La puce Google Tensor, au cœur des Pixel 6 et 6 Pro, n’a plus aucun secret

Nous avons testé les Pixel 6 et 6 Pro, et nous nous intéressés de plus près à la puce Tensor. Pour rappel, les Pixel 6 intègrent pour la première fois un SoC maison conçu par Google qui se nomme Google Tensor tout simplement. Google aurait prévu d’en développer une tous les ans, ils pourraient même créer des puces plus puissantes à destination des Chromebook par exemple.

9 /10

Apple

iPhone 13 Pro

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9 /10

Google

Pixel 6 Pro

Fiche produit Voir le test Disponible à 549 €

Le média spécialiste Anandtech s’est intéressé de plus près à cette puce Google Tensor, ils l’ont décortiquée dans tous les sens.

Une puce conçue par Google et Samsung

Comme on s’y attendait, le SoC Google Tensor est un dérivé du Samsung Exynos 2100 que l’on retrouve dans le Galaxy S21. Google a donc travaillé main dans la main avec Samsung pour concevoir sa puce, il y a de nombreux points communs entre les deux puces.

Comme vous pouvez le voir dans le tableau, ci-dessus, l’ISP (Image signal Processor) ou encore le modem 5G sont identiques dans les deux puces. Cela ne signifie pas que les puces sont les mêmes, comme vous pouvez le constater dans le tableau, les CPU et du GPU diffèrent. Google a utilisé deux coeurs performants, les fameux ARM Cortex-X1 au lieu d’un sur l’Exynos. En réalité, techniquement, le CPU du Tensor est plus proche d’un Snapdragon 888 de Qualcomm.

Les CPU et GPU du Google Tensor ne brillent pas

Dans les tests d’Anandtech, les trois puces sont très similaires. Le graphique ci-dessous est très intéressant, car il compare la puissance à la consommation d’énergie sur chaque coeur du CPU.

On peut ainsi voir les Cortex-X1, mais aussi les Cortex-A76. Dans les scores agrégés, les puces d’Apple, l’A15 et l’A14, sont bien plus efficientes. Quant aux performances du Tensor / GS101, elles sont légèrement inférieures à celles de l’Exynos 2100 et sont à la traîne par rapport au Snapdragon 888 d’une marge notable (12,2 %), tout en consommant 13,8 % d’énergie en plus. Cette différence est liée à la gestion de la mémoire par la puce Tensor, ainsi qu’à une latence plus élevée. Cela peut aussi s’expliquer par le système de refroidissement, sans doute moins efficace comme on va le voir plus bas.

Bien que le Google Tensor ait le double de cœurs X1 que les autres SoC Qualcomm et Samsung, la puce de Google s’en sort moins bien sur GeekBench (graphique ci-dessous). Cela s’explique par le fait que les cœurs Cortex-A76, les cœurs intermédiaires, sont moins bons que la concurrence. C’est ce que l’on peut également observer dans le graphique ci-dessus.

La différence face à Samsung et Qualcomm sera plutôt à aller chercher du côté du GPU. On retrouve un GPU ARM Mali-G78 avec 20 cœurs avec 42 % de cœurs de plus que l’Exynos 2100.

En pratique, cependant, les résultats obtenus par Anandtech sont assez moyens. Sur le papier, l’énorme GPU G78MP20 semblait être un mastodonte, mais dans la pratique, il n’atteint pas les niveaux de performances théoriques. Les performances graphiques de la puce de Google Tensor ne sont pas meilleures que celles de l’Exynos 2100, de plus, elles sont également handicapées par la conception des téléphones.

En effet, le média américain souligne que la conception interne des Pixel 6 est plus proche des iPhone que des autres smartphones, étant donné que le SoC n’est pas collé à l’affichage. C’est mieux pour la réparabilité, c’est moins bien pour la dissipation de chaleur. Anandtech a donc mesuré des points de chaleur intenses, en particulier sur le côté gauche du téléphone près du SoC.

Un moteur neuronal unique

L’élément qui diffère complètement est le moteur neuronal. Ce terme regroupe plusieurs composants, dont le TPU (Tensor Processing Unit) et le NPU (Neural Network Processing Unit). Pour la petite anecdote, c’est le TPU qui a donné son nom commercial à la puce de Google.

Ici, Anandtech souligne le travail impressionnant de Google sur la conception du TPU. Il s’agit, selon eux, d’un avantage concurrentiel extrêmement impressionnant par rapport aux autres plates-formes, car il représente un bond de géant en termes de performances.

Cela explique les résultats que l’on a pu observer sur les capacités photo des Pixel 6, par exemple, par rapport aux smartphones concurrents. Le graphique ci-dessus ne montre qu’un aspect de ce moteur neuronal, la puce Google Tensor fait mieux qu’Apple dans de nombreux domaines, dont l’analyse du langage par exemple ou la reconnaissance d’images.

Google a conçu une puce maison pour se différencier

On comprend mieux pourquoi Google a conçu une puce maison pour ses smartphones. Ils ont estimé qu’ils pouvaient créer de la valeur en optant pour une approche personnalisée afin d’obtenir de meilleures performances et une meilleure efficacité dans les tâches liées à l’intelligence artificielle.

Ce travail d’AnandTech montre également la collaboration entre Samsung et Google, alors que l’entreprise américaine ne le mentionne pas dans ses communications. Certaines des caractéristiques déterminantes des puces Exynos se trouvent sur le Tensor, en particulier l’efficacité énergétique. Cela signifie que la puce Tensor prend du retard, tout comme l’Exynos, par rapport aux solutions Snapdragon de Qualcomm en ce qui concerne l’autonomie.

Même constat pour le choix d’un plus gros GPU. En théorie, on pouvait s’attendre à de meilleures performances. En pratique, la conception des Pixel est mauvaise pour la dissipation thermique. Cette première cuvée n’est pas une déception, néanmoins il y a des points faibles dans la conception et certains choix peuvent être critiqués.

Au final, le processeur neuronal est le seul domaine où le Google Tensor brille réellement. Le traitement du langage naturel semble être le point fort de Google et du Tensor, avec incontestablement une grande avance sur la concurrence. Il sera intéressant de voir comment Google fait évoluer la future puce, la Tensor 2, pour la différencier davantage de l’Exynos de Samsung.