Google Tensor G2 | Apple A11 Bionic | |
10 W | Max TDP | 8 W |
NA | Konsumsi daya per hari (kWh) | NA |
NA | Biaya operasional per hari | NA |
NA | Konsumsi daya per tahun (kWh) | NA |
NA | Biaya operasional per tahun | NA |
Google Tensor G2 vs Apple A11 Bionic
Google Tensor G2 beroperasi dengan 8 dan thread CPU 8 Ini berjalan di 2.85 GHz base 1.80 GHz semua inti sementara TDP disetel di 10 W .Prosesor dipasang ke soket CPU N/A Versi ini menyertakan 4.00 MB cache L3 pada satu chip, mendukung saluran memori 2 LPDDR5-5500 RAM dan fitur PCIe Gen lanes}. Tjunction tetap di bawah -- derajat C. Secara khusus, G2 ditingkatkan dengan 4 nm dan mendukung None . Produk diluncurkan pada Q4/2022
Apple A11 Bionic beroperasi dengan 6 dan thread CPU 8 Ini berjalan di 2.39 GHz base 1.19 GHz semua inti sementara TDP disetel di 8 W .Prosesor dipasang ke soket CPU N/A Versi ini menyertakan -- cache L3 pada satu chip, mendukung saluran memori 1 LPDDR4X-4266 RAM dan fitur PCIe Gen lanes}. Tjunction tetap di bawah -- derajat C. Secara khusus, A11 ditingkatkan dengan 10 nm dan mendukung None . Produk diluncurkan pada Q3/2017
Google Tensor G2
Apple A11 Bionic
Bandingkan Detail
2.85 GHz | Frekuensi | 2.39 GHz |
8 | Core | 6 |
2.85 GHz | Turbo (1 Inti) | 2.39 GHz |
1.80 GHz | Turbo (Semua Core) | 1.19 GHz |
No | Hyperthreading | No |
No | Overclocking | No |
hybrid (Prime / big.LITTLE) | Arsitektur Inti | hybrid (big.LITTLE) |
ARM Mali-G710 MP7 | GPU | Apple A11 |
No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
4 nm | Teknologi | 10 nm |
No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
Versi DirectX | ||
1 | Max. menampilkan | 1 |
LPDDR5-5500 | Penyimpanan | LPDDR4X-4266 |
2 | Saluran memori | 1 |
Memori maksimal | ||
No | ECC | No |
8.00 MB | L2 Cache | 8.00 MB |
4.00 MB | L3 Cache | -- |
Versi PCIe | ||
PCIe lanes | ||
4 nm | Teknologi | 10 nm |
N/A | Stopkontak | N/A |
10 W | TDP | 8 W |
None | Virtualisasi | None |
Q4/2022 | Tanggal rilis | Q3/2017 |
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 adalah patokan cross-plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong banyak hasil. Tes inti tunggal hanya menggunakan satu inti CPU, jumlah inti atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 adalah patokan cross-plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong banyak hasil. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan memanfaatkan hyperthreading.
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
Kinerja komputasi teoretis dari unit grafis internal prosesor dengan akurasi sederhana (32 bit) di GFLOPS. GFLOPS menunjukkan berapa miliar operasi floating point yang dapat dilakukan iGPU per detik.
AnTuTu 8 benchmark
Tolok Ukur AnTuTu 8 mengukur kinerja SoC. AnTuTu melakukan benchmark pada CPU, GPU, Memori, serta UX (Pengalaman Pengguna) dengan mensimulasikan penggunaan browser dan aplikasi. AnTuTu dapat mengukur CPU ARM apa pun yang berjalan di bawah Android atau iOS. Perangkat mungkin tidak dapat dibandingkan secara langsung jika benchmark telah dilakukan di bawah sistem operasi yang berbeda.