Apple の A15 Bionic は、ML ベンチマークで Google の Tensor チップよりも優れたスコアを獲得

Google Tensor チップのベンチマーク スコアは、早期採用者やメディアが Pixel 6 および 6 Pro ユニットを受け取ったことでオンラインに表示され始めました。 Google は Tensor チップの ML 機能を強調していますが、GeekBench ML のような合成ベンチマークは有望な結果を示していません。 Apple A15 Bionic チップは、機械学習の面でも Google の最初の自社チップよりもはるかに強力であるようです。

Apple A15 Bionic vs Google Tensor チップ: GeekBench ML スコア

Twitter で Max Weinbach によって最初に強調され、 Notebookcheck によって 裏付けられた ように、 Apple の A15 Bionic は、TensorFlow Lite CPU、GPU、および ML テスト全体の GeekBench ML でより良い結果を示しています 。 Tensor のスコアは CPU、GPU、NNAPI で 313、1359、1722 でしたが、A15 Bionic のスコアは CPU、GPU、Core ML カテゴリで 945、2061、2212 でした。これは全面的に A15 Bionic の明らかな勝利であり、Google Tensor はそれに及ばない。

スコアは A15 Bionic の方が優れているかもしれませんが、 Tensor の ML 機能が良くないという意味ではありません 。実際、Google が Tensor を使用した目的は、独自の ML モデルとうまく連携するチップを設計することでした。そして、Google が Tensor で採用しているヘテロジニアス コンピューティングのアプローチに従うと、ここでベンチマークに完全に依存すべきではないことは明らかです。

「ピーク速度に合わせて個々の要素を最適化するのではなく、Tensor 内のさまざまなサブシステムがうまく連携して動作するようにしました。 CPU と GPU のピーク速度はベンチマークでは優れているように見えますが、実際のユーザー エクスペリエンスを常に反映しているわけではありません」と Google プロダクト マネージャーの Monika Gupta 氏は Pixel Fall の発表イベントの基調講演で述べました。

Google Tensor が他の Android フラッグシップに搭載されているチップセットとどのように比較されるか知りたい場合は、Moor Insights & Strategy の Anshel Sag が Pixel 6 シリーズの Geekbench スコアを S21 Ultra、Redmagic 6S Pro、ROG Phone 5、Snapdragon Insider Phone と比較しています。 Surface Duo 2。以下で確認できます。

さて、ML ベンチマーク スコアは別として、これもあまり美しいとは言えません。 Google の最初のチップセットは強力ですが、今日のほとんどの Android フラッグシップ携帯電話に搭載されている Snapdragon 888 チップに匹敵するものではありません。興味があれば、リンク先の記事で Google Tensor を Snapdragon 888 および A15 Bionic と比較しました。