Apple A15 Bionic (4-GPU) | Apple A13 Bionic | |
8.5 W | Max TDP | 6 W |
NA | 1日あたりの消費電力(kWh) | NA |
NA | 1日あたりのランニングコスト | NA |
NA | 年間消費電力(kWh) | NA |
NA | 年間のランニングコスト | NA |
Apple A15 Bionic (4-GPU) vs Apple A13 Bionic
Apple A15 Bionic (4-GPU)で動作6コアおよび6 CPUスレッド。 8.5 W設定されている間、 3.23 GHzベース2.02 GHzすべてのコアで実行されます。N/A CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 32.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの1のメモリチャネルがサポートするLPDDR4X-4266 RAM及び機能のPCIeジェンレーン。 Tjunction --度}未満に保たれます。特に、 A15 5 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ3/2021
Apple A13 Bionicで動作6コアおよび6 CPUスレッド。 6 W設定されている間、 2.65 GHzベース1.80 GHzすべてのコアで実行されます。N/A CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 --支持一つのチップ上のL3キャッシュの1のメモリチャネルがサポートするLPDDR4X-4266 RAM及び機能のPCIeジェンレーン。 Tjunction --度}未満に保たれます。特に、 A13 (Lightning / Thunder) 7 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ3/2019
Apple A15 Bionic (4-GPU)
Apple A13 Bionic
詳細を比較する
3.23 GHz | 周波数 | 2.65 GHz |
6 | コア | 6 |
3.23 GHz | ターボ(1コア) | 2.65 GHz |
2.02 GHz | ターボ(すべてのコア) | 1.80 GHz |
No | ハイパースレッディング | No |
No | オーバークロック | No |
hybrid (big.LITTLE) | コアアーキテクチャ | hybrid (big.LITTLE) |
Apple A15 (4 GPU Cores) | GPU | Apple A13 |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
5 nm | 技術 | 7 nm |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
DirectXバージョン | ||
3 | 最大ディスプレイ | 1 |
LPDDR4X-4266 | 記憶 | LPDDR4X-4266 |
1 | メモリチャネル | 1 |
最大メモリ | ||
No | ECC | No |
16.00 MB | L2 Cache | 8.00 MB |
32.00 MB | L3 Cache | -- |
PCIeバージョン | ||
PCIe lanes | ||
5 nm | 技術 | 7 nm |
N/A | ソケット | N/A |
8.5 W | TDP | 6 W |
None | 仮想化 | None |
Q3/2021 | 発売日 | Q3/2019 |
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
GFLOPSでの単純な精度(32ビット)でのプロセッサの内部グラフィックユニットの理論的な計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
AnTuTu 8 benchmark
AnTuTu 8ベンチマークは、SoCのパフォーマンスを測定します。 AnTuTuは、ブラウザーとアプリの使用状況をシミュレートすることにより、CPU、GPU、メモリ、およびUX(ユーザーエクスペリエンス)のベンチマークを行います。 AnTuTuは、AndroidまたはiOSで実行される任意のARMCPUのベンチマークを実行できます。ベンチマークが異なるオペレーティングシステムで実行された場合、デバイスを直接比較できない場合があります。