Google Tensor G2
Google Tensor G2 funziona con 8 core e 8 thread della CPU. Funziona su 2.85 GHz base 1.80 GHz tutti i core mentre il TDP è impostato su 10 W .Il processore è collegato al socket della CPU N/A Questa versione include 4.00 MB di cache L3 su un chip, supporta i 2 per supportare la LPDDR5-5500 e presenta PCIe Gen . Tjunction mantiene al di sotto dei -- gradi C. In particolare, G2 Architecture è migliorata con la 4 nm e supporta None . Il prodotto è stato lanciato il Q4/2022
| Frequenza | 2.85 GHz |
| Core della CPU | 8 |
| Thread della CPU | 8 |
| Turbo (1 nucleo) | 2.85 GHz |
| Turbo ( 8 core): | 1.80 GHz |
| Hyperthreading | No  |
| Overclock | No |
| Architettura principale | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
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Memoria e PCIe
| Tipo di memoria | LPDDR5-5500 |
| Memoria massima | 12 GB |
| Canali di memoria | 2 |
| ECC | No |
| Bandwidth | 53.0 GB/s |
| PCIe |
Crittografia
| AES-NI | No |
Grafica interna
| Tipo di memoria | LPDDR5-5500 |
| Nome GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| Frequenza GPU | 0.90 GHz |
| GPU (Turbo) | No turbo |
| Generazione | Vallhall 3 |
| Versione DirectX | |
| Unità di esecuzione | 7 |
| Shader | 0 |
| Memoria massima | -- |
| Max. viene visualizzato | 1 |
| Tecnologia | 4 nm |
| Data di rilascio | Q2/2021 |
Dettagli tecnici
| Set di istruzioni (ISA) | ARMv8-A64 (64 bit) |
| Architettura | G2 |
| L2-Cache | 8.00 MB |
| L3-Cache | 4.00 MB |
| Tecnologia | 4 nm |
| Data di rilascio | Q4/2022 |
| Presa | N/A |
Gestione termica
| TDP (PL1) | 10 W |
| TDP (PL2) | -- |
| TDP Up | -- |
| TDP Down | -- |
| Tjunction max | -- |
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 è un benchmark multipiattaforma che utilizza pesantemente la memoria di sistema. Una memoria veloce spingerà molto il risultato. Il test single-core utilizza solo un core della CPU, la quantità di core o l'abilità di hyperthreading non conta.
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 è un benchmark multipiattaforma che utilizza pesantemente la memoria di sistema. Una memoria veloce spingerà molto il risultato. Il test multi-core coinvolge tutti i core della CPU e offre un grande vantaggio dell'hyperthreading.
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
Le prestazioni di calcolo teoriche dell'unità grafica interna del processore con semplice precisione (32 bit) in GFLOPS. GFLOPS indica il numero di miliardi di operazioni in virgola mobile che l'iGPU può eseguire al secondo.
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