Google Tensor G2是一款基于张量处理器的GPU（图形处理器），由Google开发并由其提供。它被设计用于加速深度学习和人工智能计算，特别是对于TensorFlow、TensorFlow Lite等TensorFlow库的用户来说，这款GPU是一种理想的硬件解决方案。
Tensor G2在计算能力上做出了显著提升，并且兼容Android、TensorFlow等谷歌的产品和服务。在数据存储方面，它利用多存储技术在多个核心间同步数据，提高运算速度并保持稳定。同时，它支持FP32、FP16、INT8等多种计算精度，为各种应用场景提供了灵活性和适应性。
然而，需要注意的是，Google Tensor G2并非一款通用的GPU，它主要用于深度学习和人工智能计算，因此在功能和应用上可能与其他通用GPU有所不同。此外，由于其专为特定任务设计，因此可能并不适合所有类型的计算需求。
总的来说，Google Tensor G2是一款专门为深度学习和人工智能计算设计的强大GPU，具有高效计算精度和快速同步数据存储等优点。它的出现为开发者提供了更高效、更稳定、更适合深度学习的硬件解决方案。
| CPU 速度 | 2 x 2.85 GHz & 2 x 2.35 GHz & 4 x 1.8 GHzvs12.01 GHz |
| 半导体尺寸 | 4 nmvs17.99 nm |
| CPU线程 | 8 threadsvs6.29 threads |
| 最大内存尺寸 | 12GBvs9.73GB |
| OpenGL ES版本 | 3.2vs2.98 |
| DDR 存储版本 | 5vs4.15 |
| OpenCL（开放计算语言）版本 | 2vs1.61 |
| 二级缓存 | 8 MBvs1.58 MB |
| 支持64-位元 | 4 nm |
| GPU时脉速度 | 未知 |
| 有 5G 支持 | 未知 |
| DirectX版本 | DirectX 12 |
| OpenGL ES版本 | 3.2 |
| OpenCL（开放计算语言）版本 | 2 |
| CPU 速度 | 2 x 2.85 GHz & 2 x 2.35 GHz & 4 x 1.8 GHz |
| CPU线程 | 8 threads |
| 使用big.LITTLE技术 | 未知 |
| 二级缓存 | 8 MB |
| 一级缓存 | 未知 |
| 时脉倍频器 | 未知 |
| 三级缓存 | 4 MB |
| RAM（随机存取存储器）速度 | 未知 |
| DDR 存储版本 | 5 |
| 最大内存尺寸 | 12GB |
| 最大内存频宽 | 未知 |
| 内存通道 | 未知 |
| eMMC版本 | 未知 |
| 支持纠错码存储器 | 未知 |
| 上传速度 | 未知 |
| 采用 TrustZone 技术 | 未知 |
| VFP版本 | 未知 |
| 前端宽度 | 未知 |
| Geekbench 5 结果（单核心） | 未知 |
| Geekbench 5 结果（多核心） | 未知 |
| PassMark测试结果 | 未知 |
| PassMark单核测试结果 | 未知 |
| PassMark超频测试结果 | 未知 |
| DirectX版本 | 12 |
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