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 Samsung Exynos 2200

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

Samsung Exynos 2200

Samsung Exynos 2200 hoạt động với 8 lõi và 8 luồng CPU. Nó chạy ở 2.80 GHz base 1.82 GHz tất cả các lõi trong khi TDP được đặt ở .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 4 LPDDR5-6400 và các tính năng của PCIe Gen . Tjunction giữ dưới -- độ C. Đặc biệt, Cortex-X2/-A710/-A510 được cải tiến với 4 nm và hỗ trợ None . Sản phẩm đã được ra mắt vào Q1/2022

Google Tensor

Samsung Exynos 2200

Google Tensor

Kiểm tra giá trên Amazon

Kiểm tra giá tại Ebay

Kiểm tra giá tại AliExpress

Samsung Exynos 2200

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	2.80 GHz
8	Lõi	8
1.80 GHz (2.80 GHz)	Turbo (1 lõi)	2.80 GHz
--	Turbo (Tất cả các lõi)	1.82 GHz
No	Siêu phân luồng	No
No	Ép xung	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	Kiến trúc cốt lõi	hybrid (Prime / big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Samsung Xclipse 920 (RDNA 2)
No turbo	GPU (Turbo)	1.30 GHz
5 nm	Công nghệ	4 nm
No turbo	GPU (Turbo)	1.30 GHz
12	Phiên bản DirectX
1	Tối đa màn hình	0
LPDDR5-5500	Bộ nhớ	LPDDR5-6400
2	Các kênh bộ nhớ	4
	Bộ nhớ tối đa
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	--
--	L3 Cache	--
	Phiên bản PCIe
	PCIe lanes
5 nm	Công nghệ	4 nm
N/A	Ổ cắm	N/A
10 W	TDP
None	Ảo hóa	None
Q4/2021	Ngày phát hành	Q1/2022
Hiển thị thêm dữ liệu		Hiển thị thêm dữ liệu

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%)

Samsung Exynos 2200 1,193 (53%)

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%)

Samsung Exynos 2200 3,587 (7%)

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%)

Samsung Exynos 2200 1,423 (7%)

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%)

Samsung Exynos 2200 (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%)

Samsung Exynos 2200 (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		Samsung Exynos 2200
10 W	Max TDP
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