苹果的A15仿生在ML基准测试中的得分优于谷歌的Tensor芯片

随着早期采用者和媒体收到他们的 Pixel 6 和 6 Pro 单元，Google Tensor 芯片的基准测试分数已经开始出现在网上。尽管谷歌强调了 Tensor 芯片的 ML 功能，但像 GeekBench ML 这样的综合基准测试并没有显示出有希望的结果。在机器学习方面，苹果 A15 仿生芯片似乎也比谷歌的第一个内部芯片强大得多。

Apple A15 Bionic 与 Google Tensor Chip：GeekBench ML 得分

正如 Max Weinbach 在 Twitter 上首次强调并由Notebookcheck证实的那样，Apple 的 A15 Bionic 在 GeekBench ML上的 TensorFlow Lite CPU、GPU 和 ML 测试中显示出更好的结果。Tensor 在 CPU、GPU 和 NNAPI 方面的得分为 313、1359 和 1722，而 A15 Bionic 在 CPU、GPU 和 Core ML 类别中的得分为 945、2061 和 2212。对于 A15 Bionic 来说，这是一个明显的胜利，而且 Google Tensor 甚至还差得远。

虽然 A15 Bionic 的分数可能更好，但这并不意味着 Tensor 的 ML 能力不好。事实上，谷歌使用 Tensor 的目标是设计一款能够与自己的 ML 模型完美配合的芯片。按照谷歌在 Tensor 中采用的异构计算方法，很明显我们不应该在这里完全依赖基准。

“我们确保 Tensor 中的不同子系统能够很好地协同工作，而不是针对峰值速度优化单个元素。峰值 CPU 和 GPU 速度在基准测试中看起来很棒，但它们并不总是反映真实世界的用户体验，”谷歌产品经理 Monika Gupta 在 Pixel Fall 发布会主题演讲中说。

如果您有兴趣了解 Google Tensor 与其他 Android 旗舰上的芯片组相比如何，Moor Insights & Strategy 的 Anshel Sag 将 Pixel 6 系列 Geekbench 得分与 S21 Ultra、Redmagic 6S Pro、ROG Phone 5、Snapdragon Insider Phone 和Surface Duo 2。

现在，除了 ML 基准测试分数之外，这也不是一个很好的景象。谷歌的第一款芯片组功能强大，但与当今大多数 Android 旗舰手机上的骁龙 888 芯片并不完全相同。