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Google Tensor vs AMD A6-9225

Google Tensor

Google Tensorで動作8コアおよび8 CPUスレッド。 10 W設定されている間、 1.80 GHz (2.80 GHz)ベース--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、 G1 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Q4/2021

Google Tensor

AMD A6-9225で動作2コアおよび8 CPUスレッド。 15 W設定されている間、 3.00 GHzベース2.60 GHzすべてのコアで実行されます。FP4 CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 2.00 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DDR4-2133 RAM及び機能3.0のPCIeジェン8レーン。 Tjunction 90 °C度}未満に保たれます。特に、 Stoney Ridge (Excavator) 28 nmテクノロジーで強化され、 AMD-Vをサポートします。製品はQ3/2018


詳細を比較する

1.80 GHz (2.80 GHz) 周波数 2.60 GHz
8 コア 2
1.80 GHz (2.80 GHz) ターボ(1コア) 3.00 GHz
-- ターボ(すべてのコア) 2.60 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 (Prime / big.LITTLE) コアアーキテクチャ normal
ARM Mali-G78 MP20 GPU AMD Radeon R4 (Stoney Ridge)
No turbo GPU(ターボ) No turbo
5 nm 技術 28 nm
No turbo GPU(ターボ) No turbo
12 DirectXバージョン 12
1 最大ディスプレイ 3
LPDDR5-5500 記憶 DDR4-2133
2 メモリチャネル 1
最大メモリ
uncheck No ECC No uncheck
8.00 MB L2 Cache --
-- L3 Cache 2.00 MB
PCIeバージョン 3.0
PCIe lanes 8
5 nm 技術 28 nm
N/A ソケット FP4
10 W TDP 15 W
None 仮想化 AMD-V
Q4/2021 発売日 Q3/2018

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。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。

0% Complete
AMD A6-9225 186 (21%)
21% Complete

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。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。

0% Complete
AMD A6-9225 274 (1%)
1% Complete

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。

Google Tensor 1,049 (47%)
47% Complete
0% 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。

Google Tensor 2,916 (6%)
6% Complete
0% 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。

Google Tensor 1,944 (9%)
9% Complete
AMD A6-9225 252 (1%)
1% Complete

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 4,572 (66%)
66% Complete
0% Complete

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 12,597 (13%)
13% Complete
0% Complete

Estimated results for PassMark CPU Mark

以下にリストされているCPUのいくつかは、CPU-Comparisonによってベンチマークされています。ただし、CPUの大部分はテストされておらず、結果はCPU-Comparisonの秘密の独自の公式によって推定されています。そのため、実際のPassmark CPUマーク値を正確に反映しておらず、PassMark Software PtyLtdによって承認されていません。

0% Complete
AMD A6-9225 2,116 (2%)
2% 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

Google Tensor AMD A6-9225
10 W Max TDP 15 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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