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Pixel Visual Core: Intel hat die Finger beim Pixel 2 (XL) im Spiel

Google hat in den beiden neuen Pixel-Smartphones einen eigenen Chip implementiert – den Pixel Visual Core. Offenbar hat Google dabei mit Intel zusammengearbeitet. Was steckt drin im Chip?

Google verfügt schon lange über eine eigene Chip-Abteilung. Bekannt sind die hausintern designten Tensor Processing Units, die in Googles Rechenzentren zum Einsatz kommen und Machine-Learning-Anwendungen beschleunigen. Schon länger gibt es Gerüchte, dass Google eigene Mobile-Chipsätze entwickeln will. Wer dabei aber an eine direkte Konkurrenz zu Qualcomms Snapdragon-Plattform dachte, dürfte sich täuschen: Im Google Pixel 2 und Pixel 2 XL ist ein Google-Chip zu finden, der aber ganz speziellen Zwecken dient.

Der Google Pixel Visual Core nimmt dem Hauptprozessor viel Arbeit ab: Der Chip beschleunigt Rechenaufgaben rund um Bilderkennung und -analyse. Vor allem die HDR+-Funktion der Pixels profitiert vom Visual Core: Fünfmal schneller als der klassische Hauptprozessor arbeite der Visual Core und spare zusätzlich noch Energie ein.

Kurios ist allerdings: Aktuell ist der Visual Core nicht einmal aktiviert. Das werde erst mit einem Android-Update erfolgen. Zunächst wolle Google den Chip optional via Entwickleroption einschalten, später werde die Recheneinheit auch für Drittanbieter-Apps verfügbar sein.

pixel visual core
So sieht der Pixel Visual Core aus.  / © Google

Zunächst findet der Pixel Visual Core Einsatz bei Bilderkennungsaufgaben und beschleunigt beispielsweise HDR+. Der Coprozessor kann aber auch viele andere Aufgaben im Feld des Machine Learnings übernehmen, es handelt sich also so gesehen um einen KI-Beschleuniger, wie ihn auch andere Smartphones integriert haben.

Machine Learning erfordert neue Chips

Laut CNBC hatte übrigens Intel seine Finger mit im Spiel. Das bestätigte Google in einer Antwort an das Magazin. Wie stark Intel allerdings involviert ist, bleibt unklar. Intel selbst hat zwar im vergangenen Jahr seine Ambitionen in puncto mobiler Chips ad acta gelegt, versucht aber, den Trend zu speziellen Prozessoren für Machine-Learning-Anwendungen nicht zu verpassen.

Böse Zungen würden wohl eher sagen: Intel versucht, auf den fahrenden Zug aufzuspringen. Denn im Feld von AI-Prozessoren sind Nvidia und andere weit voraus. Bei Smartphones im Highend-Segment sind spezielle KI-Recheneinheiten schon Standard. Apple hat sie seinem Bionic-Chip für das iPhone 8 und iPhone X spendiert, Huawei dem Kirin 970, der zum Beispiel im Mate 10 Pro zum Einsatz kommt. Samsung dürfte beim Galaxy S9 nachziehen.

Werdet Ihr beim nächsten Smartphone-Kauf auf einen speziellen Coprozessor für Machine Learning achten? Lasst es uns in den Kommentaren wissen.

Quelle: CNBC, Google

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