Google은 Qualcomm에 의존하지 않고 자체 프로세서를 제조할 것입니다.

검색의 거인은 올인원 솔루션을 추구합니다 그리고 소년은 Google 제품의 팔로워가 많지 않기 때문에 "말하자면 특이한 방식"으로 이를 수행했지만 검색 엔진 덕분에 뿐만 아니라 유명한 Android 덕분에 상당히 좋은 위치에 도달했습니다. 운영 체제.

그리고 후자라고 하면 최근 구글은 스마트폰에 구현될 첫 번째 칩 공개, 이는 Google이 Tensor라는 자체 프로세서를 구축할 것이기 때문에 Apple과 Samsung의 가장 큰 도전 과제임을 나타냅니다. 이번 가을에 새로운 Pixel 6 및 Pixel 6 Pro 휴대전화에 전원을 공급할 예정입니다.

하지만 이것은 구글이 마침내 퀄컴과 작별을 고한다는 의미는 아니다. 라고 발표한 이후로 계속해서 긴밀하게 작업할 것입니다 Snapdragon 플랫폼을 기반으로 하는 현재 및 미래의 제품에서 이러한 일이 발생하면 더 이상 Google Android 휴대폰용 칩을 제공하는 선두 업체가 아닙니다.

후자는 이제 Tensor로 대체될 Snapdragon 프로세서가 장착된 픽셀의 시대를 끝냅니다. Google의 움직임은 이제 Intel 칩 대신 새 컴퓨터에 자체 프로세서를 사용하는 Apple의 움직임을 따릅니다. 그리고 Apple과 마찬가지로 Google도 Arm 기반 아키텍처를 사용합니다.

프로세서 Arm은 더 적은 전력을 소비하며 업계 전반에서 모바일 장치에 사용됩니다.스마트폰부터 태블릿, 노트북까지.

이름에 대해 "텐서" 이것은 프로세서에 주어진 Google의 TensorFlow 처리 장치 이름에 대한 경의입니다., 그의 프로젝트 중 일부를 홍보했습니다. 이것은 완전한 시스템 온 칩(SoC) 또는 SoC(System on Chip)로, 음성 합성 및 번역과 같은 기능뿐만 아니라 전화의 사진 및 비디오 처리를 크게 향상시킬 것이라고 회사는 말합니다.

회사 블로그 게시물에 따르면, Tensor에는 인공 지능 애플리케이션을 실행하는 전용 프로세서가 포함되어 있습니다. (일체 포함), 플러스 중앙 프로세서, 그래픽 프로세서 및 신호 프로세서.

그가 언급한 휴대전화가 기기에서 더 많은 정보를 처리하도록 허용 클라우드로 데이터를 보내지 않아도 됩니다. 이러한 핵심 사항 외에도 프로세서는 기계 학습 작업 중에 더 나은 성능을 제공할 것으로 예상되며, 이는 Google의 현재 및 새로운 기능과 서비스를 향상시키기 위한 필수 업그레이드입니다.

Google은 현재 시장에 존재하지 않는다고 생각하는 프로세서를 만들고 싶어합니다.

"Pixel의 문제는 시장에서 사용할 수 있는 기술 솔루션이 계속해서 한계에 부딪힌다는 것이었고, 전화로 연구팀으로부터 더 발전된 것을 얻기가 정말 어렵습니다."라고 사장이 말했습니다. 지난 주 CNBC와의 인터뷰에서 Google 하드웨어 Rick Osterloh. 그는 "기계 학습과 인공 지능을 통해 전화로 할 수 있는 일을 정말로 바꿀 것"이라고 덧붙였다.

Tensor는 올해 말 출시될 Pixel 6 및 Pixel 6 Pro에서 데뷔할 예정입니다.. 이는 회사가 과거에 어려움을 겪고 있음을 인정한 복잡한 스마트폰 시장에서 차별화를 추구함에 있어 회사에 큰 진전입니다.

이것이 맞춤형 칩을 만드는 이유 중 하나입니다. 오스텔로는 이렇게 말했습니다.

«새로운 칩은 Google 휴대폰이 더 나은 사진과 동영상을 찍는 데 도움이 될 것입니다. "우리는 컴퓨터 사진 촬영을 위해 제작된 맞춤형 프로세서를 실제로 만들었습니다."

실제로 Google의 Pixel 휴대전화는 이미 시중에 나와 있는 모든 휴대전화 중 최고의 사진을 찍기 때문에 큰 주장입니다. 미디어 데모에서 Osterloh는 새로운 칩이 사진을 찍는 동안 피사체가 움직일 때 흐림을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 예를 보여주었습니다.

Google이 사진을 향상시키는 데 사용하는 것과 동일한 기술을 이제 비디오를 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. Osterloh는 다른 칩에서는 불가능하다고 말했습니다.

Osterloh는 "실리콘을 설계한 팀은 Pixel을 더욱 개선하기를 원했습니다.

출처 : https://blog.google/


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