| Apple M1 | Google Tensor G2 | |
| 15 W | Max TDP | 10 W |
| NA | Power consumption per day (kWh) | NA |
| NA | Running cost per day | NA |
| NA | Power consumption per year (kWh) | NA |
| NA | Running cost per year | NA |
Apple M1 vs Google Tensor G2
विस्तार से तुलना करें
| 3.20 GHz | आवृत्ति | 2.85 GHz |
| 8 | कोर | 8 |
| 3.20 GHz | टर्बो (1 कोर) | 2.85 GHz |
| 2.06 GHz | टर्बो (सभी कोर) | 1.80 GHz |
 No |
हाइपर थ्रेडिंग | No |
| No |
overclocking | No |
| hybrid (big.LITTLE) | कोर आर्किटेक्चर | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Apple M1 (8 Core) | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| No turbo | GPU (टर्बो) | No turbo |
| 5 nm | प्रौद्योगिकी | 4 nm |
| No turbo | GPU (टर्बो) | No turbo |
| डायरेक्टएक्स संस्करण | ||
| 2 | मैक्स। प्रदर्शित करता है | 1 |
| LPDDR4X-4266 | याद | LPDDR5-5500 |
| 2 | मेमोरी चैनल | 2 |
| Max memory | ||
| No |
ECC | No |
| 16.00 MB | L2 Cache | 8.00 MB |
| -- | L3 Cache | 4.00 MB |
| 4.0 | PCIe संस्करण | |
| PCIe lanes | ||
| 5 nm | प्रौद्योगिकी | 4 nm |
| N/A | सॉकेट | N/A |
| 15 W | तेदेपा | 10 W |
| Apple Virtualization Framework | वर्चुअलाइजेशन | None |
| Q4/2020 | रिलीज़ की तारीख | Q4/2022 |
Cinebench R23 (Single-Core)
सिनेबेंच आर 23 सिनेबेच आर 20 का उत्तराधिकारी है और यह सिनेमा 4 सुइट पर भी आधारित है। 3D फॉर्म बनाने के लिए Cinema 4 दुनिया भर में इस्तेमाल किया जाने वाला सॉफ्टवेयर है। एकल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की मात्रा की गणना नहीं होती है।
Apple M1
1,511 (69%)
Google Tensor G2
(0%)
Cinebench R23 (Multi-Core)
सिनेबेंच आर 23 सिनेबेच आर 20 का उत्तराधिकारी है और यह सिनेमा 4 सुइट पर भी आधारित है। 3D फॉर्म बनाने के लिए Cinema 4 दुनिया भर में इस्तेमाल किया जाने वाला सॉफ्टवेयर है। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।
Apple M1
7,762 (12%)
Google Tensor G2
(0%)
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लैटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज मेमोरी परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। एकल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की मात्रा की गणना नहीं होती है।
Apple M1
1,751 (78%)
Google Tensor G2
1,074 (48%)
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लैटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज मेमोरी परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।
Apple M1
7,653 (15%)
Google Tensor G2
3,150 (6%)
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
GFLOPS में सरल सटीकता (32 बिट) के साथ प्रोसेसर की आंतरिक ग्राफिक्स इकाई का सैद्धांतिक कंप्यूटिंग प्रदर्शन। GFLOPS इंगित करता है कि iGPU प्रति सेकंड कितने अरब फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन कर सकता है।
Apple M1
2,613 (12%)
Google Tensor G2
701 (3%)
Blender 2.81 (bmw27)
ब्लेंडर 3D बॉडीज़ को रेंडर (बनाने) के लिए एक निशुल्क 3 डी ग्राफिक्स सॉफ्टवेयर है, जिसे सॉफ्टवेयर में टेक्सचर और एनिमेटेड भी किया जा सकता है। ब्लेंडर बेंचमार्क पूर्वनिर्धारित दृश्य बनाता है और पूरे दृश्य के लिए आवश्यक समय (मापों) को मापता है। समय जितना कम हो, उतना बेहतर है। हमने bmw27 को बेंचमार्क सीन के रूप में चुना।
Apple M1
317 (15%)
Google Tensor G2
(0%)
Estimated results for PassMark CPU Mark
नीचे सूचीबद्ध सीपीयू में से कुछ को सीपीयू-तुलना द्वारा बेंचमार्क किया गया है। हालाँकि अधिकांश सीपीयू का परीक्षण नहीं किया गया है और परिणामों का अनुमान सीपीयू-तुलना के गुप्त स्वामित्व फॉर्मूले द्वारा लगाया गया है। जैसे कि वे वास्तविक पासमार्क सीपीयू मार्क वैल्यू को परिलक्षित नहीं करते हैं और पासमार्क सॉफ्टवेयर पीटीई लिमिटेड द्वारा समर्थित नहीं हैं।
Apple M1
14,466 (13%)
Google Tensor G2
(0%)
Electric Usage Estimate
Electric Usage Estimate
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Google Tensor G2
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Google Tensor G2 vs
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Apple M1 vs
Google Tensor G2
Qualcomm Snapdragon 888 vs
Google Tensor G2
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Google Tensor G2
Google Tensor vs
Google Tensor G2
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Qualcomm Snapdragon 870
Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 vs
Google Tensor G2
Google Tensor G2 vs
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