| Google Tensor | Apple A15 Bionic (4-GPU) | |
| 10 W | Max TDP | 8.5 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 |
Google Tensor vs Apple A15 Bionic (4-GPU)
Der Google Tensor arbeitet mit 8 Kernen und 8 CPU-Threads. Es wird an der 1.80 GHz (2.80 GHz) -Basis -- aller Kerne ausgeführt, während die TDP auf 10 W .Der Prozessor ist an den N/A CPU-Sockel angeschlossen. Diese Version enthält -- 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 G1 Architektur wird mit 5 nm Technologie erweitert und unterstützt None . Das Produkt wurde am Q4/2021
Der Apple A15 Bionic (4-GPU) arbeitet mit 6 Kernen und 8 CPU-Threads. Es wird an der 3.23 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 32.00 MB L3-Cache auf einem Chip, unterstützt 1 -Speicherkanäle zur Unterstützung von LPDDR4X-4266 RAM und verfügt über PCIe Gen -Lanes. Tjunction bleibt unter -- Grad C. Insbesondere A15 Architektur wird mit 5 nm Technologie erweitert und unterstützt None . Das Produkt wurde am Q3/2021
Detail vergleichen
| 1.80 GHz (2.80 GHz) | Frequenz | 3.23 GHz |
| 8 | Kerne | 6 |
| 1.80 GHz (2.80 GHz) | Turbo (1 Kern) | 3.23 GHz |
| -- | Turbo (alle Kerne) | 2.02 GHz |
 No |
Hyperthreading | No |
| No |
Übertakten | No |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (big.LITTLE) |
| ARM Mali-G78 MP20 | GPU | Apple A15 (4 GPU Cores) |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| 5 nm | Technologie | 5 nm |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| 12 | DirectX-Version | |
| 1 | Max. Anzeigen | 3 |
| LPDDR5-5500 | Erinnerung | LPDDR4X-4266 |
| 2 | Speicherkanäle | 1 |
| Maximaler Speicher | ||
| No |
ECC | No |
| 8.00 MB | L2 Cache | 16.00 MB |
| -- | L3 Cache | 32.00 MB |
| PCIe-Version | ||
| PCIe lanes | ||
| 5 nm | Technologie | 5 nm |
| N/A | Steckdose | N/A |
| 10 W | TDP | 8.5 W |
| None | Virtualisierung | None |
| Q4/2021 | Veröffentlichungsdatum | Q3/2021 |
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.
Google Tensor
1,049 (47%)
Apple A15 Bionic (4-GPU)
1,754 (78%)
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.
Google Tensor
2,916 (6%)
Apple A15 Bionic (4-GPU)
4,780 (10%)
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.
Google Tensor
1,944 (9%)
Apple A15 Bionic (4-GPU)
1,201 (6%)
Geekbench 3, 64bit (Single-Core)
Geekbench 3 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.
Google Tensor
4,572 (66%)
Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 3 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.
Google Tensor
12,597 (13%)
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