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Intel Core m3-8100Y vs Google Tensor

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Intel Core m3-8100Y

Intel Core m3-8100Y与2内核和4 CPU线程一起运行。它在运行3.40 GHz基地--所有内核，而TDP设定在5 W 。处理器已连接到BGA 1515 CPU插槽。该版本4.00 MB的L3高速缓存，支持2存储器通道以支持DDR3L-1600 SO-DIMMLPDDR3-1866 RAM，并具有3.0 PCIe Gen 10通道。 Tjunction保持在100 °C摄氏度以下。特别是， Amber Lake Y体系结构通过14 nm技术进行了VT-x, VT-x EPT, VT-d 。该产品于Q3/2018

Google Tensor

Google Tensor与8内核和4 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

Intel Core m3-8100Y

Google Tensor

Intel Core m3-8100Y

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Google Tensor

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比较细节

1.10 GHz	频率	1.80 GHz (2.80 GHz)
2	核心数	8
3.40 GHz	Turbo（1核心）	1.80 GHz (2.80 GHz)
--	Turbo（所有内核）	--
Yes	超线程	No
No	超频	No
normal	核心架构	hybrid (Prime / big.LITTLE)
Intel UHD Graphics 615	GPU	ARM Mali-G78 MP20
0.90 GHz	GPU（涡轮增压）	No turbo
14 nm	技术	5 nm
0.90 GHz	GPU（涡轮增压）	No turbo
12	DirectX版本	12
3	最大限度。展示	1
DDR3L-1600 SO-DIMMLPDDR3-1866	记忆	LPDDR5-5500
2	记忆通道	2
	最大记忆体
No	ECC	No
--	L2 Cache	8.00 MB
4.00 MB	L3 Cache	--
3.0	PCIe版本
10	PCIe lanes
14 nm	技术	5 nm
BGA 1515	插座	N/A
5 W	贸易发展计划	10 W
VT-x, VT-x EPT, VT-d	虚拟化	None
Q3/2018	发布日期	Q4/2021
显示更多数据		显示更多数据

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。

Intel Core m3-8100Y 235 (26%)

Google Tensor (0%)

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。

Intel Core m3-8100Y 413 (2%)

Google Tensor (0%)

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5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。

Intel Core m3-8100Y 97 (28%)

Google Tensor (0%)

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5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。

Intel Core m3-8100Y 177 (2%)

Google Tensor (0%)

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。

Intel Core m3-8100Y 721 (32%)

Google Tensor 1,049 (47%)

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。

Intel Core m3-8100Y 1,565 (3%)

Google Tensor 2,916 (6%)

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。

Intel Core m3-8100Y 347 (2%)

Google Tensor 1,944 (9%)

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。

Intel Core m3-8100Y 2,889 (42%)

Google Tensor 4,572 (66%)

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。

Intel Core m3-8100Y 5,463 (6%)

Google Tensor 12,597 (13%)

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。

Intel Core m3-8100Y 3,769 (3%)

Google Tensor (0%)

用电量估算

每天平均使用时间

平均CPU使用率（0-100％）

电力成本，每千瓦时美元

用电量估算

每天平均使用时间

平均CPU使用率（0-100％）

电力成本，每千瓦时美元

Intel Core m3-8100Y		Google Tensor
5 W	Max TDP	10 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