Google’ın yeni nesil mobil işlemcisi Tensor G5, beklenen performansı veremedi. Şirketin ‘Pixel 10’ serisiyle birlikte tanıttığı çip, ısınma ve performans düşüşü sorunlarıyla gündeme geldi. Uzmanlara göre, Google’ın işlemci tasarımında uyguladığı “hazır bileşen” stratejisi, bu sonuçların temel nedeni olabilir.
PARÇA PARÇA MİMARİ
Tensor G5, sekiz çekirdekli bir CPU mimarisine sahip.
• 3,78 GHz hızında bir Cortex-X4 yüksek performans çekirdeği,
• 3,05 GHz hızında beş Cortex-A725 orta seviye çekirdek,
• 2,25 GHz hızında iki Cortex-A520 verimlilik çekirdeğiyle çalışıyor.
Yapay zeka işlemleri için beşinci nesil TPU, grafik işlemleri için ise Imagination IMG DXT-48-1536 GPU kullanılıyor. GPU, 1,10 GHz hızında çalışan PowerVR serisi birimlere dayanıyor. Ancak ışın izleme (ray tracing) desteği bulunmuyor.
Bağlantı tarafında ise sistem, Samsung üretimi Exynos 5G modemle destekleniyor. Çip, TSMC’nin 3 nm üretim teknolojisi ile üretildi; bu da teorik olarak daha yüksek transistör yoğunluğu, performans ve enerji verimliliği anlamına geliyor.
ISINMA VE YAVAŞLAMA ŞİKAYETLERİ
Kullanıcı raporlarına ve test sonuçlarına göre Tensor G5, özellikle oyunlarda yüksek ısınma ve performans düşüşü (throttling) sorunları yaşıyor. İlginç bir şekilde, bu yavaşlama sadece grafik yoğun görevlerde değil, CPU tabanlı işlemlerde, örneğin PlayStation 2 emülasyonlarında bile gözleniyor.
Uzmanlar, bu durumun yalnızca GPU’dan kaynaklanmadığını, Google’ın çipi oluşturan bileşenleri bir araya getirme biçiminden kaynaklandığını düşünüyor. Tensor G5’in “parça parça” yaklaşımı, sistemin donanım ve yazılım uyumunu zayıflatmış olabilir.
RAKİPLER FARKI AÇIYOR
Tensor G5’in rakiplerine kıyasla geride kalması dikkat çekiyor. Qualcomm’un Snapdragon 8 Elite Gen 5 işlemcisi, Geekbench 6 ve 3DMark testlerinde Google’ın çipini açık farkla geride bıraktı.
Bunun nedenlerinden biri, Qualcomm’un kendi özel tasarımı olan Oryon CPU çekirdeklerini kullanması. Ana çekirdek 4,60 GHz, performans çekirdekleri 3,62 GHz hızında çalışıyor. Ayrıca, her iki çekirdek türü de 12 MB L2 önbelleğe sahip.
Google’ın Tensor G5’i ise hala hazır Arm Cortex çekirdekleri kullanıyor ve bu çekirdekler Pixel 10 donanımına özel olarak optimize edilmemiş durumda. Bu da çipin potansiyelini sınırlandırıyor.
KONTROL EKSİKLİĞİ SORUNU
Grafik tarafında da benzer bir tablo söz konusu. Google, Imagination ile iş birliği yaparak IMG DXT-48-1536 GPU’yu Tensor G5’e entegre etti, ancak sürücülerin kontrolü tamamen Imagination’a ait. Bu da Google’ın GPU üzerinde donanıma özel optimizasyonlar yapmasını sınırlıyor.
Yapay zeka performansı, TPU sayesinde tatmin edici seviyede olsa da, temel işlem ve grafik performansındaki düşüş, kullanıcı deneyimini olumsuz etkiliyor.
MALİYET ÖNCELİĞİ ELEŞTİRİSİ
Uzmanlar, Google’ın Tensor serisinde izlediği stratejiyi “ekonomik ama özelleştirilmemiş bir yaklaşım” olarak tanımlıyor. Bu durum, bir uzmanın ifadesiyle, “hazır bir takım elbise satın alıp küçük değişikliklerle kişiselleştirmeye” benziyor. Yani çip işlevsel, ancak rakiplerinin sunduğu ince ayarlı performans ve verimlilik düzeyine ulaşamıyor.
GELECEK NESİLLER İÇİN DERS
Google, çip tasarımında maliyet verimliliğini önceliklendirmeye devam ettiği sürece, Tensor serisinin ham performans açısından Qualcomm ve Apple gibi rakiplerinin gerisinde kalacağı öngörülüyor.
Yapay zeka entegrasyonundaki güçlü yanlarına rağmen, soğutma, çekirdek optimizasyonu ve sürücü kontrolü gibi alanlarda yapılacak iyileştirmeler, Tensor G6 ve sonrasında belirleyici olacak.
Tensor G5, Google’ın yapay zeka odaklı vizyonunu sürdürürken, performans açısından donanım dünyasında hala kendine tam bir yer bulamadığını gösteriyor. Teknoloji çevrelerine göre, şirketin gelecekte ‘hazır donanım’ yaklaşımını bırakıp, tamamen kendi mimarisine sahip çipler geliştirmesi kaçınılmaz hale geldi.
