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Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

Apple A16 Bionic

Apple A16 Bionic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、 3.46 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、 24.00 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LPDDR5-6400 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、 A16 4 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ3/2022

Apple A16 Bionic

Google Tensor G2で動作8コアおよび6 CPUスレッド。 10 W設定されている間、 2.85 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、 4.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの2のメモリチャネルがサポートするLPDDR5-5500 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、 G2 4 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ4/2022


詳細を比較する

3.46 GHz 周波数 2.85 GHz
6 コア 8
3.46 GHz ターボ(1コア) 2.85 GHz
2.02 GHz ターボ(すべてのコア) 1.80 GHz
uncheck No ハイパースレッディング No
uncheck No オーバークロック No uncheck
hybrid (big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (Prime / big.LITTLE)
Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Mali-G710 MP7
No turbo GPU(ターボ) No turbo
4 nm 技術 4 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
LPDDR5-6400 記憶 LPDDR5-5500
1 メモリチャネル 2
最大メモリ
uncheck No ECC No uncheck
20.00 MB L2 Cache 8.00 MB
24.00 MB L3 Cache 4.00 MB
PCIeバージョン
PCIe lanes
4 nm 技術 4 nm
N/A ソケット N/A
8.5 W TDP 10 W
None 仮想化 None
Q3/2022 発売日 Q4/2022

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。

Apple A16 Bionic 1,900 (84%)
84% Complete
Google Tensor G2 1,074 (48%)
48% Complete

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。

Apple A16 Bionic 5,468 (11%)
11% Complete
Google Tensor G2 3,150 (6%)
6% Complete

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。

Apple A16 Bionic 2,001 (9%)
9% Complete
Google Tensor G2 701 (3%)
3% Complete
電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

Apple A16 Bionic Google Tensor G2
8.5 W Max TDP 10 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

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