Google: así son sus procesadores Tensor con inteligencia artificial para celulares

Estas son las características de la nueva tecnología de Google incluida en los recientes Pixel 6.

Pionera en su funcionalidad, así vienen equipados los procesadores Tensor. Foto: HardZone
Pionera en su funcionalidad, así vienen equipados los procesadores Tensor. Foto: HardZone

Desde hace un tiempo, Google viene proponiendo nuevas alternativas de procesadores para sus equipos tecnológicos, debido a que ya no quiere depender de piezas pertenecientes a otras marcas por motivos de compatibilidad y exclusividad.

Es por ello que, tras el lanzamiento de sus celulares Pixel 6 y Pixel 6 Pro, nos trae los chips Tensor, su primer procesador destinado específicamente a las necesidades del celular de Google. La empresa ya ha mostrado innovaciones parecidas. Por ejemplo, cuenta con los Tensor Processor Units para acelerar los algoritmos de búsqueda de datos y clasificación.

También ha creado la VPU, tecnología enfocada en la transcodificación de video de servicios como YouTube, y su servicio de juego en la nube, Stadia.

¿Qué podemos esperar del Google Tensor?

A diferencia de Apple, Google no crea núcleos de procesador desde cero, sino que se ha especializado en aceleradores que combinan con los diseños base de ARM. Es por ello que la novedad recae en que sus equipos cuentan con tres tipos de núcleo dentro del procesador, en vez de dos:

- Dos núcleos Cortez X1 para realizar tareas de máximo rendimiento

- Cuatro núcleos Cortez-A76 para las tareas de rendimiento medio

-Cuatro núcleos Cortex-A55 para tareas sencillas.

Adicional a ello, también se hace uso de la tecnología DynamIQ, la cual permite que todos los núcleos trabajen al mismo tiempo en donde sean más eficientes para el sistema operativo.

La distribución de procesos con IA repotencian la memoria interna de los Pixel 6

La distribución de procesos con IA repotencian la memoria interna de los Pixel 6. Foto: zoomtecnologico.com

¿De dónde viene el nombre Tensor?

Es un concepto matemático donde, si una matriz es un vector con una dimensión más, entonces un Tensor es una matriz con dimensión adicional.

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