Google Tensor

Google Tensor: Tiefe Integration von KI und das Gleichgewicht der Leistung in Ihrer Tasche

April 2025

Seit dem Debüt der ersten Generation von Google Tensor hat das Unternehmen bedeutende Fortschritte in der Entwicklung eigener mobiler Prozessoren gemacht. Der heutige Tensor ist nicht nur ein SoC (System-on-Chip), sondern eine Plattform, die fortschrittliche KI-Technologien, Energieeffizienz und Optimierung für das Google-Ökosystem vereint. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was den Prozessor auszeichnet, wie er sich in realen Szenarien bewährt und wer darauf achten sollte.

1. Architektur und Fertigungsprozess: Intelligente Optimierung

Google Tensor basiert auf einem 5-nm-Fertigungsprozess, der nach wie vor relevant ist für das Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieverbrauch. Seine Architektur umfasst:

- 8 CPU-Kerne: Eine Kombination aus 2 leistungsstarken Cortex-X2-Kernen mit bis zu 2,8 GHz, 2 Cortex-A78-Kernen (2,4 GHz) und 4 energieeffizienten Cortex-A55-Kernen (1,8 GHz). Dieses Setup ermöglicht eine Aufgabenverteilung zwischen den Kernen, um die Wärmeentwicklung zu minimieren.

- GPU Mali-G78 MP20: 20 Recheneinheiten sorgen für eine hohe Grafikleistung, die für Spiele und Rendering entscheidend ist.

- 3 MB L2-Cache: Beschleunigt die Datenverarbeitung, indem es die Latenz bei der Arbeit mit dem Speicher verringert.

Eine Besonderheit von Tensor ist die Integration des TPU (Tensor Processing Unit) — einer spezialisierten Einheit für maschinelles Lernen. Sie ist verantwortlich für die sofortige Verarbeitung von Fotos, Sprach-Recognition im Google Assistant und die Anpassung des Systems an die Benutzergewohnheiten.

2. Leistung in realen Aufgaben: Wo glänzt er?

- Spiele: In Genshin Impact oder Call of Duty: Mobile zeigt Tensor stabile 60 FPS bei hohen Einstellungen. Die Mali-G78 MP20 bewältigt die Last gut, jedoch kann es bei langen Spielsitzungen zu einer Erwärmung auf bis zu 42°C kommen. Das integrierte Kühlsystem in Pixel-Smartphones kompensiert dies und verhindert Drosselung.

- Multimedia: Die Unterstützung für AV1- und HDR10+-Codecs sorgt für ein flüssiges Anschauen von Inhalten in 4K, während der Audioprozessor die Klangqualität in den Lautsprechern verbessert.

- KI-Anwendungen: Apps wie Adobe Lightroom Mobile oder Prisma verarbeiten Filter 30 % schneller als auf Snapdragon 8 Gen 3, dank des TPU.

- Energieverbrauch: Mit einem TDP von 5,6 W arbeitet ein Smartphone mit Tensor (zum Beispiel Pixel 9 Pro) bis zu 8 Stunden im aktiven Modus (Spiele, Streaming). Bei alltäglichen Aufgaben (Soziale Medien, Musik) sind es bis zu 1,5 Tage.

3. Integrierte Module: Die Kommunikation der Zukunft

- Modem: Integriertes 5G-Modem unterstützt mmWave und Sub-6 GHz und ermöglicht Geschwindigkeiten von bis zu 7 Gbit/s. In Gebieten mit schwachem Signal wird ein KI-Algorithmus aktiviert, der die Frequenzen für eine stabile Verbindung neu verteilt.

- Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.4: Erlauben Verbindungen zu Netzwerken mit Geschwindigkeiten von bis zu 40 Gbit/s (Wi-Fi) und die gleichzeitige Synchronisation von bis zu 5 Geräten ohne Verzögerungen (Bluetooth).

- Navigation: Die Unterstützung für GPS, GLONASS, Galileo und BeiDou gewährleistet eine Positionierungsgenauigkeit von bis zu 10 cm in Anwendungen wie Google Maps oder Strava.

4. Vergleich mit Wettbewerbern: Wer sind die Spitzenreiter?

- Snapdragon 8 Gen 4 (2025): Höhere Spitzenleistung in Einzelanwendungen (Geekbench 6 Einzelkern: ~1450), aber Tensor übertrifft in der Multithreading-Leistung (3234 vs. 3100) und bei KI-Operationen.

- Apple A18 Bionic: Führend in Energieeffizienz und Einzelkern (Geekbench 6: 1580), jedoch begrenzte Kompatibilität mit Android-Geräten und hoher Preis (Smartphones ab 1100 $).

- MediaTek Dimensity 9300: Günstiger (Geräte ab 600 $), bietet jedoch weniger Optimierung für Kameras und langfristigen Support.

AnTuTu 10: Tensor erzielt 813.782 Punkte, was ihn in die Top 5 der Flaggschiff-Prozessoren des Jahres 2025 bringt.

5. Nutzungsszenarien: Für wen ist Tensor geschaffen?

- Gaming: Geeignet für die meisten mobilen Spiele, jedoch nicht für professionelle eSports-Disziplinen, bei denen extrem hohe FPS und minimale Erwärmung entscheidend sind.

- Alltagsaufgaben: Sofortiges Laden von Apps, flüssige Animationen und Multitasking (zum Beispiel Streaming in Discord + Spielen).

- Foto und Video: Beste Wahl für Aufnahmen unter schwierigen Bedingungen. Nachtaufnahmen mit dem Pixel 9 Pro bewahren Details, und die Stabilisierung bei 8K-Videos ist mit Action-Kameras vergleichbar.

6. Vor- und Nachteile: Eine ehrliche Analyse

Vorteile:

- Tiefe Integration mit Google-Diensten (Assistant, Photos, Translate).

- Beste Fotoverarbeitung in seiner Klasse dank KI.

- Unterstützung von Android-Updates bis zu 5 Jahren.

Nachteile:

- Erwärmung bei längeren Spielsitzungen.

- Fehlende Hardware-Strahlentracing-Funktion im GPU.

- Preis der Geräte (Pixel 9 Pro - ab 999 $).

7. Praktische Tipps: Wie wählt man ein Smartphone mit Tensor?

- Kühlung: Suchen Sie nach Modellen mit Dampfkammersystemen (zum Beispiel Pixel 9 Pro).

- Arbeitsspeicher: Optimal sind 12 GB für Multitasking.

- Bildschirm: AMOLED mit 120 Hz wird das Potenzial des GPUs freisetzen.

- Preis: Geräte mit Tensor starten ab 700 $ (Pixel 9a), während Flaggschiffe (900–1100 $) ein vollständiges Funktionspaket bieten.

8. Fazit: Die perfekte Wahl für Google-Enthusiasten

Google Tensor ist ideal für diejenigen, die:

- Eine Kamera in Profiqualität suchen — KI-Algorithmen schaffen Wunder.

- Langfristige Unterstützung schätzen — 5 Jahre Update-Garantie.

- Harmonie von Hardware und Software erleben möchten — keine Verzögerungen in der Benutzeroberfläche.

Wenn Sie ein Smartphone wünschen, das „einfach funktioniert“, mit hervorragender Akkulaufzeit und Kamera, ist Tensor Ihre Wahl. Hardcore-Gamer oder diejenigen, die maximale Leistung für dasselbe Geld suchen, sollten sich jedoch den Snapdragon 8 Gen 4 oder Gaming-Geräte auf Basis des Dimensity 9300 ansehen.

Preise im April 2025:

- Google Pixel 9a: 699–749 $

- Google Pixel 9 Pro: 999–1099 $

- Nothing Phone (4) mit Google Tensor: 799 $

Tensor beweist weiterhin, dass die Zukunft mobiler Prozessoren in der tiefen Integration von KI liegt, nicht nur in reiner Leistung.