GET FREE $100 Welcome Offer
BUY AND SELL BTC, BNB, CAKE, DOGE, ETH AND 27 MORE
BUY AND SELL BTC,
BNB, CAKE, DOGE
ETH AND 27 MORE

Google Tensor vs Samsung Exynos 2200

Google Tensor

Google Tensor beroperasi dengan 8 core dan 8 utas CPU. Ia berjalan di 1.80 GHz (2.80 GHz) base -- semua core sementara TDP ditetapkan pada 10 W .Pemproses dilampirkan ke soket CPU N/A Versi ini merangkumi -- cache L3 pada satu cip, menyokong 2 saluran memori untuk menyokong LPDDR5-5500 RAM dan mempunyai PCIe Gen lanes}. Tjunction di bawah -- darjah C. Khususnya, G1 Architecture ditingkatkan dengan 5 nm dan menyokong None . Produk dilancarkan pada Q4/2021

Google Tensor

Samsung Exynos 2200 beroperasi dengan 8 core dan 8 utas CPU. Ia berjalan di 2.80 GHz base 1.82 GHz semua core sementara TDP ditetapkan pada .Pemproses dilampirkan ke soket CPU N/A Versi ini merangkumi -- cache L3 pada satu cip, menyokong 4 saluran memori untuk menyokong LPDDR5-6400 RAM dan mempunyai PCIe Gen lanes}. Tjunction di bawah -- darjah C. Khususnya, Cortex-X2/-A710/-A510 Architecture ditingkatkan dengan 4 nm dan menyokong None . Produk dilancarkan pada Q1/2022


Bandingkan Perincian

1.80 GHz (2.80 GHz) Kekerapan 2.80 GHz
8 Teras 8
1.80 GHz (2.80 GHz) Turbo (1 Teras) 2.80 GHz
-- Turbo (Semua Inti) 1.82 GHz
uncheck No Hipertaburan No
uncheck No Overclocking No uncheck
hybrid (Prime / big.LITTLE) Senibina Teras hybrid (Prime / big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20 GPU Samsung Xclipse 920 (RDNA 2)
No turbo GPU (Turbo) 1.30 GHz
5 nm Teknologi 4 nm
No turbo GPU (Turbo) 1.30 GHz
12 Versi DirectX
1 Maks. paparan 0
LPDDR5-5500 Ingatan LPDDR5-6400
2 Saluran memori 4
Memori maksimum
uncheck No ECC No uncheck
8.00 MB L2 Cache --
-- L3 Cache --
Versi PCIe
PCIe lanes
5 nm Teknologi 4 nm
N/A Soket N/A
10 W TDP
None Permuafakatan None
Q4/2021 Tarikh pelepasan Q1/2022

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 adalah penanda aras cross plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong hasilnya. Ujian teras tunggal hanya menggunakan satu teras CPU, jumlah teras atau keupayaan hiperpengiraan tidak dikira.

Google Tensor 1,049 (47%)
47% Complete
Samsung Exynos 2200 1,193 (53%)
53% Complete

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 adalah penanda aras cross plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong hasilnya. Ujian multi-teras melibatkan semua core CPU dan mengambil kelebihan besar dari hyperthreading.

Google Tensor 2,916 (6%)
6% Complete
Samsung Exynos 2200 3,587 (7%)
7% Complete

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Prestasi pengkomputeran teori unit grafik dalaman pemproses dengan ketepatan sederhana (32 bit) dalam GFLOPS. GFLOPS menunjukkan berapa bilion operasi titik terapung yang dapat dilakukan iGPU sesaat.

Google Tensor 1,944 (9%)
9% Complete
Samsung Exynos 2200 1,423 (7%)
7% Complete

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 adalah penanda aras cross plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong hasilnya. Ujian teras tunggal hanya menggunakan satu teras CPU, jumlah teras atau keupayaan hiperpengiraan tidak dikira.

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

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 adalah penanda aras cross plattform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan mendorong hasilnya. Ujian multi-teras melibatkan semua core CPU dan mengambil kelebihan besar dari hyperthreading.

Google Tensor 12,597 (13%)
13% Complete
0% Complete
Anggaran Penggunaan Elektrik

Anggaran Penggunaan Elektrik

Anggaran Penggunaan Elektrik

Anggaran Penggunaan Elektrik

Google Tensor Samsung Exynos 2200
10 W Max TDP
NA Penggunaan kuasa sehari (kWh) NA
NA Kos berjalan setiap hari NA
NA Penggunaan kuasa setiap tahun (kWh) NA
NA Kos berjalan setahun NA

Comments

back to top