Google Tensor | Apple A15 Bionic | |
10 W | Max TDP | 8.5 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 |
Google Tensor vs Apple A15 Bionic
Google Tensor работает с 8 и потоками CPU 8 Он работает на 1.80 GHz (2.80 GHz) базовых -- всех ядрах, в то время как TDP установлен на 10 W .Процессор подключается к гнезду ЦП N/A Эта версия включает -- кэша L3 на одном кристалле, поддерживает 2 для поддержки LPDDR5-5500 RAM и поддерживает PCIe Gen . Tjunction держится ниже -- градусов C. В частности, G1 Архитектура усовершенствована за 5 nm и поддерживает None . Продукт был запущен Q4/2021
Apple A15 Bionic работает с 6 и потоками CPU 8 Он работает на No turbo базовых No turbo всех ядрах, в то время как TDP установлен на 8.5 W .Процессор подключается к гнезду ЦП N/A Эта версия включает -- кэша L3 на одном кристалле, поддерживает 2 для поддержки LPDDR4X-4266 RAM и поддерживает PCIe Gen . Tjunction держится ниже -- градусов C. В частности, A15 Архитектура усовершенствована за 5 nm и поддерживает None . Продукт был запущен Q3/2021
Apple A15 Bionic
Сравнить детали
1.80 GHz (2.80 GHz) | Частота | 3.23 GHz |
8 | Ядра | 6 |
1.80 GHz (2.80 GHz) | Турбо (1 ядро) | No turbo |
-- | Турбо (все ядра) | No turbo |
No | Hyper Threading | No |
No | Разгон | No |
hybrid (Prime / big.LITTLE) | Основная архитектура | hybrid (big.LITTLE) |
ARM Mali-G78 MP20 | GPU | Apple A15 (5 GPU Cores) |
No turbo | GPU (Турбо) | 3.20 GHz |
5 nm | Технологии | 5 nm |
No turbo | GPU (Турбо) | 3.20 GHz |
12 | Версия DirectX | |
1 | Максимум. отображает | 3 |
LPDDR5-5500 | объем памяти | LPDDR4X-4266 |
2 | Каналы памяти | 2 |
Максимальный объем памяти | ||
No | ECC | No |
8.00 MB | L2 Cache | 4.00 MB |
-- | L3 Cache | -- |
Версия PCIe | ||
PCIe lanes | ||
5 nm | Технологии | 5 nm |
N/A | Разъем | N/A |
10 W | TDP | 8.5 W |
None | Виртуализация | None |
Q4/2021 | Дата выхода | Q3/2021 |
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.
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.
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.
Geekbench 3, 64bit (Single-Core)
Geekbench 3 - это кросс-платформенный тест, который интенсивно использует системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. Одноядерный тест использует только одно ядро ЦП, количество ядер или способность к гиперпоточности не учитываются.
Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 3 - это кросс-платформенный тест, который интенсивно использует системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. Многоядерный тест задействует все ядра ЦП и дает большое преимущество гиперпоточности.