Problemas no chip Tensor G5 do Google Pixel: superaquecimento e queda de desempenho

O novo chip Tensor G5 do Google, presente nos celulares Pixel, tem gerado discussões entre entusiastas de tecnologia. Muitos usuários notaram uma tendência do componente de superaquecer e reduzir seu desempenho, um fenômeno conhecido como throttling. Essa característica, que afeta a experiência geral, pode estar ligada à forma como o Google desenvolveu a arquitetura do chip.

Arquitetura do Chip Google Tensor G5

O Tensor G5 do Google possui uma estrutura que alguns consideram complexa. Ele integra diversos componentes para lidar com diferentes tipos de tarefas, desde o processamento geral até funções de inteligência artificial.

Este chip inclui uma CPU de oito núcleos, composta por diferentes tipos de unidades de processamento. Há um núcleo de alta performance Cortex-X4, que atinge 3.78 GHz. Para tarefas de médio desempenho, o chip conta com cinco núcleos Cortex-A725, operando a 3.05 GHz. Além disso, para maior eficiência energética, existem dois núcleos Cortex-A520 com velocidade de 2.25 GHz.

Para as cargas de trabalho relacionadas à inteligência artificial e aprendizado de máquina, o Tensor G5 utiliza uma Unidade de Processamento Tensorial (TPU) de quinta geração. Essa parte do chip é essencial para as funções inteligentes que os dispositivos Pixel oferecem.

A parte gráfica do chip é gerenciada por uma GPU Imagination IMG DXT-48-1536, da série PowerVR, que funciona a 1.10 GHz. Embora seu desempenho teórico seja comparável ao de outras GPUs de ponta para celulares, como Adreno 732/740 ou ARM Mali G715 MP7, ela não oferece suporte para ray-tracing. O chip também conta com um modem 5G da Samsung Exynos para conectividade.

O componente é fabricado usando o processo de 3 nanômetros da TSMC. Essa tecnologia de fabricação permite uma maior densidade de transistores, o que pode contribuir para um melhor desempenho e eficiência energética. No entanto, o papel da TSMC na cadeia de produção pode ser complexo, já que a China pode impedir que a TSMC venda chips para os EUA em cenários específicos devido a novos controles de exportação.

A Falha no Tensor G5: Uma Abordagem Fragmentada

Acelerado aquecimento e a consequente redução de desempenho têm sido uma constante no chip Google Tensor G5. Essa característica afeta principalmente a performance em jogos, conforme relatos de usuários e testes. Por exemplo, o desempenho da nova GPU do Google Pixel 10 apresenta limitações em emulação de jogos.

Alguns especularam que a mudança do Google de uma GPU ARM Mali para a Imagination IMG DXT-48-1536 seria a causa do throttling. No entanto, essa transição não explica completamente a questão. O Tensor G5 também apresenta a redução de desempenho durante a emulação de jogos de PlayStation 2, uma tarefa que exige mais da CPU do que da GPU.

Desse modo, a metodologia do Google na criação do Tensor G5 pode ser a origem do desempenho abaixo do esperado. Por exemplo, o chip Snapdragon 8 Elite Gen 5 da Qualcomm tem se mostrado superior ao Tensor G5 em testes de desempenho como Geekbench 6 e 3DMark.

Essa diferença pode ser explicada pelas escolhas de design. A Qualcomm utiliza núcleos de CPU personalizados, chamados Oryon, no Snapdragon 8 Elite Gen 5. O núcleo principal opera a 4.60 GHz, e os núcleos de desempenho a 3.62 GHz. A Qualcomm também investe em otimizações, incluindo um cache L2 de 12 MB para ambos os tipos de núcleos. Os celulares com Snapdragon superam o Pixel em diversos aspectos de performance.

Em contraste, o Tensor G5 do Google emprega núcleos de CPU Arm Cortex “prontos para uso”, que podem não estar tão otimizados para funcionar especificamente com o Pixel 10. Similarmente, embora o Google tenha colaborado com a Imagination para a GPU IMG DXT-48-1536, a Imagination mantém controle total sobre os drivers da série DXT.

Isso significa que, embora o Google possa ajustar certas funcionalidades da GPU, como as relacionadas à inteligência artificial e gerenciamento de energia, a empresa depende da Imagination para atualizações de drivers e códigos específicos de hardware. Essa dependência limita o controle do Google sobre otimizações essenciais, afetando o potencial máximo do chip. Há outros chips, como o Dimensity 9500, que também utilizam a mesma tecnologia de fabricação de 3nm, mas que apresentam diferenças importantes em termos de custo e design.

A estratégia de design de chip do Google pode ser comparada a comprar um terno pronto e depois fazer alguns ajustes. O terno é funcional, mas não tem a qualidade ou a personalização de um feito sob medida. Enquanto o Google priorizar a redução de custos no desenvolvimento de seus chips, o desempenho bruto pode continuar a ficar atrás dos concorrentes, mesmo com elementos como a TPU.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.