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Googles erstes 3nm-SoC
Google hat den Tensor G5 vorgestellt, sein erstes in Serie gefertigtes System-on-Chip auf 3nm-Basis und das erste SoC des Unternehmens, das von TSMC statt von Samsung produziert wird. Der Tensor G5 bildet das siliconbasierte Herz der gesamten Pixel-10-Familie und bringt verbesserte Energieeffizienz, stärkere On-Device-KI und eine Reihe von Bildverarbeitungs-Updates. Nachfolgend ein detaillierter Blick auf Architektur, Leistung, Anwendungsfälle und die Marktrelevanz des neuesten mobilen Chipsets von Google.
Architektur und Leistung
CPU-Konfiguration und Taktraten
Google gab bekannt, dass der Tensor G5 ein CPU-Cluster-Layout von 1 + 5 + 2 verwendet, eine deutliche Änderung gegenüber dem 1 + 3 + 4-Design des Vorjahres. Offizielle Taktangaben wurden nicht vollständig veröffentlicht, aber Geekbench-Leaks zum Pixel 10 Pro Fold deuteten auf Spitzentaktraten um 3,78 GHz für den Prime-Kern hin, mittlere Kerne bei etwa 3,05 GHz und Effizienzkerne bei ca. 2,25 GHz. Google behauptet, der Tensor G5 biete im Durchschnitt eine 34-prozentige CPU-Leistungssteigerung gegenüber dem Tensor G4, ohne jedoch zu spezifizieren, ob es sich um Single-Core- oder Multi-Core-Gewinne handelt.
Praktische Auswirkungen
Der 3nm-Fertigungsknoten verbessert die Energieeffizienz so weit, dass Google für die Pixel-10-Modelle im typischen Gebrauch mehrere zusätzliche Stunden Akkulaufzeit erwartet. Diese Verbesserungen sind besonders relevant für Nutzer, die kontinuierlich KI-Funktionen nutzen, lange Videoaufnahmen machen oder längere Bildschirmzeiten für Produktivität und Multimedia benötigen.
GPU, Gaming und Grafik
Google gab nur begrenzte Details zur GPU bekannt, aber frühere Berichte deuten darauf hin, dass das Chipset mit einer Imagination-Technologies-DXT-48-1536-GPU-IP gepaart sein könnte. Wichtig ist, dass die GPU des Tensor G5 keine Hardware-Unterstützung für Raytracing enthält. Diese Einschränkung verringert die Konkurrenzfähigkeit bei Titeln und Workloads, die auf raygezeichnete Beleuchtung und Reflexionen setzen, obwohl Raytracing im Mobile-Gaming noch schrittweise Einzug hält. Für die meisten Mainstream-Spiele und alltägliche Grafikaufgaben sollte die aktualisierte Grafik-IP dennoch solide Leistung liefern, wobei rohe GPU-Benchmarks mancher Wettbewerber weiterhin voraus sein können.
KI, TPU und On-Device-Modelle
TPU-Verbesserungen und Gemini Nano
Künstliche Intelligenz steht beim Tensor G5 im Mittelpunkt. Google gibt an, dass die integrierte TPU bis zu 60 Prozent leistungsfähiger ist als die TPU im Tensor G4. Auf dem neuen SoC läuft außerdem Googles Matryoshka-artiges Transformer-Modell, eine Zwei-Milliarden-Parameter-Variante von Gemini Nano. Das lokal auf dem Tensor G5 laufende Gemini Nano arbeitet laut Google bis zu 260 Prozent schneller und ist doppelt so effizient wie auf dem Tensor G4, was reaktionsschnellere lokale KI-Funktionen wie Transkription, konversationelle Assistenten und On-Device-Bilderkennung ermöglicht.
Erweiterter Token-Window
Google hat das Token-Fenster von 12.000 beim Tensor G4 auf 32.000 beim Tensor G5 erhöht, was das Unternehmen in etwa mit 100 Screenshots vergleicht. Diese erweiterte Kontextlänge kommt Aufgaben wie längeren Transkripten, erweitertem Konversationskontext und reichhaltigerer lokaler Sprachverarbeitung zugute, ohne auf Cloud-Auslagerung angewiesen zu sein.
Bild- und Videofunktionen
Der verbesserte Bildsignalprozessor (ISP) des Tensor G5 reduziert Verwacklungen bei Low-Light-Videoaufnahmen und ermöglicht 10-Bit-HDR als Standard für 1080p- und 4K-Aufnahmen mit 30 fps. Während Pixel-10-Geräte kein lokales 8K-Recording unterstützen, bietet Google cloudbasierte Video-Boost-Funktionen zur Verbesserung höher aufgelöster oder längerer Aufnahmen durch Online-Verarbeitung. Die ISP-Verbesserungen sind besonders wertvoll für Creator und Alltagsnutzer, die Videos unter schwierigen Lichtverhältnissen aufnehmen.
Konnektivität, Akku und praktische Anwendungsfälle
Die Pixel-10-Geräte nutzen weiterhin das Exynos-5400-Modem für 5G-Konnektivität. Die Kombination aus einem effizienteren 3nm-Chip und stärkeren KI-Fähigkeiten richtet sich an mehrere praktische Anwendungsfälle: lokale Transkription und Übersetzung, schnellere Bild- und Videobearbeitung, verbesserte Akkulaufzeit für Power-User sowie reichhaltigere Offline-KI-Erlebnisse für datenschutzorientierte Nutzer und Unternehmenseinsätze.
Vergleich und Marktrelevanz
Obwohl der Tensor G5 bemerkenswerte KI- und Effizienzgewinne bringt, ist er nicht als reiner Performance-Leader gegen Chips wie Qualcomms Snapdragon 8 Elite, MediaTeks Dimensity 9400+ oder Apples A18 Pro positioniert. Google setzt den Schwerpunkt auf spezialisierte Machine-Learning-Funktionen, Kameraverarbeitung und Verbesserungen der Nutzererfahrung statt auf die Jagd nach absoluten CPU-/GPU-Benchmark-Spitzenwerten. Für Käufer, die On-Device-KI, Datenschutz und Pixel-exklusive Softwarefunktionen priorisieren, stellt der Tensor G5 eine bedeutende Weiterentwicklung dar.
Verfügbarkeit, Preisgestaltung und Aktionen
Die Pixel-10-Serie mit Tensor G5 ist ab sofort auf Amazon vorbestellbar, beginnend bei $799 mit einem erwarteten Veröffentlichungstermin am 28. August. Zur Markteinführung gibt es Aktionen: eine $100-Geschenkkarte beim Basis-Pixel 10, $200 für Pixel 10 Pro und Pixel 10 Pro XL sowie eine $300-Geschenkkarte beim Pixel 10 Pro Fold, das zu einem Premiumpreis von rund $1.799 angeboten wird.
Fazit: Für wen ist der Tensor G5 wichtig?
Der Tensor G5 ist besonders relevant für Nutzer, die Wert auf On-Device-Künstliche Intelligenz, fortschrittliche Kamera- und Videobearbeitung sowie längere Akkulaufzeiten im Alltag legen. Mobile Gamer und Anwender, die reine Benchmark-Spitzenwerte suchen, setzen möglicherweise auf andere Flaggschiff-SoCs. Für ein ausgewogenes Smartphone-Erlebnis mit branchenführenden KI-Funktionen bietet die Pixel-10-Produktreihe jedoch ein überzeugendes Gesamtpaket.
Wichtigste Merkmale im Überblick
- Erstes Google-SoC auf 3nm und hergestellt von TSMC
- CPU-Cluster-Layout: 1 + 5 + 2
- Behauptete durchschnittliche CPU-Steigerung von 34% vs. Tensor G4
- TPU bis zu 60% leistungsfähiger und Gemini Nano On-Device-Beschleunigung
- Token-Fenster erweitert auf 32.000
- Verbesserter ISP mit 10-Bit-HDR als Standard für 1080p und 4K@30fps
- Keine Hardware-Raytracing-Unterstützung und kein lokales 8K-Recording
Quelle: wccftech
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