Google тихо признала слабые места GPU Tensor G5

Google вновь оказалась в центре обсуждения из-за своего чипа Tensor G5. Казалось бы, компания уже должна была довести собственный процессор до идеала, но всё упирается в графику. GPU Imagination IMG DXT-48-1536, который используется в Tensor G5, оказался слабым местом — смартфоны Pixel 10 быстро нагреваются и начинают троттлить даже при умеренных нагрузках. Теперь, судя по осторожным формулировкам в официальных комментариях, сама Google косвенно признала проблему.

Компания пообещала «улучшать качество драйверов» в ежемесячных и квартальных обновлениях. На первый взгляд — ничего необычного, но в действительности это выглядит как тихое признание того, что GPU не дотягивает до уровня конкурентов. По данным NanoReview, графическая производительность Tensor G5 составляет лишь около 40% от результатов MediaTek Dimensity 9500 с ARM Mali-G1 Ultra MC12 — серьёзный разрыв для устройств одного класса.

В ответ на запрос Android Authority представители Google сообщили, что «продолжают улучшать качество драйверов» и уже внесли правки в сентябрьское и октябрьское обновления. Также они пообещали «дальнейшие улучшения» в будущих версиях. Формулировка максимально сдержанная, и не зря: Google хоть и участвовала в разработке GPU совместно с Imagination, но не имеет полного контроля над драйверами. Все права на DXT-серию принадлежат британской компании Imagination, и Google может лишь частично оптимизировать взаимодействие GPU с ИИ-процессами и энергопотреблением.

Именно поэтому исправить ситуацию быстро не получится. Глубинные обновления драйверов зависят не от Google, а от партнёра. Получается парадокс: компания, которая создавала Tensor ради независимости от сторонних решений, снова оказалась зависима — теперь от GPU-поставщика. Пользователи Pixel 10 пока вынуждены мириться с перегревами и падением производительности в играх и при долгих задачах ИИ.

Некоторые фанаты предлагают радикальное решение — просто купить Imagination. Если бы Google владела всей технологией, она могла бы оптимизировать графику на уровне Apple, где всё — от кремния до драйверов — под одним контролем. Пока же история Tensor G5 наглядно показывает, что сила собственного чипа определяется не только архитектурой, но и тем, кто пишет код под него.