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Il processore di Google Pixel 9 potrebbe rivoluzionare la sua autonomia, basterà?

Il nuovo SoC Tensor G4 di Google promette grandi miglioramenti, con una produzione più efficiente e prestazioni superiori per la serie Pixel 9

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Avatar di Giulia Di Venere

a cura di Giulia Di Venere

Editor @Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 07/03/2024 alle 10:50
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Nonostante il notevole miglioramento del SoC Tensor G3 di Google, l'esperienza complessiva degli utenti con il chip è stata un po' altalenante. Mentre alcuni utenti del Pixel 8 hanno riscontrato miglioramenti nelle prestazioni, altri hanno lamentato problemi con la durata della batteria, sebbene non così gravi come quelli riscontrati con il Pixel 7. Tuttavia, sembra che Google stia lavorando per risolvere questo problema con il prossimo SoC Tensor G4, destinato a essere integrato nella serie Pixel 9 e promettendo un significativo miglioramento della durata della batteria.

Ma cosa rende il Tensor G4 migliore del suo predecessore? A quanto pare Google avrebbe scelto Samsung come partner per la produzione del SoC Tensor G4. Il nuovo chip sarà realizzato utilizzando il processo di confezionamento a livello di wafer Fan-Out (FOWLP) a 4 nanometri, un'evoluzione del processo utilizzato per il Tensor G3, che promette maggiore efficienza e prestazioni.

Anche se l'impatto esatto di questo nuovo processo di fabbricazione non è ancora stato chiarito, i test preliminari sembrano promettenti. Il Tensor G4 potrebbe essere basato sul SoC Exynos 2400 di Samsung, noto per le sue prestazioni superiori rispetto al predecessore Exynos 2200, già utilizzato in alcuni modelli di smartphone Samsung. Questo suggerisce un potenziale significativo aumento delle prestazioni e un migliore controllo della temperatura.

Quanto alle prestazioni, il Tensor G4 dovrebbe mantenere la stessa configurazione di CPU a 10 core del Tensor G3, ma con un aumento della velocità di clock. Inoltre, sono previsti miglioramenti significativi in altri settori, tra cui un potenziamento delle capacità di intelligenza artificiale tramite unità di elaborazione neurale (NPU) e un'ottimizzazione del consumo energetico.

Fonte dell'articolo: www.nextpit.com

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