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Google Tensor vs Intel Celeron E3300

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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

Intel Celeron E3300

Intel Celeron E3300で動作2コアおよび8 CPUスレッド。 65 W設定されている間、 --ベース--すべてのコアで実行されます。LGA 775 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DDR2-800DDR3-1066 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、 Wolfdale (Penryn) 45 nmテクノロジーで強化され、 VT-xをサポートします。製品はQ3/2009

Google Tensor

Intel Celeron E3300

Google Tensor

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Intel Celeron E3300

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1.80 GHz (2.80 GHz)	周波数	2.50 GHz
8	コア	2
1.80 GHz (2.80 GHz)	ターボ（1コア）	--
--	ターボ（すべてのコア）	--
No	ハイパースレッディング	No
No	オーバークロック	Yes
hybrid (Prime / big.LITTLE)	コアアーキテクチャ	normal
ARM Mali-G78 MP20	GPU	no iGPU
No turbo	GPU（ターボ）	No turbo
5 nm	技術	45 nm
No turbo	GPU（ターボ）	No turbo
12	DirectXバージョン
1	最大ディスプレイ
LPDDR5-5500	記憶	DDR2-800DDR3-1066
2	メモリチャネル	2
	最大メモリ
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	1.00 MB
--	L3 Cache	--
	PCIeバージョン
	PCIe lanes
5 nm	技術	45 nm
N/A	ソケット	LGA 775
10 W	TDP	65 W
None	仮想化	VT-x
Q4/2021	発売日	Q3/2009
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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%)

Intel Celeron E3300 350 (15%)

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%)

Intel Celeron E3300 603 (1%)

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%)

Intel Celeron E3300 (0%)

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%)

Intel Celeron E3300 (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%)

Intel Celeron E3300 (0%)

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。

Google Tensor (0%)

Intel Celeron E3300 838 (1%)

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		Intel Celeron E3300
10 W	Max TDP	65 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

Google Tensor vs Intel Celeron E3300

Google Tensor

Intel Celeron E3300

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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Estimated results for PassMark CPU Mark

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