Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

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Apple A16 Bionic

Le Apple A16 Bionic fonctionne avec 6 cœurs et 6 threads CPU. Il fonctionne à 3.46 GHz base 2.02 GHz tous les cœurs tandis que le TDP est défini sur 8.5 W .Le processeur est connecté au socket du processeur N/A Cette version inclut 24.00 MB de cache L3 sur une seule puce, prend en charge 1 pour prendre en charge la LPDDR5-6400 et dispose de PCIe Gen . Tjunction reste en dessous de -- degrés C. En particulier, A16 architecture est améliorée avec la 4 nm et prend en charge la None . Le produit a été lancé le Q3/2022

Google Tensor G2

Le Google Tensor G2 fonctionne avec 8 cœurs et 6 threads CPU. Il fonctionne à 2.85 GHz base 1.80 GHz tous les cœurs tandis que le TDP est défini sur 10 W .Le processeur est connecté au socket du processeur N/A Cette version inclut 4.00 MB de cache L3 sur une seule puce, prend en charge 2 pour prendre en charge la LPDDR5-5500 et dispose de PCIe Gen . Tjunction reste en dessous de -- degrés C. En particulier, G2 architecture est améliorée avec la 4 nm et prend en charge la None . Le produit a été lancé le Q4/2022

Apple A16 Bionic

Google Tensor G2

Apple A16 Bionic

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Google Tensor G2

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Comparer les détails

3.46 GHz	La fréquence	2.85 GHz
6	Noyaux	8
3.46 GHz	Turbo (1 noyau)	2.85 GHz
2.02 GHz	Turbo (tous les cœurs)	1.80 GHz
No	Hyper-Threading	No
No	Overclocking	No
hybrid (big.LITTLE)	Architecture de base	hybrid (Prime / big.LITTLE)
Apple A16 (5 GPU Cores)	GPU	ARM Mali-G710 MP7
No turbo	GPU (Turbo)	No turbo
4 nm	La technologie	4 nm
No turbo	GPU (Turbo)	No turbo
	Version DirectX
3	Max. affiche	1
LPDDR5-6400	Mémoire	LPDDR5-5500
1	Canaux de mémoire	2
	Mémoire max
No	ECC	No
20.00 MB	L2 Cache	8.00 MB
24.00 MB	L3 Cache	4.00 MB
	Version PCIe
	PCIe lanes
4 nm	La technologie	4 nm
N/A	Prise	N/A
8.5 W	TDP	10 W
None	La virtualisation	None
Q3/2022	Date de sortie	Q4/2022
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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test monocœur n'utilise qu'un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d'hyperthreading ne compte pas.

Apple A16 Bionic 1,900 (84%)

Google Tensor G2 1,074 (48%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test multicœur implique tous les cœurs de processeur et tire un gros avantage de l'hyperthreading.

Apple A16 Bionic 5,468 (11%)

Google Tensor G2 3,150 (6%)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Les performances de calcul théoriques de l'unité graphique interne du processeur avec une précision simple (32 bits) dans GFLOPS. GFLOPS indique le nombre de milliards d'opérations en virgule flottante que l'iGPU peut effectuer par seconde.

Apple A16 Bionic 2,001 (9%)

Google Tensor G2 701 (3%)

Estimation de l'utilisation électrique

Nombre moyen d'heures d'utilisation par jour

Utilisation moyenne du processeur (0-100%)

Coût de l'énergie, dollar par kWh

Estimation de l'utilisation électrique

Nombre moyen d'heures d'utilisation par jour

Utilisation moyenne du processeur (0-100%)

Coût de l'énergie, dollar par kWh

Apple A16 Bionic		Google Tensor G2
8.5 W	Max TDP	10 W
NA	Consommation électrique par jour (kWh)	NA
NA	Coût de fonctionnement par jour	NA
NA	Consommation d'énergie par an (kWh)	NA
NA	Coût de fonctionnement par an	NA