تم تصميم رقاقة Google Tensor G4 في Pixel 9A لتعزيز إمكانات تعدد المهام ، مع التركيز على تحسينات الأداء في العالم الحقيقي بدلاً من الدرجات القياسية. إليكم كيف يتعامل مع المهام المتعددة:
1. التكوين الأساسي: يتميز Tensor G4 بتكوين أساسي 1+3+4 ، بما في ذلك قلب القشرة-X4 لأداء الذروة ، وثلاثة نوى قشرة-A720 من أجل الطاقة والكفاءة المتوازنة ، وأربعة نوى Cortex-A520 للمعالجة الفعالة للمهام العادية [6] [7]. يدعم هذا التكوين تعدد المهام الأكثر سلاسة ومعالجة التطبيقات بشكل أسرع.
2. الكفاءة والأداء: تم تحسين الشريحة للتعامل مع المهام المتعددة في وقت واحد ، مما يحسن كفاءة فتح التطبيقات وتقليل الوقت الذي يستغرقه التبديل بينهما [4] [9]. ينتج عن هذا واجهة مستخدم أكثر استجابة ، مما يجعل المهام اليومية مثل تصفح الويب والرسائل سلسة.
3. تكامل الذكاء الاصطناعي: تم تصميم Tensor G4 للعمل بشكل جيد مع ميزات AI من Google ، مثل Gemini ، والتي تعزز تعدد المهام من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعى في تطبيقات Google المختلفة مثل الخرائط والتقويم و YouTube [2] [5]. يسمح هذا التكامل باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعى أكثر كفاءة أثناء تعدد المهام.
4. الذاكرة وذاكرة الوصول العشوائي: في حين أن البكسل 9A يأتي مع ذاكرة الوصول العشوائي 8 جيجابايت ، وهو أقل من 12 جيجابايت من البكسل 9 ، فإنه لا يزال يوفر ذاكرة كافية لمعظم احتياجات المهام المتعددة [3]. ومع ذلك ، قد يلاحظ المستخدمون الذين يعانون من المهام المتعددة مع تطبيقات مطالبة فرقًا مقارنة بالبكسل 9.
5. كفاءة الطاقة: يركز Tensor G4 أيضًا على كفاءة الطاقة ، مما يضمن أن تعدد المهام لا يستنزف البطارية بشكل كبير [6] [9]. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين الاستمتاع بمهام متعددة أكثر سلاسة دون القلق بشأن استنفاد البطارية السريعة.
بشكل عام ، يوفر Tensor G4 في Pixel 9A إمكانيات تعدد المهام المحسنة من خلال تكوينها الأساسي الفعال ، وتكامل الذكاء الاصطناعي ، والتركيز على الأداء الحقيقي. ومع ذلك ، من أجل تعدد المهام الثقيلة مع التطبيقات الصعبة ، قد يكون Pixel 9 خيارًا أفضل بسبب ارتفاع ذاكرة الوصول العشوائي.
الاستشهادات:
[1] https://www.androidauthority.com/google-tensor-g4-explied- everything-you-to-tin-about-the-pixel-9-processor-3466184/
[2] https://blog.google/products/pixel/pixel-9a-the-latest-a-series-phone-with-google-ai-smarts-at-an-unbeatable-value/
[3]
[4]
[5]
[6]
[7] https://nanoreview.net/en/soc/google-tensor-g4
[8] https://tech.yahoo.com/articles/took-499-google-pixel-9a-140000385.html
[9] https://getcoai.com/news/googles-tensor-g4-chip-focuses-on-real-world-forformance-not-benchms/