Đăng ký nhận miễn phí 100 USD

MUA/BÁN BTC, BNB, CAKE, DOGE, ETH VÀ NHIỀU COIN KHÁC

MUA/BÁN BTC,

BNB, CAKE, DOGE

ETH VÀ NHIỀU COIN KHÁC

ĐĂNG KÝ NGAY

Google Tensor vs Apple M1 Pro (8 Core)

Quay lại trang chủ

Google Tensor

Google Tensor hoạt động với 8 lõi và 8 luồng CPU. Nó chạy ở 1.80 GHz (2.80 GHz) base -- tất cả các lõi trong khi TDP được đặt ở 10 W .Bộ xử lý được gắn vào ổ cắm CPU N/A Phiên bản này bao gồm -- bộ nhớ đệm L3 trên một chip, hỗ trợ các kênh bộ nhớ 2 LPDDR5-5500 và các tính năng của PCIe Gen . Tjunction giữ dưới -- độ C. Đặc biệt, G1 được cải tiến với 5 nm và hỗ trợ None . Sản phẩm đã được ra mắt vào Q4/2021

Apple M1 Pro (8 Core)

Apple M1 Pro (8 Core) hoạt động với 8 lõi và 8 luồng CPU. Nó chạy ở No turbo base No turbo tất cả các lõi trong khi TDP được đặt ở 30 W .Bộ xử lý được gắn vào ổ cắm CPU N/A Phiên bản này bao gồm -- bộ nhớ đệm L3 trên một chip, hỗ trợ các kênh bộ nhớ 6 LPDDR5-6400 và các tính năng của 4.0 PCIe Gen . Tjunction giữ dưới -- độ C. Đặc biệt, M1 được cải tiến với 5 nm và hỗ trợ None . Sản phẩm đã được ra mắt vào Q3/2021

Google Tensor

Apple M1 Pro (8 Core)

Google Tensor

Kiểm tra giá trên Amazon

Kiểm tra giá tại Ebay

Kiểm tra giá tại AliExpress

Apple M1 Pro (8 Core)

Kiểm tra giá trên Amazon

Kiểm tra giá tại Ebay

Kiểm tra giá tại AliExpress

So sánh chi tiết

1.80 GHz (2.80 GHz)	Tần số	3.20 GHz
8	Lõi	8
1.80 GHz (2.80 GHz)	Turbo (1 lõi)	No turbo
--	Turbo (Tất cả các lõi)	No turbo
No	Siêu phân luồng	No
No	Ép xung	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	Kiến trúc cốt lõi	hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Apple M1 Pro (14 Core)
No turbo	GPU (Turbo)	No turbo
5 nm	Công nghệ	5 nm
No turbo	GPU (Turbo)	No turbo
12	Phiên bản DirectX
1	Tối đa màn hình	3
LPDDR5-5500	Bộ nhớ	LPDDR5-6400
2	Các kênh bộ nhớ	6
	Bộ nhớ tối đa
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	24.00 MB
--	L3 Cache	--
	Phiên bản PCIe	4.0
	PCIe lanes
5 nm	Công nghệ	5 nm
N/A	Ổ cắm	N/A
10 W	TDP	30 W
None	Ảo hóa	None
Q4/2021	Ngày phát hành	Q3/2021
Hiển thị thêm dữ liệu		Hiển thị thêm dữ liệu

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 là sự kế thừa của Cinebench R20 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Google Tensor (0%)

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

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 là sự kế thừa của Cinebench R20 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và đánh dấu một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

Google Tensor (0%)

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

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Google Tensor 1,049 (47%)

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

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và đánh dấu một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

Google Tensor 2,916 (6%)

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

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Hiệu suất tính toán lý thuyết của đơn vị đồ họa bên trong của bộ xử lý với độ chính xác đơn giản (32 bit) trong GFLOPS. GFLOPS cho biết iGPU có thể thực hiện bao nhiêu tỷ thao tác dấu phẩy động mỗi giây.

Google Tensor 1,944 (9%)

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

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Google Tensor 4,572 (66%)

Apple M1 Pro (8 Core) (0%)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và đánh dấu một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

Google Tensor 12,597 (13%)

Apple M1 Pro (8 Core) (0%)

Ước tính sử dụng điện

Số giờ sử dụng trung bình mỗi ngày

Sử dụng CPU trung bình (0-100%)

Chi phí điện, đô la mỗi kWh

Ước tính sử dụng điện

Số giờ sử dụng trung bình mỗi ngày

Sử dụng CPU trung bình (0-100%)

Chi phí điện, đô la mỗi kWh

Google Tensor		Apple M1 Pro (8 Core)
10 W	Max TDP	30 W
NA	Điện năng tiêu thụ mỗi ngày (kWh)	NA
NA	Chi phí chạy mỗi ngày	NA
NA	Điện năng tiêu thụ mỗi năm (kWh)	NA
NA	Chi phí vận hành mỗi năm	NA