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Google Tensor vs Samsung Exynos 2200

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Google Tensor

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Samsung Exynos 2200

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Google Tensor

Samsung Exynos 2200

Google Tensor

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Samsung Exynos 2200

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विस्तार से तुलना करें

1.80 GHz (2.80 GHz)	आवृत्ति	2.80 GHz
8	कोर	8
1.80 GHz (2.80 GHz)	टर्बो (1 कोर)	2.80 GHz
--	टर्बो (सभी कोर)	1.82 GHz
No	हाइपर थ्रेडिंग	No
No	overclocking	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	कोर आर्किटेक्चर	hybrid (Prime / big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Samsung Xclipse 920 (RDNA 2)
No turbo	GPU (टर्बो)	1.30 GHz
5 nm	प्रौद्योगिकी	4 nm
No turbo	GPU (टर्बो)	1.30 GHz
12	डायरेक्टएक्स संस्करण
1	मैक्स। प्रदर्शित करता है	0
LPDDR5-5500	याद	LPDDR5-6400
2	मेमोरी चैनल	4
	Max memory
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	--
--	L3 Cache	--
	PCIe संस्करण
	PCIe lanes
5 nm	प्रौद्योगिकी	4 nm
N/A	सॉकेट	N/A
10 W	तेदेपा
None	वर्चुअलाइजेशन	None
Q4/2021	रिलीज़ की तारीख	Q1/2022
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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।

Google Tensor 1,049 (47%)

Samsung Exynos 2200 1,193 (53%)

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।

Google Tensor 2,916 (6%)

Samsung Exynos 2200 3,587 (7%)

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।

Google Tensor 1,944 (9%)

Samsung Exynos 2200 1,423 (7%)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

गीकबेंच 3 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।

Google Tensor 4,572 (66%)

Samsung Exynos 2200 (0%)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

गीकबेंच 3 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।

Google Tensor 12,597 (13%)

Samsung Exynos 2200 (0%)

Electric Usage Estimate

Average hours of use per day

Average CPU Utilization (0-100%)

Power cost, dollar per kWh

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Average hours of use per day

Average CPU Utilization (0-100%)

Power cost, dollar per kWh

Google Tensor		Samsung Exynos 2200
10 W	Max TDP
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

Google Tensor vs Samsung Exynos 2200

Google Tensor

Samsung Exynos 2200

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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Electric Usage Estimate

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