| Google Tensor | AMD A6-9225 | |
| 10 W | Max TDP | 15 W |
| NA | 每天耗电量（kWh） | NA |
| NA | 每天的运行成本 | NA |
| NA | 每年耗电量（kWh） | NA |
| NA | 每年的运行成本 | NA |
Google Tensor vs AMD A6-9225
Google Tensor与8内核和8 CPU线程一起运行。它在运行1.80 GHz (2.80 GHz)基地--所有内核，而TDP设定在10 W 。处理器已连接到N/A CPU插槽。该版本--的L3高速缓存，支持2存储器通道以支持LPDDR5-5500 RAM，并具有 PCIe Gen 通道。 Tjunction保持在--摄氏度以下。特别是， G1体系结构通过5 nm技术进行了None 。该产品于Q4/2021
AMD A6-9225与2内核和8 CPU线程一起运行。它在运行3.00 GHz基地2.60 GHz所有内核，而TDP设定在15 W 。处理器已连接到FP4 CPU插槽。该版本2.00 MB的L3高速缓存，支持1存储器通道以支持DDR4-2133 RAM，并具有3.0 PCIe Gen 8通道。 Tjunction保持在90 °C摄氏度以下。特别是， Stoney Ridge (Excavator)体系结构通过28 nm技术进行了AMD-V 。该产品于Q3/2018
Google Tensor
AMD A6-9225
比较细节
| 1.80 GHz (2.80 GHz) | 频率 | 2.60 GHz |
| 8 | 核心数 | 2 |
| 1.80 GHz (2.80 GHz) | Turbo（1核心） | 3.00 GHz |
| -- | Turbo（所有内核） | 2.60 GHz |
 No |
超线程 | No |
| No |
超频 | No |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | 核心架构 | normal |
| ARM Mali-G78 MP20 | GPU | AMD Radeon R4 (Stoney Ridge) |
| No turbo | GPU（涡轮增压） | No turbo |
| 5 nm | 技术 | 28 nm |
| No turbo | GPU（涡轮增压） | No turbo |
| 12 | DirectX版本 | 12 |
| 1 | 最大限度。展示 | 3 |
| LPDDR5-5500 | 记忆 | DDR4-2133 |
| 2 | 记忆通道 | 1 |
| 最大记忆体 | ||
| No |
ECC | No |
| 8.00 MB | L2 Cache | -- |
| -- | L3 Cache | 2.00 MB |
| PCIe版本 | 3.0 | |
| PCIe lanes | 8 | |
| 5 nm | 技术 | 28 nm |
| N/A | 插座 | FP4 |
| 10 W | 贸易发展计划 | 15 W |
| None | 虚拟化 | AMD-V |
| Q4/2021 | 发布日期 | Q3/2018 |
Cinebench R20 (Single-Core)
Cinebench R20是Cinebench R15的后继产品，也是基于Cinema 4 Suite的。 Cinema 4是创建3D表单的全球通用软件。单核测试仅使用一个CPU核，核的数量或超线程能力不计算在内。
Google Tensor
(0%)
AMD A6-9225
186 (21%)
Cinebench R20 (Multi-Core)
Cinebench R20是Cinebench R15的后继产品，也是基于Cinema 4 Suite的。 Cinema 4是创建3D表单的全球通用软件。多核测试涉及所有CPU核，并具有超线程的巨大优势。
Google Tensor
(0%)
AMD A6-9225
274 (1%)
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5是一个跨平台基准测试，大量使用系统内存。快速的记忆将大大推动结果。单核测试仅使用一个CPU核，核的数量或超线程能力不计算在内。
Google Tensor
1,049 (47%)
AMD A6-9225
(0%)
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5是一个跨平台基准测试，大量使用系统内存。快速的记忆将大大推动结果。多核测试涉及所有CPU核，并具有超线程的巨大优势。
Google Tensor
2,916 (6%)
AMD A6-9225
(0%)
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
GFLOPS中具有简单精度（32位）的处理器内部图形单元的理论计算性能。 GFLOPS表示iGPU每秒可以执行多少亿个浮点运算。
Google Tensor
1,944 (9%)
AMD A6-9225
252 (1%)
Geekbench 3, 64bit (Single-Core)
Geekbench 3是一个跨平台基准测试，大量使用系统内存。快速的记忆将大大推动结果。单核测试仅使用一个CPU核，核的数量或超线程能力不计算在内。
Google Tensor
4,572 (66%)
AMD A6-9225
(0%)
Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 3是一个跨平台基准测试，大量使用系统内存。快速的记忆将大大推动结果。多核测试涉及所有CPU核，并具有超线程的巨大优势。
Google Tensor
12,597 (13%)
AMD A6-9225
(0%)
Estimated results for PassMark CPU Mark
下面列出的某些CPU已通过CPU比较进行了基准测试。但是，大多数CPU尚未经过测试，并且根据CPU比较器的秘密专有公式估算了结果。因此，它们无法准确反映Passmark CPU的实际标记值，并且未被PassMark Software Pty Ltd认可。
Google Tensor
(0%)
AMD A6-9225
2,116 (2%)
用电量估算
用电量估算
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AMD A6-9225
AMD A6-9225 vs
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AMD A6-9225 vs
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AMD A6-9225
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AMD A6-9225
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AMD A6-9225
AMD A6-9225 vs
Intel Core i5-7200U
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AMD A6-9225
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Intel Core i3-8145U
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AMD A6-9225
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AMD A6-9225
AMD A9-9425 vs
AMD A6-9225
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AMD A6-9225
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Intel Pentium Gold 4417U
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