Điểm chuẩn là cách đáng tin cậy nhất để đo hiệu suất của chip trong một thời gian dài, nhưng Google cho biết họ có đủ tin tưởng vào hiệu suất của Tensor rằng nó không quan trọng nếu nó không giành được điểm chuẩn.
Phát biểu trên Made by Google Podcast Monika Gupta, giám đốc cấp cao quản lý sản phẩm của Google Silicon Teams, nhấn mạnh nỗ lực của công ty để biến chip Tensor trở thành đối thủ của Snapdragon và Exynos. Nhóm của cô ấy có ý định “tập trung vào những gì [Google] cần [s] trong 5 năm tới” cho chip của mình.
Đầu tiên, cô ấy thảo luận về phương pháp nội bộ của Google để thiết kế chip cho các thiết bị Pixel như Pixel 7 và 7 Pro. Nhóm silicon của công ty liên tục trao đổi với các nhà nghiên cứu AI để “biết chính xác vị trí mà các mô hình học máy đang thịnh hành trong 5 năm tới.”
“Tôi không đưa ra quyết định dựa trên vị trí của học máy ngày nay và tôi có thể nói bởi vì tôi làm việc tại Google. Tương tự với phần mềm mà nhóm phần mềm của chúng tôi đang làm. Tôi biết nhóm phần mềm muốn đưa trải nghiệm người dùng vào đâu trong 5 năm kể từ bây giờ ”. Gupta nói. “Đó là lợi ích của việc không phải là nhà cung cấp silicon thương mại mà là nhà cung cấp silicon nội bộ. Vì vậy, những quyết định đánh đổi đó rất khó khăn, nhưng tôi nghĩ chúng sẽ dễ dàng hơn một chút khi bạn được tích hợp theo chiều dọc. ”
Google tin rằng trải nghiệm người dùng cuối quan trọng hơn hiệu suất của Tensor trong các điểm chuẩn
Nhà sản xuất Pixel hiện đang tập trung nhiều vào việc bổ sung các tính năng dựa trên AI vào các sản phẩm của mình và đó là cách tiếp cận mà công ty ưa thích thay vì chuyển trọng tâm sang điểm chuẩn. Ngoài ra, Gupta cho biết Google “hoàn toàn thoải mái” khi không giành được điểm chuẩn vì họ đã ưu tiên trải nghiệm người dùng cuối.
Gupta lập luận rằng điểm chuẩn cổ điển không nhằm phục vụ một mục đích ngày nay khi AI đổi mới đang hướng đến điện thoại thông minh. Cô khẳng định cách tiếp cận này-tập trung vào AI-có thể mang lại những trải nghiệm hữu ích.
“Họ có thể kể một số câu chuyện, nhưng chúng tôi không cảm thấy như họ kể câu chuyện hoàn chỉnh. Và vì vậy, đối với chúng tôi, những gì chúng tôi đánh giá là khối lượng công việc phần mềm thực tế mà chúng tôi đang chạy trên chip của mình và sau đó, chúng tôi cố gắng với mọi thế hệ chip tensor để làm cho chúng tốt hơn, cho dù đó là chất lượng tốt hơn, hiệu suất tốt hơn, điện năng thấp hơn. ”