Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)

กลับไปที่โฮมเพจ

Google Tensor G2

Google Tensor G2 ทำงานร่วมกับ 8 cores และ 8 เธรด CPU มันทำงานที่ 2.85 GHz base 1.80 GHz คอร์ทั้งหมดในขณะที่ TDP ถูกตั้งค่าที่ 10 Wโปรเซสเซอร์เชื่อมต่อกับ N/A CPU N/A เวอร์ชันนี้มี 4.00 MB บนชิปหนึ่งตัวรองรับช่องหน่วยความจำ 2 LPDDR5-5500 และคุณลักษณะ PCIe Gen เลน Tjunction รักษาให้ต่ำกว่า -- องศา C โดยเฉพาะอย่างยิ่ง G2 สถาปัตยกรรมได้รับการปรับปรุงด้วย 4 nm และสนับสนุน None ผลิตภัณฑ์เปิดตัวเมื่อวันที่ Q4/2022

Apple A15 Bionic (5-GPU)

Apple A15 Bionic (5-GPU) ทำงานร่วมกับ 6 cores และ 8 เธรด CPU มันทำงานที่ 3.23 GHz base 2.02 GHz คอร์ทั้งหมดในขณะที่ TDP ถูกตั้งค่าที่ 8.5 Wโปรเซสเซอร์เชื่อมต่อกับ N/A CPU N/A เวอร์ชันนี้มี 32.00 MB บนชิปหนึ่งตัวรองรับช่องหน่วยความจำ 1 LPDDR4X-4266 และคุณลักษณะ PCIe Gen เลน Tjunction รักษาให้ต่ำกว่า -- องศา C โดยเฉพาะอย่างยิ่ง A15 สถาปัตยกรรมได้รับการปรับปรุงด้วย 5 nm และสนับสนุน None ผลิตภัณฑ์เปิดตัวเมื่อวันที่ Q3/2021

Google Tensor G2

Apple A15 Bionic (5-GPU)

Google Tensor G2

ตรวจสอบราคาที่ Amazon

ตรวจสอบราคาที่ Ebay

ตรวจสอบราคาที่ AliExpress

Apple A15 Bionic (5-GPU)

ตรวจสอบราคาที่ Amazon

ตรวจสอบราคาที่ Ebay

ตรวจสอบราคาที่ AliExpress

เปรียบเทียบรายละเอียด

2.85 GHz	ความถี่	3.23 GHz
8	แกน	6
2.85 GHz	เทอร์โบ (1 คอร์)	3.23 GHz
1.80 GHz	เทอร์โบ (ทุกแกน)	2.02 GHz
No	ไฮเปอร์เธรด	No
No	โอเวอร์คล็อก	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	สถาปัตยกรรมหลัก	hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G710 MP7	GPU	Apple A15 (5 GPU Cores)
No turbo	GPU (เทอร์โบ)	No turbo
4 nm	เทคโนโลยี	5 nm
No turbo	GPU (เทอร์โบ)	No turbo
	เวอร์ชัน DirectX
1	สูงสุด แสดง	3
LPDDR5-5500	หน่วยความจำ	LPDDR4X-4266
2	ช่องหน่วยความจำ	1
	หน่วยความจำสูงสุด
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	16.00 MB
4.00 MB	L3 Cache	32.00 MB
	เวอร์ชัน PCIe
	PCIe lanes
4 nm	เทคโนโลยี	5 nm
N/A	เบ้า	N/A
10 W	TDP	8.5 W
None	Virtualization	None
Q4/2022	วันที่วางจำหน่าย	Q3/2021
แสดงข้อมูลเพิ่มเติม		แสดงข้อมูลเพิ่มเติม

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างมาก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลลัพธ์ได้มาก การทดสอบ single-core ใช้ CPU core เพียงตัวเดียวไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถในการไฮเปอร์เธรด

Google Tensor G2 1,074 (48%)

Apple A15 Bionic (5-GPU) 1,754 (78%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างมาก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลลัพธ์ได้มาก การทดสอบแบบมัลติคอร์เกี่ยวข้องกับแกน CPU ทั้งหมดและใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรด

Google Tensor G2 3,150 (6%)

Apple A15 Bionic (5-GPU) 4,780 (10%)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

ประสิทธิภาพการคำนวณตามทฤษฎีของหน่วยกราฟิกภายในของโปรเซสเซอร์ที่มีความแม่นยำอย่างง่าย (32 บิต) ใน GFLOPS GFLOPS ระบุจำนวนการดำเนินการจุดลอยตัวที่ iGPU สามารถดำเนินการได้ต่อวินาที

Google Tensor G2 701 (3%)

Apple A15 Bionic (5-GPU) 1,501 (7%)

ประมาณการการใช้ไฟฟ้า

ชั่วโมงการใช้งานเฉลี่ยต่อวัน

การใช้งาน CPU โดยเฉลี่ย (0-100%)

ค่าไฟฟ้าดอลลาร์ต่อกิโลวัตต์ชั่วโมง

ประมาณการการใช้ไฟฟ้า

ชั่วโมงการใช้งานเฉลี่ยต่อวัน

การใช้งาน CPU โดยเฉลี่ย (0-100%)

ค่าไฟฟ้าดอลลาร์ต่อกิโลวัตต์ชั่วโมง

Google Tensor G2		Apple A15 Bionic (5-GPU)
10 W	Max TDP	8.5 W
NA	การใช้พลังงานต่อวัน (กิโลวัตต์ชั่วโมง)	NA
NA	ค่าใช้จ่ายต่อวัน	NA
NA	การใช้พลังงานต่อปี (กิโลวัตต์ชั่วโมง)	NA
NA	ค่าใช้จ่ายต่อปี	NA