Google Tensor | Apple A15 Bionic | |
10 W | Max TDP | 8.5 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 vs Apple A15 Bionic
Google Tensor beroperasi dengan 8 dan thread CPU 8 Ini berjalan di 1.80 GHz (2.80 GHz) base -- semua inti sementara TDP disetel di 10 W .Prosesor dipasang ke soket CPU N/A Versi ini menyertakan -- 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, G1 ditingkatkan dengan 5 nm dan mendukung None . Produk diluncurkan pada Q4/2021
Apple A15 Bionic beroperasi dengan 6 dan thread CPU 8 Ini berjalan di No turbo base No turbo semua inti sementara TDP disetel di 8.5 W .Prosesor dipasang ke soket CPU N/A Versi ini menyertakan -- cache L3 pada satu chip, mendukung saluran memori 2 LPDDR4X-4266 RAM dan fitur PCIe Gen lanes}. Tjunction tetap di bawah -- derajat C. Secara khusus, A15 ditingkatkan dengan 5 nm dan mendukung None . Produk diluncurkan pada Q3/2021
Google Tensor
Apple A15 Bionic
Bandingkan Detail
1.80 GHz (2.80 GHz) | Frekuensi | 3.23 GHz |
8 | Core | 6 |
1.80 GHz (2.80 GHz) | Turbo (1 Inti) | No turbo |
-- | Turbo (Semua Core) | No turbo |
No | Hyperthreading | No |
No | Overclocking | No |
hybrid (Prime / big.LITTLE) | Arsitektur Inti | hybrid (big.LITTLE) |
ARM Mali-G78 MP20 | GPU | Apple A15 (5 GPU Cores) |
No turbo | GPU (Turbo) | 3.20 GHz |
5 nm | Teknologi | 5 nm |
No turbo | GPU (Turbo) | 3.20 GHz |
12 | Versi DirectX | |
1 | Max. menampilkan | 3 |
LPDDR5-5500 | Penyimpanan | LPDDR4X-4266 |
2 | Saluran memori | 2 |
Memori maksimal | ||
No | ECC | No |
8.00 MB | L2 Cache | 4.00 MB |
-- | L3 Cache | -- |
Versi PCIe | ||
PCIe lanes | ||
5 nm | Teknologi | 5 nm |
N/A | Stopkontak | N/A |
10 W | TDP | 8.5 W |
None | Virtualisasi | None |
Q4/2021 | Tanggal rilis | Q3/2021 |
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.
Geekbench 3, 64bit (Single-Core)
Geekbench 3 adalah tolok ukur 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 3, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 3 adalah tolok ukur cross plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong banyak hasil. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan memanfaatkan hyperthreading.