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Google Tensor vs Apple A15 Bionic

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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

Apple A15 Bionic

Apple A15 Bionicで動作6コアおよび8 CPUスレッド。 8.5 W設定されている間、 No turboベースNo turbo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

Google Tensor

Apple A15 Bionic

Google Tensor

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Apple A15 Bionic

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詳細を比較する

1.80 GHz (2.80 GHz)	周波数	3.23 GHz
8	コア	6
1.80 GHz (2.80 GHz)	ターボ（1コア）	No turbo
--	ターボ（すべてのコア）	No turbo
No	ハイパースレッディング	No
No	オーバークロック	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	コアアーキテクチャ	hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Apple A15 (5 GPU Cores)
No turbo	GPU（ターボ）	3.20 GHz
5 nm	技術	5 nm
No turbo	GPU（ターボ）	3.20 GHz
12	DirectXバージョン
1	最大ディスプレイ	3
LPDDR5-5500	記憶	LPDDR4X-4266
2	メモリチャネル	2
	最大メモリ
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	4.00 MB
--	L3 Cache	--
	PCIeバージョン
	PCIe lanes
5 nm	技術	5 nm
N/A	ソケット	N/A
10 W	TDP	8.5 W
None	仮想化	None
Q4/2021	発売日	Q3/2021
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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%)

Apple A15 Bionic 1,742 (82%)

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%)

Apple A15 Bionic 4,780 (13%)

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%)

Apple A15 Bionic 1,227 (12%)

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%)

Apple A15 Bionic (0%)

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%)

Apple A15 Bionic (0%)

電気使用量の見積もり

1日あたりの平均使用時間

平均CPU使用率（0-100％）

電力コスト、kWhあたりのドル

電気使用量の見積もり

1日あたりの平均使用時間

平均CPU使用率（0-100％）

電力コスト、kWhあたりのドル

Google Tensor		Apple A15 Bionic
10 W	Max TDP	8.5 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