Google Tensor ベンチマーク、テスト、および仕様

最終更新:
Google Tensorには8コアと8スレッドがあり、1に基づいています。 Google Tensorシリーズの遺伝子。 プロセッサはQ4/2021でリリースされました。 Google Tensor は、Geekbench 5 シングルコア ベンチマークで 1,043 ポイント を獲得しました。 Geekbench 5 マルチコア ベンチマークでは、結果は 2,915 ポイントです。
Google Tensor

CPU系統

Google Tensor を分類したセグメント。 たとえば、これがデスクトップ プロセッサなのかモバイル プロセッサなのか、またはどのプロセッサが Google Tensor の後継となる可能性があるのか​​を一目で確認できます。

姓: Google Tensor
家族: Google Tensor (3)
CPUグループ: Google Tensor (1)
アーキテクチャ: G1
セグメント: Mobile
世代: 1
前任者: --
後継: Google Tensor G2

CPU コアとクロック周波数

Google Tensor には 8 の CPU コアがあり、8 のスレッドを並列で計算できます。 Google Tensor のクロック周波数は 2.80 GHz です。 CPU コアの数はプロセッサの速度に大きく影響し、重要なパフォーマンス指標です。

CPU コア / Threads: 8 / 8
コアアーキテクチャ: hybrid (Prime / big.LITTLE)
A-Core: 2x Cortex-X1
B-Core: 2x Cortex-A76
C-Core: 4x Cortex-A55
ハイパースレッディング / SMT: いいえ
オーバークロック可能: いいえ
A-Core クロック周波数: 2.80 GHz
B-Core クロック周波数: 2.25 GHz
C-Core クロック周波数: 1.80 GHz

人工知能と機械学習

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。

AIハードウェア: Google Tensor AI
AIの仕様: Google Edge TPU @ 1.6 TOPS

内部グラフィック

Google Tensor には、略して iGPU と呼ばれる統合グラフィックスが搭載されています。 具体的には、Google Tensor は、320 テクスチャ シェーダーと 20 実行ユニットを持つ ARM Mali-G78 MP20 を使用します。 iGPU は、システムのメイン メモリをグラフィックス メモリとして使用し、プロセッサのダイ上に配置されます。

グラフィック: ARM Mali-G78 MP20
グラフィック クロック周波数: 0.76 GHz
GPU (ターボ): ターボなし
ユニット: 20
Shader: 320
Hardware Raytracing: いいえ
リリース日: Q4/2021
最大画面サイズ: 1
Generation: Vallhall 2
Direct X: 12
技術: 5 nm
最大メモリ容量: --
Frame Generation: いいえ

ハードウェア コーデック サポート

ハードウェアで高速化された写真またはビデオ コーデックは、ビデオの再生時にプロセッサの動作速度を大幅に高速化し、ノートブックまたはスマートフォンのバッテリ寿命を延ばすことができます。

h265 / HEVC (8 bit): 復号化/符号化
h265 / HEVC (10 bit): 復号化/符号化
h264: 復号化/符号化
VP8: 復号化/符号化
VP9: 復号化/符号化
AV1: 復号化
AVC: 復号化/符号化
VC-1: 復号化/符号化
JPEG: 復号化/符号化

RAM & PCIe

プロセッサは、2 (Dual Channel) メモリ チャネルで最大 12 GB メモリ を使用できます。 最大メモリ帯域幅は 53.0 GB/s です。 メモリの種類とメモリの量は、システムの速度に大きく影響します。

メモリ種別: メモリ帯域幅:
LPDDR5-5500
53.0 GB/s
最大メモリ容量: 12 GB
メモリ チャンネル: 2 (Dual Channel)
ECC: いいえ
PCIe:
PCIe 帯域幅: --

熱管理

プロセッサの熱設計電力 (略して TDP) は 10 W です。 TDP は、プロセッサを十分に冷却するために必要な冷却ソリューションを指定します。 TDP は通常、CPU の実際の消費電力の大まかな目安を示します。

TDP (PL1 / PBP): 10 W
TDP (PL2): --
TDP up: --
TDP down: --
Tjunction max.: --

技術データ

Google Tensor は 5 nm 製です。 CPU の製造プロセスが小さいほど、最新でエネルギー効率が高くなります。 全体として、プロセッサには 8.00 MB キャッシュがあります。 キャッシュが大きいと、ゲームなどの場合にプロセッサの速度が大幅に向上します。

技術: 5 nm
チップ設計:
ソケット: --
L2-Cache: 8.00 MB
L3-Cache: --
AES-NI: いいえ
オペレーティングシステム: Android
仮想化: なし
指図書 (ISA): Armv8-A (64 bit)
ISA拡張機能: --
リリース日: Q4/2021
発売価格: --
部品番号: --
ドキュメント: --

このプロセッサを評価する

ここでこのプロセッサを評価して、他の訪問者が購入を決定するのに役立てることができます。 このプロセッサの平均評価は 4.1 星 (8 評価) です。 今すぐ評価してください:

ベンチマーク

Verified Benchmark results
Google Tensorのベンチマーク結果は、私たちによって注意深くチェックされています。 私たちは、私たちが作成した、または訪問者によって提出され、チームメンバーによってチェックされたベンチマーク結果のみを公開します。 すべての結果は、ベンチマークガイドライン に基づいて作成されています。

スクリーンショット:

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。
AMD EPYC 7662 AMD EPYC 7662
64C 128T @ 3.30 GHz
1046
Intel Xeon D-1749NT Intel Xeon D-1749NT
10C 20T @ 3.50 GHz
1045
Intel Xeon D-1739 Intel Xeon D-1739
8C 16T @ 3.50 GHz
1044
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043
AMD Ryzen 3 7320U AMD Ryzen 3 7320U
4C 8T @ 4.10 GHz
1043
AMD EPYC 7302P AMD EPYC 7302P
16C 32T @ 3.30 GHz
1043
Intel Xeon Gold 6140 Intel Xeon Gold 6140
18C 36T @ 3.70 GHz
1043

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。
Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1 Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1
6C 6T @ 2.40 GHz
2932
Intel Core i7-3820QM Intel Core i7-3820QM
4C 8T @ 2.70 GHz
2926
Intel Xeon Bronze 3104 Intel Xeon Bronze 3104
6C 6T @ 1.70 GHz
2917
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915
Intel Core i5-4690 Intel Core i5-4690
4C 4T @ 3.70 GHz
2913
Intel Core i7-3610QE Intel Core i7-3610QE
4C 8T @ 3.00 GHz
2911
Intel Xeon D-1622 Intel Xeon D-1622
4C 8T @ 3.00 GHz
2909

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。
Intel Core i7-7740X Intel Core i7-7740X
4C 8T @ 4.50 GHz
1497
Intel Core i7-10710U Intel Core i7-10710U
6C 12T @ 4.70 GHz
1496
Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2
8C 8T @ 2.91 GHz
1496
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1494
Intel Core i9-9980HK Intel Core i9-9980HK
8C 16T @ 5.00 GHz
1492
Intel Core i5-10400H Intel Core i5-10400H
4C 8T @ 4.60 GHz
1490
Intel Xeon W-2145 Intel Xeon W-2145
8C 16T @ 4.50 GHz
1487

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 マルチコア ベンチマークは、プロセッサのすべての CPU コアのパフォーマンスを評価します。 AMD SMT や Intel のハイパースレッディングなどの仮想スレッドの改善は、ベンチマークの結果にプラスの影響を与えます。
Intel Core i7-4850HQ Intel Core i7-4850HQ
4C 8T @ 3.50 GHz
3648
Intel Xeon E5-2620 v2 Intel Xeon E5-2620 v2
6C 12T @ 2.30 GHz
3643
Intel Xeon E3-1220 v5 Intel Xeon E3-1220 v5
4C 4T @ 3.30 GHz
3642
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639
Intel Core i7-4950HQ Intel Core i7-4950HQ
4C 8T @ 2.40 GHz
3637
Intel Core i7-4722HQ Intel Core i7-4722HQ
4C 8T @ 2.40 GHz
3633
Intel Core i5-5675R Intel Core i5-5675R
4C 4T @ 3.30 GHz
3632

iGPU-FP32パフォーマンス(単精度GFLOPS)

GFLOPSの単純な精度(32ビット)でのプロセッサーの内部グラフィックスユニットの理論上の計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
AMD Ryzen 7 5700U AMD Ryzen 7 5700U
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
AMD Ryzen 9 5900HX AMD Ryzen 9 5900HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
AMD Ryzen 9 5980HX AMD Ryzen 9 5980HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943
Intel Core Ultra 7 155UL Intel Core Ultra 7 155UL
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.95 GHz
1935
Intel Core Ultra 7 155U Intel Core Ultra 7 155U
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.95 GHz
1935
Intel Core i7-1165G7 Intel Core i7-1165G7
Intel Iris Xe Graphics 96 (Tiger Lake) @ 1.30 GHz
1933

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9ベンチマークは、スマートフォンのパフォーマンスの測定に非常に適しています。 AnTuTu 9は3Dグラフィックスに非常に重く、「メタル」グラフィックスインターフェイスも使用できるようになりました。 AnTuTuでは、ブラウザとアプリの使用状況をシミュレートすることで、メモリとUX(ユーザーエクスペリエンス)もテストされます。 AnTuTuバージョン9は、AndroidまたはiOSで実行されている任意のARMCPUを比較できます。 異なるオペレーティングシステムでベンチマークを行った場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 9ベンチマークでは、プロセッサのシングルコアパフォーマンスはわずかに重み付けされています。 評価は、プロセッサのマルチコアパフォーマンス、作業メモリの速度、および内部グラフィックスのパフォーマンスで構成されます。
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz
727650
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
724660
Qualcomm Snapdragon 865+ Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz
716498
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
691770
MediaTek Dimensity 1300 MediaTek Dimensity 1300
8C 8T @ 3.00 GHz
689042
MediaTek Dimensity 1200 MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz
669042
Qualcomm Snapdragon 865 Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz
668494

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8ベンチマークは、SoCのパフォーマンスを測定します。 AnTuTuは、ブラウザーとアプリの使用状況をシミュレートすることにより、CPU、GPU、メモリ、およびUX(ユーザーエクスペリエンス)のベンチマークを行います。 AnTuTuは、AndroidまたはiOSで実行される任意のARMCPUのベンチマークを実行できます。ベンチマークが異なるオペレーティングシステムで実行された場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 8ベンチマークでは、プロセッサのシングルコアパフォーマンスはわずかに重み付けされています。評価は、プロセッサのマルチコアパフォーマンス、RAMの速度、および内部グラフィックスのパフォーマンスで構成されます。
Apple A14 Bionic Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3.00 GHz
628047
MediaTek Dimensity 1200 MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz
627817
Qualcomm Snapdragon 865+ Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz
616032
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
612494
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
602990
Qualcomm Snapdragon 865 Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz
598103
Qualcomm Snapdragon 860 Qualcomm Snapdragon 860
8C 8T @ 2.96 GHz
560128

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のパフォーマンス

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。パフォーマンスは、1 秒あたりの算術演算数 (兆) (TOPS) で表されます。
Qualcomm Snapdragon 665 Qualcomm Snapdragon 665
8C 8T @ 2.00 GHz
3
Qualcomm Snapdragon 670 Qualcomm Snapdragon 670
8C 8T @ 2.00 GHz
3
Qualcomm Snapdragon 8cx Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz
3
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1.6
MediaTek Helio G99 MediaTek Helio G99
8C 8T @ 2.20 GHz
1
Apple A11 Bionic Apple A11 Bionic
6C 6T @ 2.39 GHz
0.6
MediaTek MT8183 MediaTek MT8183
8C 8T @ 2.00 GHz
0.5

ベンチマーク


プロセッサの説明

Google Tensor は、アメリカの Google 社によって開発された 64 ビット システムオンチップ (SOC) プロセッサです。 2021年の第4四半期にリリースされ、Googleの自社スマートフォンであるGoogle Pixel 6、Google Pixel 6 Pro、Google Pixel 6aに採用された。 Google Tensor は第 1 世代の Tensor プロセッサであり、構造幅 5 ナノメートルで製造されています。 Google Tensor G2 では、第 1 世代の後継機が 2022 年に登場し、Google Pixel 7 に搭載される予定です。

Google Tensor は、ハイブリッド Prime big.LITTLE コア アーキテクチャに基づいており、合計 8 つのプロセッサ コアを備えています。 これらは、2 つのプライム コア、2 つのパフォーマンス コア、4 つの効率コアに分かれています。 2 つのプライム コアは最大 2.80 ギガヘルツでクロックし、ARM Cortex-X1 コアをベースにしています。 2 つのパフォーマンス コアは ARM Cortex-A76 をベースにしており、クロックは最大 2.25 ギガヘルツです。 スマートフォンのバッテリー寿命を延ばすためにコンピューティング能力が必要ない場合に使用される 4 つの効率コアは、ARM Cortex-A55 と最大 1.80 ギガヘルツのクロックに基づいています。

Google Tensor AI (1.6 TOPS 性能の Google Edge TPU) では、Google Tensor に特別なハードウェアが組み込まれており、ハードウェアでの AI または ML の計算をサポートします。

Google Tensor の内部グラフィックス ユニットは、20 個の実行ユニットを備えた ARM Mali-G78 です。 この iGPU には合計 320 個のシェーダ ユニットと最大 760 メガヘルツのクロックが搭載されていますが、グラフィックス ユニットにはターボ モードがありません。 単精度で 1943 ギガ FLOPS の FP32 演算能力を実現します。 ARM Mail-G78 は、5 ナノメートルの構造幅で製造され、Valhall 2 世代に由来します。

Google Tensor G1 には、最大 12 GB の LPDDR5-5500 メモリが搭載されており、2 つのメモリ チャネルがあります。



人気比較

1. Google Tensor Qualcomm Snapdragon 888 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 888
2. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 Google Tensor Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor
3. Google Tensor Google Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
4. Google Tensor Qualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
5. Google Tensor Qualcomm Snapdragon 865 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 865
6. Google Tensor Qualcomm Snapdragon 855 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 855
7. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 Google Tensor Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 vs Google Tensor
8. Google Tensor Qualcomm Snapdragon 870 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 870
9. Apple M1 Google Tensor Apple M1 vs Google Tensor
10. Qualcomm Snapdragon 730G Google Tensor Qualcomm Snapdragon 730G vs Google Tensor


ホームページに戻る