| Apple A16 Bionic | Google Tensor G2 | |
| 8.5 W | Max TDP | 10 W |
| NA | Stromverbrauch pro Tag (kWh) | NA |
| NA | Laufende Kosten pro Tag | NA |
| NA | Stromverbrauch pro Jahr (kWh) | NA |
| NA | Laufende Kosten pro Jahr | NA |
Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2
Der Apple A16 Bionic arbeitet mit 6 Kernen und 6 CPU-Threads. Es wird an der 3.46 GHz -Basis 2.02 GHz aller Kerne ausgeführt, während die TDP auf 8.5 W .Der Prozessor ist an den N/A CPU-Sockel angeschlossen. Diese Version enthält 24.00 MB L3-Cache auf einem Chip, unterstützt 1 -Speicherkanäle zur Unterstützung von LPDDR5-6400 RAM und verfügt über PCIe Gen -Lanes. Tjunction bleibt unter -- Grad C. Insbesondere A16 Architektur wird mit 4 nm Technologie erweitert und unterstützt None . Das Produkt wurde am Q3/2022
Der Google Tensor G2 arbeitet mit 8 Kernen und 6 CPU-Threads. Es wird an der 2.85 GHz -Basis 1.80 GHz aller Kerne ausgeführt, während die TDP auf 10 W .Der Prozessor ist an den N/A CPU-Sockel angeschlossen. Diese Version enthält 4.00 MB L3-Cache auf einem Chip, unterstützt 2 -Speicherkanäle zur Unterstützung von LPDDR5-5500 RAM und verfügt über PCIe Gen -Lanes. Tjunction bleibt unter -- Grad C. Insbesondere G2 Architektur wird mit 4 nm Technologie erweitert und unterstützt None . Das Produkt wurde am Q4/2022
Detail vergleichen
| 3.46 GHz | Frequenz | 2.85 GHz |
| 6 | Kerne | 8 |
| 3.46 GHz | Turbo (1 Kern) | 2.85 GHz |
| 2.02 GHz | Turbo (alle Kerne) | 1.80 GHz |
 No |
Hyperthreading | No |
| No |
Übertakten | No |
| hybrid (big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Apple A16 (5 GPU Cores) | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| 4 nm | Technologie | 4 nm |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| DirectX-Version | ||
| 3 | Max. Anzeigen | 1 |
| LPDDR5-6400 | Erinnerung | LPDDR5-5500 |
| 1 | Speicherkanäle | 2 |
| Maximaler Speicher | ||
| No |
ECC | No |
| 20.00 MB | L2 Cache | 8.00 MB |
| 24.00 MB | L3 Cache | 4.00 MB |
| PCIe-Version | ||
| PCIe lanes | ||
| 4 nm | Technologie | 4 nm |
| N/A | Steckdose | N/A |
| 8.5 W | TDP | 10 W |
| None | Virtualisierung | None |
| Q3/2022 | Veröffentlichungsdatum | Q4/2022 |
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 ist ein plattformübergreifender Benchmark, der den Systemspeicher stark beansprucht. Eine schnelle Erinnerung wird das Ergebnis stark beeinflussen. Der Single-Core-Test verwendet nur einen CPU-Core, die Anzahl der Kerne oder die Hyperthreading-Fähigkeit zählen nicht.
Apple A16 Bionic
1,900 (84%)
Google Tensor G2
1,074 (48%)
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 ist ein plattformübergreifender Benchmark, der den Systemspeicher stark beansprucht. Eine schnelle Erinnerung wird das Ergebnis stark beeinflussen. Der Multi-Core-Test umfasst alle CPU-Kerne und bietet einen großen Vorteil beim Hyperthreading.
Apple A16 Bionic
5,468 (11%)
Google Tensor G2
3,150 (6%)
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
Die theoretische Rechenleistung der internen Grafikeinheit des Prozessors mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) in GFLOPS. GFLOPS gibt an, wie viele Milliarden Gleitkommaoperationen die iGPU pro Sekunde ausführen kann.
Apple A16 Bionic
2,001 (9%)
Google Tensor G2
701 (3%)
Schätzung des Stromverbrauchs
Schätzung des Stromverbrauchs
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Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs
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Apple A16 Bionic vs
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Google Tensor G2
Google Tensor G2 vs
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Google Tensor G2 vs
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Google Tensor G2
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Google Tensor G2
Apple A16 Bionic vs
Google Tensor G2
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Google Tensor G2
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