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Google deve lançar, em 2023, seus próprios processadores baseados em Arm para Chromebooks

Reprodução/Shutter Stock

O Google está projetando seu próprio sistema baseado em chips Arm para Chromebook laptops e tablets, segundo o Nikkei Asia. A gigante das buscas tem investido em tecnologias que a levam a um caminho semelhante ao da Apple para o desenvolvimento de sua própria linha de processadores para dispositivos. De acordo com o jornal diário japonês, o Google deve lançar sua própria linha de chips em 2023.

Vários anúncios e avanços da empresa em tecnologia levam a isso, segundo a publicação do jornal japonês e informações também do The Register.

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O Google já havia dito que seus mais recentes smartphones Pixel 6 e Pixel 6 Pro serão alimentados por um sistema integrado no chip chamado Tensor. Este componente será feito de CPUs e núcleos de GPU licenciados de outros designers, bem como do próprio mecanismo de aceleração de IA do Google para impulsionar recursos baseados em machine learning, como processamento de imagem e reconhecimento de voz.

A empresa também trouxe para casa suas unidades de processamento de tensor (TPUs), lançadas em 2016, para treinar e executar cargas de trabalho de machine learning em seus servidores em nuvem. Sundar Pichai, CEO do Google, anunciou a quarta geração de TPUs em maio na conferência IO anual da empresa. O Google também possui uma coleção de seus próprios chips Titan.

O Google provavelmente pagará taxas de licenciamento para usar os projetos do designer britânico Arm, já que os supostos processadores para seus laptops e fondleslabs usam núcleos de CPU Arm. Os chips seriam fabricados em outro lugar por fábricas, provavelmente TSMC ou Samsung, dizem as publicações. O The Register tentou contato com o Google, no entanto a empresa afirmou que as especificações técnicas são sigilosas agora.

Além da Apple, Amazon e Facebook também possuem projetos internos de chips em andamento.

Com informações de The Register

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Published by
Rafael Romer
Tags: ArmchipsGoogleGoogle Chip TensorSemicondutoresTensor
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