兼容并包的 Android 系統，造就了百花齊放的 Android 智能手機。但對于機皇的稱號，每個人心里都有著自己的答案。

而 CNN（有線電視新聞網）則把「目前最佳 Android 手機」的稱號送給了 Pixel 6 Pro，稱其有著優秀的相機、流暢的系統以及獨有的外觀。

造就這些特色的除了 Android 12 系統，還有 Google 首枚自研芯片 Tensor，如此的軟硬結合成就了幾年間競爭力、關注度最高的 Pixel，沒有之一。

在 Pixel 亮相之前，有著蘋果自研 A 系列芯片的珠玉在前，Tensor 也被貼上了「炸場」的標簽，似乎 Google 也會拿出一枚足以名垂青史的自研 SoC。

只是隨著 Pixel 的出貨，Tensor 的架構、性能也被徹底解構，但它在性能、功耗上的表現還不足以稱得上「成熟」。但在一些功能模塊的取舍上，頗具 Google「設計」的匠心。

到底是自研，還是「魔改」

21 世紀的半導體產業已不像上個世紀 80 年代的百家爭鳴，更像是幾大寡頭之間三分天下。

Google Silicon 團隊在 Tensor 上已經投入了三到四年，但對于一款面向于智能手機的處理器 SoC 而言，沒有深厚的技術積累，想要「出道即巔峰」實屬有些癡人說夢。

隔壁的蘋果在芯片產業上投入了接近三十幾年，水瓶座、PowerPC 均折戟，最終在 2010 年發布自研 A4 芯片，并終于在 A7 上「一炮而紅」，甩下對手幾個身位。

Google Silicon 團隊此前并沒有復雜 SoC 芯片的設計、制造經驗，此前的作品更多的是 Pixel 2、Pixel 3 的圖像處理芯片 PVC，Pixel 3 及后續的 Titan M 安全芯片。

Titan M 安全芯片.

Tensor 則是 Google Silicon 團隊的首款「作品」。

Google Silicon 團隊的副總裁菲爾?卡馬克（Phil Carmack）在 Ars Technica 的采訪之中曾坦言，「雖然我們是初涉 SoC 領域的團隊，但我們知道如何去打造一枚專業級芯片，我們有著非常可靠的實現路徑。」

所以，有些類似程咬金的 Tensor 到底自研幾分，引起了相當大的關注。在 Pixel 6 Pro 發售之后，Anandtech 就對 Tesnor 做了一次徹徹底底的解構與分析。

簡單來說，Tensor 與三星 Exynos 的命名規則較為接近，并且幾年前，就傳出三星半導體已開始提供「半定制」芯片的服務。

ETNews 甚至在 8 月份的報道中就表明，三星會根據客戶需求提供定制技術與功能，甚至可以在芯片設計階段就可以介入。

Google Tensor 絲印內部命名為 S5P9845，而 Exynos 2100 則是 S5E9840. 圖片來自：TechInsights

雖然近些年，三星的 Exynos 芯片不如高通和聯發科，但在角色上，三星已然不再是簡單的芯片制造商，格局打開了。

除了背景信息，Tensor 與 Exynos 用著相同的 CPU、GPU 架構，且電源管理、IO、存儲控制器等等大功能模塊均為同源。只是，在 SoC 大功能模塊的設計之上有著「客制」的影子，Tensor 與 Exynos 有著很大的不同。

三星 Galaxy S21 Ultra 與 Google Pixel 6 Pro. 圖片來自：digitaltrends

直白的說，Tensor 便是三星「半定制」芯片服務的一個客戶，Google 提供設計主旨，三星負責搭建生產（此處埋個伏筆）。

嚴格來說，Tensor 應該是一款「客制化」的芯片，并非由 0 到 1 創造，而是從 1 到 2，或者 1 到 3。

這也基本解開了 Tensor 身世的一個謎題，但這并不能否定 Google Silicon 團隊的投入，畢竟芯片不是藝術品，「是騾子是馬總要拉出來溜溜」。

Google Tensor 到底什么水平？

如果用一句話來概括的話，Google Tensor 的 CPU 大概是 A12（被中核心拖累），GPU 比高通驍龍 888+ 強點（但功耗奇高），AI 性能前無古人（3 倍于 888+）。

Tensor 的 CPU 并沒有選擇主流的 1+3+4 架構，而是選用了 2+2+4 架構，兩顆 X1 超大核心，兩顆 A76 大（中）核心，以及四顆 A55 小核心。

同宗不同源的 Exynos 2100 與 Google Tensor. 圖片來自：anandtech

具體來說，Tensor 的 X1 核心 2.8GHz 的頻率是要低于 Exynos 2100 與高通驍龍 888（888+），并且相對于 Exynos 2100，Google 給設計了 1MB 的 L2 緩存，與驍龍 888 齊平，超過 Exynos 2100。

兩顆降頻的 X1 在性能表現上無出其右，較低的頻率選擇也讓 Tensor 能夠長時間的運行高負載而不降頻。

到了大（中）核心，Tensor 沒有選擇更新的 Cortex-A78 核心，退而求其次的用上了 Cortex-A76。A76 實則是兩年前的核心架構，最早出現在高通驍龍 855 上，而現在多出現在驍龍 7 系上（這里再埋一個伏筆）。

小核心使用的是 Cortex A55，頻率為 1.8GHz，算是高端芯片的標配。而 Google 同樣給配備了兩倍于 Exynos 2100 的 L2 緩存，來到 128KB，再次向驍龍 888 看齊。

與大核心 A76 類似，小核心 A55 同樣有著一個「迷」，Tensor 將 L3 緩存與 A55 核心頻率綁定，這與 Exynos 2100 專用的 L3 緩存頻率不同，會引起延遲、功耗的問題（再加一個伏筆）。

GPU 上，Tensor 配備的是 Mali-G78 MP20，幾乎是公版 G78 的天花板，L2 頻率直接拉到喪心病狂的 996MHz，相對于 Exynos 的 MP14 來說，增加了 42% 的核心數，還堆高了頻率，那就是用功耗來換取極限性能了。

如此設計的 Tensor 在實際表現上，其實是有點偏科，2 枚超大核心的存在使得其單核心性能足夠，但 A76 的存在，整體拖累了 Tensor 的多核性能。

Google Tensor GeekBench 5 跑分。圖片來自：anandtech

只是，Tensor 最致命的是內存延遲較高，甚至不如 Exynos 2100。CPU 在等待內存的同時，也在不斷地發光發熱。在一輪的測試中，Anandtech 表示 Tensor 用去的時間更長，成績低于驍龍 888，但耗電卻更高（多 13.8%）。

CPU 之中，亮眼的只有兩枚 X1 大核心，而能效較差的 A76，以及與 L3 綁定的 A55，最終導致了 Tensor 發熱、緩慢的運行效率。

GPU 如同理論分析，高能高耗，峰值功率直接堆到 8~10W，但 Pixel 6、6 Pro 都未用搭載高通 SoC Android 手機的 VC 散熱板或者其他散熱手段，散熱水平「更像是 iPhone，而非是 Android」，積熱嚴重只能降頻，還未完成一輪測試，Pixel 就開始降頻了。

而對于 GPU 沖到 8~10W 的功率水平，我只在一些驍龍 888 的電競手機中看到過，要知道它們可是有類 PC 級主動散熱系統，并且外置電源的狀況之下。

要說在 CPU、GPU 的設計上有所遺憾的話，那在 ISP（圖像處理器）、TPU（機器學習引擎）配置上，Google 把自己的優勢徹徹底底的發揮了出來。

ISP 把 Exynos 的和 Google 的定制圖像芯片整合在一起，Exynos 的部分負責圖像的采集和前期處理，而 Google 定制的部分就負責「計算」，反映在 Pixel 6 Pro 產品上，就是視頻 HDR Net、動態模糊、人物摳像等等功能。

而 Tensor 內置的 TPU 才是 Tensor 命名的緣由，它采用最新的機器學習處理架構，并對 Android 12 系統進行過優化，不過如同其他芯片的機器學習、AI 模塊所能直接表現出來的特性還比較「模糊」。

在 Pixel 6、6 Pro 上最為直觀的就是系統、動畫流暢，語音、圖像識別速度很快這類特性。而對于 Tensor 上這顆 TPU 的性能在一些模型的跑分中，也超過了現在流行的主流 SoC（包括高通驍龍 888 與 Exynos 2100）。

另外，Google 官方還未向開發者公布這顆 TPU 的 SDK，因而 Tensor 內置的強大算力的 TPU 仍是 Google 獨享，暫時落后于蘋果 A 系芯片的開發生態。

為何如此設計 Google Tensor？

在解構 Tensor 之時，我留了幾個伏筆，一是三星負責生產，二是 CPU 大核心 A76 的選擇，三是 A55 小核心的設計問題。

其實關于 Tensor 的設計取舍還有許多的疑問，比如 2+2+4 架構的選擇，做 Tensor 的初衷等等。

Google Silicon 團隊高級主管莫妮卡?古普塔（Monika Gupta）. 圖片來自：businessworld.in

「對于 Google 來說，我們希望把 AI 運用在我們生活的方方面面」，Google Silicon 團隊高級主管莫妮卡?古普塔（Monika Gupta）又打了個比方「甚至我們園區餐廳的菜單也可能是由 AI 根據我們的喜好來設計的。」

「我們不想生產傳統意義上的智能手機」，Google 想要 AI 和機器學習處理能力大增的設備，但市面上的處理器并不滿足 Google 的需求，更強的 AI 才是 Google 選擇自研芯片的初衷。

這也是我們在 Tensor 上看到配備足夠強大 TPU 的的原因。而 Google AI 部門中最常用的名稱就是「Tensor」，取名 Tensor 的意味相當明顯。另外，Tensor（張量）這個詞本身就很 Google，很工程師文化。

「Pixel 6 的機器學習代碼放在舊 Pixel 上，依然能夠運行，但效率就差了一些。」Tensor 獨樹一幟的 AI 性能并非是「空談」，莫妮卡補充道「Google 已經把研發部門最新最強的成果呈現在 Pixel 6、6 Pro 之中。」

「一切與你想要達成的目的一致」，這個目的就是效率，Google 認為兩個超大核以中等負載運行下的效率要遠高于一顆大核，并且能效比也更高。

Google Silicon 團隊的副總裁菲爾?卡馬克（Phil Carmack）也舉了個例子，「打開相機，除了你看到的一切，SoC 內部的 CPU、GPU、ISP、TPU 在不斷地運行、計算，復雜的場景會牽扯到大量機器計算。」此時交由兩顆 X1 處理器，更游刃有余。

「如果你需要更靈活的響應速度，高效率、高性能的達到目的，兩枚 X1 的配備是要比當下的一顆超大核心配備要更為優秀。」

至于大核心選擇 5nm 的 A76，而非更新的 A78，并未出現在這則訪談之中，由此我們只能猜測 Google 的意圖，大概有這么幾個情形。

一是，Google 認為 5nm 制程下的 A76 相對于幾年前 7nm 的 A76 性能提升 20%，足夠應付輕量負載，再高就交給雙 X1。

二是，Google 對 A76 核心有著豐富的調教經驗，更有利于直接復用此前在 Pixel 上的機器學習，無需重新去適配調用。

三是，在 Google 與三星進行合作設計 SoC 時，由于 A78 太新，三星暫時還未能提供 A78 核心，Google 退而求其次選擇 A76。

無論以何種考量，初代的 Tensor 在 CPU、GPU 的選用上還是讓 Google 吃了一塹，2+2+4 的架構以當前 Android 12 的調度之下，與 Google 的預期還有著一定的差距。

Google 為何要造芯？

Google CEO 桑達爾?皮查（Sundar Pichai）將 Tensor 芯片稱為「迄今為止在 Pixel 領域最大的創新」。

對于 Pixel 來說，即使拋開 Tensor，Pixel 6、6 Pro 仍然是 Pixel 翻開新篇章的產品，回歸主流的硬件，全新的 Android 12 以及足夠 Google 的設計。

而「自研」的 Tensor 并沒有超越當前同代的處理器，但它在 Google 的設計之下，以求自己的方式來解決問題，并呈現一臺非常規意義上的手機。

縱使配合 Android 12 的 Pixel 6、6 Pro 還未能發揮出應有的表現，而 Google 強調的 AI、機器學習功能暫時也沒有想象中的強大。不過，對于 AI、機器學習大拿 Google 來說，徹底的吃透 Tensor 也只是個時間問題了。

如同 Google Silicon 團隊卡馬克所言，在統一的處理器架構之下，市場上傳統意義的產品太多，Google 的 Pixel 系列想要分得一塊蛋糕，選擇不同的策略不失是一個好的選擇。

不僅是 Google，手機廠商自我造芯已然成為一股潮流，像是 vivo V1、小米的澎湃，實質上與 Tensor 較為接近，就是夠獨特、與眾不同的產品。

以及想讓自己對產品有著足夠的自定義權，而非是隨著市場主流處理器架構而不斷地調整產品形態，就好似今年的 Android 旗艦全部在內部散熱上下文章一般。

從這個意義來說，絕對性能并不在第一梯隊的 Tensor 對 Google 來說實則是成功了，它并未被市場大潮所裹挾，Tensor 偏向 AI、機器學習的設計已為 Pixel 系列打上了 Google 最強的印記。

本文來自微信公眾號“愛范兒”（ID：ifanr），作者：杜沅儐，36氪經授權發布。