Pixel 10のTensor G5はTSMC 3nmで製造!
GoogleのTensorチップは、Pixelシリーズへの搭載以来、バッテリー効率と発熱管理の問題で一部から批判を受けてきました。
その一因として、チップ製造の多くをSAMSUNG電子のシステムLSI部門に依頼したことが挙げられます。
実際、SAMSUNGの製造プロセスはライバルである「TSMC」のプロセスに比べ性能で劣るとされており、この問題はGoogle自身も認識しています。
ついにGoogleはこの課題に取り組むべく、Tensorチップの設計を自社内で行う方向に転換し、製造プロセスもTSMCに切り替える予定です。
この変更は以前から噂されていたものの、どのプロセスノードが使用されるのかは不明でした。
しかし、Pixel 10シリーズに搭載される予定の次世代「Tensor G5」と、その後の「Tensor G6」のプロセスノードが今回のリークにより明らかになりました。
Pixel 10に搭載予定のTensor G5は、TSMCの3nmクラス「N3E」で製造される予定で、これはiPhone 16 ProのA18 ProやApple M4チップと同じプロセスノードです。
N3Eは現時点で最も優れたノードとされており、サムスンの4nmクラス「4LPE」ノードを使用していたTensor G4と比べて、性能と電力効率が大幅に向上することが期待されています。
さらに、2026年に登場予定のTensor G6は、TSMCの新しい3nmクラス「N3P」で製造される予定です。
このN3Pノードは、AppleのA19チップにも使用されると噂されており、従来のN3Eに比べて性能がさらに向上しています。
具体的には、N3Pは「周波数の5％向上」や「同じ周波数での消費電力7％削減」を達成し、チップのサイズも4％縮小が可能とされています。(N3E比)
Googleが最新プロセスノードを採用することで、これまでの世代に見られた遅れを取り戻し、次世代のPixelシリーズがより魅力的な選択肢となる可能性があります。
Tensor G5の詳細なスペック
Tensor G5は、CPUクラスター構成にいくつかの変更が加えられていますが、期待通りの進化とは言えない部分もあります。
Pixel 9のTensor G4では、前世代に比べわずか6%のマルチコア性能向上しか見られなかったのに対し、Tensor G5では、メインコアにCortex-X4を引き続き使用しつつ、ミドル性能クラスターを5基のCortex-A725に増強し、低電力クラスターは2基のCortex-A520に縮小しています。
この構成により、マルチコア性能の向上が見込まれますが、最先端のCortex-X925ではなく、Cortex-X4の再使用というのは残念です。
このため、パフォーマンスにおいてはDimensityやSnapdragonに大きく劣るでしょう。
Tensor G5の大きな進化として注目すべきは、GPUです。
これまでのTensorチップで使用されてきたArm Maliではなく、Imagination TechnologiesのDXT-48-1536 GPUが搭載され、1.1 GHzで動作します。
Googleチップ初のレイトレーシング対応とGPU仮想化サポートで、特に仮想マシンでのアクセラレートグラフィックスが可能となり、Googleが進める仮想化機能の実現に一役買うことが期待されています。
AI性能にも控えめながら改善が見られます。
Tensor G5のTPU（Tensor Processing Unit）は、前世代から約14%の性能向上を果たしています。
さらに、小型のRISC-Vコアを組み込むことで、ハードウェア未実装の操作も実行可能となり、デバイス内学習もサポートされています。