Les benchmarks ont longtemps été le moyen le plus fiable de mesurer les performances d’une puce, mais Google dit qu’il a suffisamment confiance dans les performances de Tensor pour que peu importe s’il ne remporte pas les benchmarks.
S’exprimant sur le podcast Made by Google , Monika Gupta, directrice principale de la gestion des produits pour Google Silicon Teams, souligne les efforts de l’entreprise pour faire de ses puces Tensor un rival pour Snapdragon et Exynos. Son équipe a pour objectif de”se concentrer sur ce dont [Google] a besoin dans cinq ans”pour ses puces.
Tout d’abord, elle a évoqué l’approche interne de Google en matière de conception de puces pour ses appareils Pixel tels que Pixel 7 et 7 Pro. L’équipe silicium de l’entreprise s’entretient constamment avec des chercheurs en IA pour”savoir exactement quelle sera la tendance des modèles d’apprentissage automatique dans cinq ans”.
“Je ne prends pas de décisions en fonction de la situation actuelle de l’apprentissage automatique, et je peux dire cela parce que je travaille chez Google. Même avec le logiciel que notre équipe de logiciel fait. Je sais où l’équipe logicielle veut emmener les expériences utilisateur dans cinq ans. » dit Gupta.”C’est l’avantage de ne pas être un fournisseur de silicium marchand, mais un fournisseur de silicium interne. Ces décisions de compromis sont donc très difficiles, mais je pense qu’elles deviennent un peu plus faciles lorsque vous êtes intégré verticalement.”
Google pense que l’expérience de l’utilisateur final est plus importante que les performances de Tensor dans les benchmarks
Le fabricant de pixels se concentre désormais fortement sur l’ajout de fonctionnalités basées sur l’IA à ses produits, et c’est l’approche que l’entreprise préfère au lieu de se concentrer sur les références. De plus, Gupta dit que Google est”parfaitement à l’aise”de ne pas gagner les benchmarks car ils ont donné la priorité à l’expérience de l’utilisateur final.
Gupta affirme que les benchmarks classiques ne sont pas censés servir un but ces jours où les innovations de l’IA se dirigent vers les smartphones. Elle affirme que cette approche, centrée sur l’IA, peut offrir des expériences utiles.
“Ils peuvent raconter une histoire, mais nous n’avons pas l’impression qu’ils racontent l’histoire complète. Et donc pour nous, ce que nous comparons, ce sont les charges de travail logicielles réelles que nous exécutons sur notre puce, puis nous nous efforçons avec chaque génération de puces tenseurs de les améliorer, qu’il s’agisse d’une meilleure qualité, de meilleures performances, d’une consommation réduite.
