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Google Tensor vs Apple M1 Pro (8 Core)

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Google Tensor

Google Tensor 은 8 코어 및 8 CPU 스레드로 작동합니다. 10 W 설정되어있는 동안 1.80 GHz (2.80 GHz) 기본 -- 모든 코어에서 실행됩니다.프로세서는 N/A CPU 소켓에 연결되어 있습니다. 이 버전은 -- 의 L3 캐시를 포함하고, LPDDR5-5500 RAM을 지원하기 위해 2 PCIe Gen 레인을 제공합니다. Tjunction -- 도 이하로 유지됩니다. 특히 G1 아키텍처는 5 nm 기술로 None 지원합니다. 제품이 Q4/2021

Apple M1 Pro (8 Core)

Apple M1 Pro (8 Core) 은 8 코어 및 8 CPU 스레드로 작동합니다. 30 W 설정되어있는 동안 No turbo 기본 No turbo 모든 코어에서 실행됩니다.프로세서는 N/A CPU 소켓에 연결되어 있습니다. 이 버전은 -- 의 L3 캐시를 포함하고, LPDDR5-6400 RAM을 지원하기 위해 6 4.0 PCIe Gen 레인을 제공합니다. Tjunction -- 도 이하로 유지됩니다. 특히 M1 아키텍처는 5 nm 기술로 None 지원합니다. 제품이 Q3/2021

Google Tensor

Apple M1 Pro (8 Core)

Google Tensor

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Apple M1 Pro (8 Core)

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세부 사항 비교

1.80 GHz (2.80 GHz)	회수	3.20 GHz
8	코어	8
1.80 GHz (2.80 GHz)	터보 (1 코어)	No turbo
--	터보 (모든 코어)	No turbo
No	하이퍼 스레딩	No
No	오버 클러킹	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	핵심 아키텍처	hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Apple M1 Pro (14 Core)
No turbo	GPU (터보)	No turbo
5 nm	과학 기술	5 nm
No turbo	GPU (터보)	No turbo
12	DirectX 버전
1	맥스. 디스플레이	3
LPDDR5-5500	기억	LPDDR5-6400
2	메모리 채널	6
	최대 메모리
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	24.00 MB
--	L3 Cache	--
	PCIe 버전	4.0
	PCIe lanes
5 nm	과학 기술	5 nm
N/A	소켓	N/A
10 W	TDP	30 W
None	가상화	None
Q4/2021	출시일	Q3/2021
더 많은 데이터 표시		더 많은 데이터 표시

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23은 Cinebench R20의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로합니다. Cinema 4는 3D 양식을 만드는 데 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어 만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼 스레딩 기능은 포함되지 않습니다.

Google Tensor (0%)

Apple M1 Pro (8 Core) 1,545 (73%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23은 Cinebench R20의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로합니다. Cinema 4는 3D 양식을 만드는 데 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼 스레딩의 큰 장점을 활용합니다.

Google Tensor (0%)

Apple M1 Pro (8 Core) 9,572 (13%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5는 시스템 메모리를 많이 사용하는 교차 플랫폼 벤치 마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 밀어냅니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어 만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼 스레딩 기능은 포함되지 않습니다.

Google Tensor 1,049 (47%)

Apple M1 Pro (8 Core) 1,778 (84%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5는 시스템 메모리를 많이 사용하는 교차 플랫폼 벤치 마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 밀어냅니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼 스레딩의 큰 장점을 활용합니다.

Google Tensor 2,916 (6%)

Apple M1 Pro (8 Core) 10,000 (26%)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

GFLOPS에서 간단한 정확도 (32 비트)를 사용하는 프로세서 내부 그래픽 장치의 이론적 컴퓨팅 성능입니다. GFLOPS는 iGPU가 초당 수행 할 수있는 부동 소수점 연산 수를 나타냅니다.

Google Tensor 1,944 (9%)

Apple M1 Pro (8 Core) 4,556 (44%)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3는 시스템 메모리를 많이 사용하는 교차 플랫폼 벤치 마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 밀어냅니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어 만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼 스레딩 기능은 포함되지 않습니다.

Google Tensor 4,572 (66%)

Apple M1 Pro (8 Core) (0%)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3는 시스템 메모리를 많이 사용하는 교차 플랫폼 벤치 마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 밀어냅니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼 스레딩의 큰 장점을 활용합니다.

Google Tensor 12,597 (13%)

Apple M1 Pro (8 Core) (0%)

전기 사용량 추정

하루 평균 사용 시간

평균 CPU 사용률 (0-100 %)

전력 비용, kWh 당 달러

전기 사용량 추정

하루 평균 사용 시간

평균 CPU 사용률 (0-100 %)

전력 비용, kWh 당 달러

Google Tensor		Apple M1 Pro (8 Core)
10 W	Max TDP	30 W
NA	일일 전력 소비량 (kWh)	NA
NA	일일 운영 비용	NA
NA	연간 전력 소비량 (kWh)	NA
NA	연간 운영 비용	NA