Samsung Exynos 3470 | Apple A12Z Bionic | |
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 |
Samsung Exynos 3470 vs Apple A12Z Bionic
Samsung Exynos 3470で動作47コアおよび4 CPUスレッド。 設定されている間、 --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0のメモリチャネルがサポートするLPDDR3-400 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、 Cortex-A7 28 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ1/2014
Apple A12Z Bionicで動作8コアおよび4 CPUスレッド。 15 W設定されている間、 2.49 GHzベース1.59 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、 A12 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Q1/2020
Samsung Exynos 3470
Apple A12Z Bionic
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1.40 GHz | 周波数 | 2.49 GHz |
47 | コア | 8 |
-- | ターボ(1コア) | 2.49 GHz |
ターボ(すべてのコア) | 1.59 GHz | |
No | ハイパースレッディング | No |
No | オーバークロック | No |
normal | コアアーキテクチャ | hybrid (big.LITTLE) |
ARM Mali-400 MP4 | GPU | Apple A12Z |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
28 nm | 技術 | 7 nm |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
0 | DirectXバージョン | -- |
1 | 最大ディスプレイ | 2 |
LPDDR3-400 | 記憶 | LPDDR4X-4266 |
0 | メモリチャネル | 2 |
最大メモリ | ||
No | ECC | No |
-- | L2 Cache | 8.00 MB |
-- | L3 Cache | -- |
PCIeバージョン | ||
PCIe lanes | ||
28 nm | 技術 | 7 nm |
N/A | ソケット | N/A |
TDP | 15 W | |
None | 仮想化 | None |
Q1/2014 | 発売日 | Q1/2020 |
Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23は、Cinebench R20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。
Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23は、Cinebench R20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。
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。