Google Tensor G5

Google Tensor G5

Tensor G5: ставка на 3-нм техпроцесс и «умные» задачи

Tensor G5 — пятое поколение фирменной мобильной платформы Google, впервые произведённое на 3-нм линиях TSMC. Переезд к тайваньскому подрядчику дал ожидаемую прибавку в энергоэффективности и стабильности под нагрузкой, а также снизил тепловыделение в сценариях ИИ и фото/видео-обработки. По официальным заявлениям и независимым тестам, CPU ускорился примерно на треть, а тензорный ускоритель (TPU/NPU) — заметно сильнее, что напрямую подпитывает он-девайс-функции на базе Gemini Nano.

Архитектура: 1+5+2 ядра CPU, новый ISP и «необычная» графика

По конфигурации центральных ядер Tensor G5 использует связку 1+5+2: один «большой» вычислительный блок, пять производительных «средних» и два энергоэффективных. Это шаг от прошлогодней схемы в сторону более широкой «средней» группы для устойчивой многопоточной производительности и меньшего троттлинга в длительных задачах.

Ключевой кастомный элемент — полностью обновлённый образный процессор (ISP). Он отвечает за быстрые алгоритмы шумоподавления, деблюра движения, улучшенную передачу оттенков кожи (Real Tone) и 10-битное видео «из коробки» на основных режимах съёмки. Именно связка ISP+TPU даёт основной скачок качества фотографий/видео и скорости готовых «магических» функций камеры.

Самый спорный элемент — GPU. По данным профильной прессы, Google отказалась от линейки Arm Mali/Immortalis и поставила решение Imagination PowerVR серии DXT (конфигурация DXT-48-1536). Переход нетипичный для Android-флагманов и влечёт особенности в поддержке некоторых игр/эмуляторов и отсутствие аппаратного рейтрейсинга. В повседневных приложениях проблем нет, но «чистая» игровая производительность — не сильная сторона G5.

Память и подсистема хранения

Tensor G5 рассчитан на LPDDR5X и современные контроллеры дисплея/памяти. Разброс результата в ИИ-бенчмарках и стабильности кадров в играх у разных моделей Pixel 10 заметно зависит от объёма ОЗУ и эффективности охлаждения: версии с 16 ГБ и паровой камерой предсказуемо держат частоты и выдают выше баллы, чем базовые конфигурации.

Модем и связь: экосистема по-прежнему «смешанная»

Несмотря на переход на фабрики TSMC для самого SoC, Google продолжает использовать внешний модем Samsung Exynos 5400 в составе платформы Pixel 10. Это решение обеспечивает поддержку 5G sub-6 и mmWave, агрегацию FR1+FR2 и скачивания до 14,79 Гбит/с (по спецификации Samsung), а также NTN-функции для экстренной спутниковой связи. Минус — отсутствие некоторых возможностей новейших решений Qualcomm/MediaTek, но для реальных сетей это не критично.

Производительность: «синтетика» против реальности

В синтетических тестах картина знакомая: Tensor G5 заметно быстрее Tensor G4, но отстаёт от топов Qualcomm и Apple. В Geekbench 6 «проц» прибавил ~20–35 % в зависимости от версии устройства, однако 3DMark Wild Life Extreme показывает около 19 FPS у Pro-моделей — это существенно ниже, чем у смартфонов на Snapdragon 8 Elite. Зато в ИИ-задачах прирост TPU достигает 60 %, и это отражается на скорости генеративных функций, транскрибировании и компьютерном зрении.

Что по ощущениям? В обзорах Pixel 10 отмечают, что устройства с G5 работают прохладнее и стабильнее в повседневном использовании, быстрее «оживают» после сна, меньше проседают при многозадачности и ощутимо ускоряют «умные» функции — от Magic Cue до Camera Coach. Если игры — не приоритет, пользовательский опыт у G5 получился именно «про комфорт».

ИИ-возможности: ставка на Gemini Nano и приватность

Tensor G5 совместно с обновлённой версией Gemini Nano выполняет больше задач на устройстве: контекстные подсказки, резюмирование, голосовые функции, улучшенные сценарии «живого» перевода и обработки медиаконтента. Локальное выполнение снижает задержки и не требует отправки чувствительных данных в облако. Для конечного пользователя это выражается в более быстрых «фишках», которые действительно хочется использовать ежедневно.

Фото и видео: «цифровая лаборатория» в чипе

Ставка Google традиционно — не на «толще» датчиков, а на синергию ISP+TPU. На Tensor G5 улучшены алгоритмы ночной съёмки, HDR-композиции и стабилизации, ускорены серии и видеорежимы, аккуратнее работает тональная передача кожи. Если в прошлых поколениях местами упирались в троттлинг и нагрев, то теперь длительная запись и обработка эффектов отрабатывают ровнее.

Для кого сделан Tensor G5

  • Любителям фото/видео и ИИ-функций. Максимум пользы от нового ISP и NPU.

  • Тем, кто ценит стабильность и автономность. Переход на TSMC 3 нм даёт заметный «профит» в нагреве и времени работы.

  • Не для хардкор-гейминга. В играх лидерство остаётся за конкурентами — это осознанный компромисс Google.

Итоги

Tensor G5 — самый «гугловый» Tensor из всех: вместо погони за вершинами бенчмарков он упирает на умные сценарии, камеру и комфортную повседневную скорость. Переезд на 3-нм TSMC и обновлённые кастомные блоки (ISP, дисплейный контроллер, TPU) ощутимо подтянули то, за что Pixel любят в жизни: стабильность, качество фото/видео и удобные ИИ-функции. Если главный критерий — игры и «сухие» графики, у Qualcomm/Apple всё ещё есть запас. Но если важнее «каждый день», G5 — именно тот апгрейд, которого ждали от Tensor.

Общая информация

Производитель
Google
Платформа
SmartPhone Flagship
Дата выпуска
August 2025
Производство
TSMC
Название модели
Tensor G5
Архитектура
1x 3.4 GHz – Cortex-X45x 2.85 GHz – Cortex-A7252x 2.4 GHz – Cortex-A525
Количество ядер
8
Процесс
3 nm
Частота
3400 MHz

GPU Спецификации

Частота GPU
1100 MHz
FLOPS
1.536 TFLOPS
Макс. разрешение дисплея
3840 x 2400

Возможности подключения

Поддержка 5G
Yes
Bluetooth
5.4
Wi-Fi
7
Навигация
GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS

Характеристики памяти

Тип памяти
LPDDR5X
Шина памяти
4x 16 Bit

Другое

Нейронный процессор (NPU)
Yes
Аудиокодеки
- AAC - AIFF - CAF - MP3 - MP4 - WAV
Макс. разрешение камеры
1x 200MP
Тип хранилища
UFS 3.1, UFS 4.0
Захват видео
8K at 30FPS, 4K at 120FPS
Видеокодеки
- H.264 - H.265 - AV1 - VP9
Проигрывание видео
8K at 30FPS, 4K at 120FPS
Набор инструкций
ARMv9.2-A

Бенчмарки

Geekbench 6
Одноядерный
2222
Geekbench 6
Многоядерный
5598
FP32 (float)
1567
AnTuTu 10
1417023

По сравнению с другими SoC

Geekbench 6 Одноядерный
3842 +72.9%
2222
969 -56.4%
698 -68.6%
337 -84.8%
Geekbench 6 Многоядерный
14383 +156.9%
5598
2521 -55%
1826 -67.4%
1088 -80.6%
FP32 (float)
6110 +289.9%
2172 +38.6%
1567
677 -56.8%
430 -72.6%
AnTuTu 10
3518353 +148.3%
1417023
780352 -44.9%
583543 -58.8%
443189 -68.7%