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    Pixel 6のTensor、MLPerfでiPhone13のAI性能を上回る

    Pixel 6の画像

    Pixel 6の画像
     
    強力なAI性能を持つといわれているGoogleのTensorチップですが、GeekBenchのAIベンチマークではAppleのA15 Bionicに劣るスコアとなっていました。
     
    しかしながら、MLPerfのスコアではA15 Bionicを上回る性能を発揮しており、特に言語処理では圧倒的な差をつけました

    MLPerfでA15 Bionicを上回ったTensorチップ

    AnandTechによっておこなわれたのは、機械学習アプリケーションを実行する性能を測定するためのベンチマークであるMLPerfによるAI性能比較です。
     
    画像認識、物体検知、画像の領域分けといったベンチマークにおいて、TensorチップはA15 Bionicを上回るスコアを記録しました。
     
    TensorチップのMLPerf性能その1
     
    TensorチップのMLPerf性能その2
     
    TensorチップのMLPerf性能その3
     
    TensorチップのMLPerf性能その4
     
    しかしながら、これらのベンチマークではQualcommのSnapdragon 888には負けています。
     
    一方、言語処理に関するテストでは、Tensorチップは他のチップを圧倒する性能を発揮しました。
     
    TensorチップのMLPerf性能その5
     
    Tensorチップを搭載したPixel 6シリーズは、リアルタイム翻訳や文字起こしなど、言語に関するAIを利用した独自機能を搭載しており、まさにその背景となる性能があらわれた結果といえそうです。

    GeekBenchではA15 Bionicに劣るスコアを記録

    一方、GeekBenchのAI処理に関するベンチマークでは、以前の結果と同様に、TensorチップはA15 Bionicに劣る結果となりました。
     
    TensorチップのMLPerf性能その6
     
    ただ、A15 BionicがCoreMLを利用しているのに対し、TensorチップはGPU/NNAPIを利用しており、単純な比較はできないかもしれません。
     
    同じNNAPIを利用するAI Benchmark 4の結果では、Tensorチップは他のAndroid用チップを上回るAI性能を発揮しています。
     
    TensorチップのMLPerf性能その7
     
    ただしAIは、Google自身が述べているように、ベンチマークよりもどのように使うかが重要です。
     
    ベンチマーク性能が優れているからといって、優れたユーザー体験が得られるとは限りません。

     
     
    Source: AnandTech via 9to5Google
    (ハウザー)

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