que la Mali-G78 que se encuentra en el Tensor de Google. Suponiendo que el Mali-G710 es la misma configuración de 10 líneas que MediaTek utiliza en el Dimensity 9000entonces el Tensor G2 debería ofrecer 1,5 veces el rendimiento gráfico que el Tensor de Google. Para contextualizar, ARM presume de una mejora de rendimiento del 20% entre estas GPU, así como de una capacidad de aprendizaje automático un 35% superior. Además, el cambio a un proceso de 4 nm desde el de 5 nm en el que el Tensor de Google podría suponer un aumento de la eficiencia de hasta un 20%. En general, el Tensor G2 parece ser una opción más redonda que su predecesor, aunque el rendimiento de su CPU puede seguir estando una o dos generaciones por detrás de sus competidores.

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