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

Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

Apple A16 Bionic

Apple A16 Bionic работает с 6 и потоками CPU 6 Он работает на 3.46 GHz базовых 2.02 GHz всех ядрах, в то время как TDP установлен на 8.5 W .Процессор подключается к гнезду ЦП N/A Эта версия включает 24.00 MB кэша L3 на одном кристалле, поддерживает 1 для поддержки LPDDR5-6400 RAM и поддерживает PCIe Gen . Tjunction держится ниже -- градусов C. В частности, A16 Архитектура усовершенствована за 4 nm и поддерживает None . Продукт был запущен Q3/2022

Apple A16 Bionic

Google Tensor G2 работает с 8 и потоками CPU 6 Он работает на 2.85 GHz базовых 1.80 GHz всех ядрах, в то время как TDP установлен на 10 W .Процессор подключается к гнезду ЦП N/A Эта версия включает 4.00 MB кэша L3 на одном кристалле, поддерживает 2 для поддержки LPDDR5-5500 RAM и поддерживает PCIe Gen . Tjunction держится ниже -- градусов C. В частности, G2 Архитектура усовершенствована за 4 nm и поддерживает None . Продукт был запущен Q4/2022


Сравнить детали

3.46 GHz Частота 2.85 GHz
6 Ядра 8
3.46 GHz Турбо (1 ядро) 2.85 GHz
2.02 GHz Турбо (все ядра) 1.80 GHz
uncheck No Hyper Threading No
uncheck No Разгон No uncheck
hybrid (big.LITTLE) Основная архитектура hybrid (Prime / big.LITTLE)
Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Mali-G710 MP7
No turbo GPU (Турбо) No turbo
4 nm Технологии 4 nm
No turbo GPU (Турбо) No turbo
Версия DirectX
3 Максимум. отображает 1
LPDDR5-6400 объем памяти LPDDR5-5500
1 Каналы памяти 2
Максимальный объем памяти
uncheck No ECC No uncheck
20.00 MB L2 Cache 8.00 MB
24.00 MB L3 Cache 4.00 MB
Версия PCIe
PCIe lanes
4 nm Технологии 4 nm
N/A Разъем N/A
8.5 W TDP 10 W
None Виртуализация None
Q3/2022 Дата выхода Q4/2022

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 - это кросс-платформенный тест, интенсивно использующий системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. Одноядерный тест использует только одно ядро ЦП, количество ядер или способность к гиперпоточности не учитываются.

Apple A16 Bionic 1,900 (84%)
84% Complete
Google Tensor G2 1,074 (48%)
48% Complete

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 - это кросс-платформенный тест, интенсивно использующий системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. Многоядерный тест задействует все ядра ЦП и дает большое преимущество гиперпоточности.

Apple A16 Bionic 5,468 (11%)
11% Complete
Google Tensor G2 3,150 (6%)
6% Complete

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Теоретическая вычислительная производительность внутреннего графического блока процессора с простой точностью (32 бита) в GFLOPS. GFLOPS указывает, сколько миллиардов операций с плавающей запятой iGPU может выполнять в секунду.

Apple A16 Bionic 2,001 (9%)
9% Complete
Google Tensor G2 701 (3%)
3% Complete
Оценка использования электроэнергии

Оценка использования электроэнергии

Оценка использования электроэнергии

Оценка использования электроэнергии

Apple A16 Bionic Google Tensor G2
8.5 W Max TDP 10 W
NA Потребляемая мощность в день (кВтч) NA
NA Стоимость эксплуатации в день NA
NA Потребляемая мощность в год (кВтч) NA
NA Стоимость эксплуатации в год NA

Comments

back to top