| MediaTek Dimensity 1300 | Google Tensor | |
| Max TDP | 10 W | |
| NA | Consumo di energia al giorno (kWh) | NA |
| NA | Costo di esercizio al giorno | NA |
| NA | Consumo di energia all'anno (kWh) | NA |
| NA | Costo di esercizio all'anno | NA |
MediaTek Dimensity 1300 vs Google Tensor
MediaTek Dimensity 1300 funziona con 8 core e 8 thread della CPU. Funziona su 2.00 GHz (3.00 GHz) base 1.50 GHz (2.00 GHz) tutti i core mentre il TDP è impostato su .Il processore è collegato al socket della CPU N/A Questa versione include -- di cache L3 su un chip, supporta i 4 per supportare la LPDDR4X-4266 e presenta PCIe Gen . Tjunction mantiene al di sotto dei -- gradi C. In particolare, Cortex-A78 / Cortex-A55 Architecture è migliorata con la 6 nm e supporta None . Il prodotto è stato lanciato il Q1/2022
Google Tensor funziona con 8 core e 8 thread della CPU. Funziona su 1.80 GHz (2.80 GHz) base -- tutti i core mentre il TDP è impostato su 10 W .Il processore è collegato al socket della CPU N/A Questa versione include -- 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, G1 Architecture è migliorata con la 5 nm e supporta None . Il prodotto è stato lanciato il Q4/2021
Confronta dettaglio
| 2.00 GHz (3.00 GHz) | Frequenza | 1.80 GHz (2.80 GHz) |
| 8 | Core | 8 |
| 2.00 GHz (3.00 GHz) | Turbo (1 nucleo) | 1.80 GHz (2.80 GHz) |
| 1.50 GHz (2.00 GHz) | Turbo (tutti i core) | -- |
 No |
Hyperthreading | No |
| No |
Overclock | No |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | Architettura principale | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| ARM Mali-G77 MP9 | GPU | ARM Mali-G78 MP20 |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| 6 nm | Tecnologia | 5 nm |
| No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
| Versione DirectX | 12 | |
| 1 | Max. viene visualizzato | 1 |
| LPDDR4X-4266 | Memoria | LPDDR5-5500 |
| 4 | Canali di memoria | 2 |
| Memoria massima | ||
| No |
ECC | No |
| -- | L2 Cache | 8.00 MB |
| -- | L3 Cache | -- |
| Versione PCIe | ||
| PCIe lanes | ||
| 6 nm | Tecnologia | 5 nm |
| N/A | Presa | N/A |
| TDP | 10 W | |
| None | Virtualizzazione | None |
| Q1/2022 | Data di rilascio | Q4/2021 |
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.
MediaTek Dimensity 1300
883 (39%)
Google Tensor
1,049 (47%)
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.
MediaTek Dimensity 1300
3,316 (7%)
Google Tensor
2,916 (6%)
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.
MediaTek Dimensity 1300
980 (5%)
Google Tensor
1,944 (9%)
AnTuTu 8 benchmark
Il benchmark AnTuTu 8 misura le prestazioni di un SoC. AnTuTu confronta CPU, GPU, memoria e UX (esperienza utente) simulando l'utilizzo di browser e app. AnTuTu può eseguire il benchmark di qualsiasi CPU ARM che gira su Android o iOS. I dispositivi potrebbero non essere direttamente confrontabili se il benchmark è stato eseguito con diversi sistemi operativi.
MediaTek Dimensity 1300
647,828 (90%)
Google Tensor
(0%)
Geekbench 3, 64bit (Single-Core)
Geekbench 3 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.
Google Tensor
4,572 (66%)
Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 3 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.
Google Tensor
12,597 (13%)
Stima dell'utilizzo elettrico
Stima dell'utilizzo elettrico
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