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L’approche de Google sur Pixel et Tensor en matière de benchmarks

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novembre 22, 2022

Tensor G2 est le sujet de cette semaine sur le podcast Made by Google, et le quatrième épisode donne un aperçu de l’approche de Pixel en matière de puces, ainsi que des points de repère.

Monika Gupta est directrice principale de la gestion des produits pour Google Silicon Teams et doit « se concentrer sur ce [Google] besoin[s] dans cinq ans » pour ses puces. L’interview a souligné comment cette approche interne des puces implique que l’équipe du silicium discute avec les chercheurs en intelligence artificielle de Google pour « savoir exactement où les modèles d’apprentissage automatique évoluent dans cinq ans ».

Je ne prends pas de décisions en fonction de la situation actuelle de l’apprentissage automatique, et je peux dire cela parce que je travaille chez Google. Même avec le logiciel que notre équipe de logiciel fait. Je sais où l’équipe logicielle veut emmener les expériences utilisateur dans cinq ans. C’est l’avantage de ne pas être un fournisseur de silicium marchand, mais un fournisseur de silicium interne. Ces décisions de compromis sont donc très difficiles, mais je pense qu’elles deviennent un peu plus faciles lorsque vous êtes intégré verticalement.

Pendant ce temps, il y avait une section sur les perspectives de l’équipe Tensor sur les références et sur ce que le Pixel priorise à la place :

Je pense que les repères classiques ont servi à quelque chose à un moment donné, mais je pense que l’industrie a évolué depuis. Et si vous regardez ce que Google essaie de faire en poussant les innovations de l’IA dans un smartphone, parce que nous pensons que c’est l’approche qui offrira des expériences utiles comme certaines de celles que je viens de mentionner, les références classiques ont été créées à une époque où l’IA et les téléphones n’existaient même pas.

Ils peuvent raconter une histoire, mais nous n’avons pas l’impression qu’ils racontent l’histoire complète. Et donc pour nous, ce que nous comparons, ce sont les charges de travail logicielles réelles que nous exécutons sur notre puce, puis nous nous efforçons avec chaque génération de puce tenseur de les améliorer, qu’il s’agisse d’une meilleure qualité, de meilleures performances, d’une puissance réduite.

Google dit qu’il est « parfaitement à l’aise » de ne pas gagner ou d’avoir l’air aussi bien sur les benchmarks car il donne la priorité aux expériences de l’utilisateur final qui résultent des décisions qu’il a prises en matière de puces.

Comme sur Pixel 6 et Pixel 7, vous pouvez voir toutes les innovations incroyables que nous avons apportées, et beaucoup d’entre elles étaient comme les premières sur Pixel. Nous sommes donc très à l’aise avec cette approche

Cette approche reflète ce que Google valorise (c’est-à-dire les fonctionnalités alimentées par l’IA) – bien que des références d’IA existent – mais il serait intéressant de voir si leur philosophie change à mesure que le silicium de l’entreprise mûrit. Par exemple, il y a une nature prête à l’emploi pour les deux premières générations qui pourraient éventuellement se transformer en cœurs personnalisés, comme Apple, avec plus d’expérience dans le domaine.

Interrogé sur la feuille de route du silicium, Gupta a répété un sentiment de l’année dernière sur la façon dont l’objectif final est de faire en sorte que Tensor prenne en charge l’informatique ambiante :

… la vision globale pour nous et pour la famille Tensor est vraiment axée sur l’informatique ambiante. L’informatique ambiante signifie que la technologie vous facilite la vie. Je pense que nous avons beaucoup de preuves dont nous avons parlé aujourd’hui, qu’il s’agisse de faciliter la photographie, de passer des appels téléphoniques et de faciliter l’utilisation de votre téléphone, comme vos tâches quotidiennes.

Je dirais que nous nous appuyons sur cette vision de l’informatique ambiante et trouvons comment faire des choses super complexes et nuancées dans la puce d’une manière économe en énergie qui vont débloquer certaines de ces expériences informatiques ambiantes.