In diesem CPU-Vergleich stellen wir den AMD G-T56N und den Google Tensor gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist.
Wir vergleichen den AMD G-T56N 2-Kern Prozessor der im Q1/2011 erschienen ist mit dem Google Tensor, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2021 vorgestellt wurde.
Der AMD G-T56N ist ein 2-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 1,65 GHz. Der Prozessor kann zeitgleich 2 Threads berechnen. Der Google Tensor taktet mit 2,80 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen.
Die Leistungswerte der KI-Einheit des Prozessors. Es wird hier die isolierte NPU Leistung angegeben, die gesamte KI-Leistung (NPU+CPU+iGPU) kann höher sein. Prozessoren mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können viele Berechnungen insbesondere der Audio-, Bild- und Videoverarbeitung sehr viel schneller verarbeiten als klassische Prozessoren.
Eine in den Prozessor integrierte Grafik (iGPU) ermöglicht nicht nur die Bildausgabe ohne auf eine dedizierte Grafiklösung angewiesen zu sein, sondern kann auch die Videowiedergabe effizient beschleunigen.
Ein in Hardware beschleunigter Foto- oder Videocodec kann die Arbeitsgeschwindigkeit eines Prozessors stark beschleunigen und die Akkulaufzeit von Notebooks oder Smartphones bei der Wiedergabe von Videos verlängern.
Bis zu GB Arbeitsspeicher in maximal 1 Speicherkanälen werden vom AMD G-T56N unterstützt, während der Google Tensor maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht.
Der AMD G-T56N besitzt eine TDP von 18 W. Die TDP des Google Tensor liegt bei 10 W. Systemintegratoren orientieren sich bei der Dimensionierung der Kühllösung an der TDP des Prozessors.
Der AMD G-T56N besitzt 1,00 MB Cache und wird in 40 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor liegt bei 8,00 MB. Der Prozessor wird in 5 nm gefertigt.
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Der Geekbench 5 Benchmark misst die Leistung des Prozessors und bezieht dabei auch den Arbeitsspeicher mit ein. Ein schnellerer Arbeitsspeicher kann das Ergebnis stark verbessern. Der Single-Core Test nutzt nur einen CPU-Kern, die Anzahl der Kerne sowie Hyperthreading beeinflussen das Ergebnis nicht.
Der Geekbench 5 Benchmark misst die Leistung des Prozessors und bezieht dabei auch den Arbeitsspeicher mit ein. Ein schnellerer Arbeitsspeicher kann das Ergebnis stark verbessern. Der Multi-Core Test bezieht alle CPU-Kerne mit ein und zieht einen großen Nutzen aus Hyperthreading.
Die theoretische Rechenleistung der internen Grafikeinheit des Prozessors bei einfacher Genauigkeit (32 bit) in GFLOPS. GFLOPS gibt an, wie viele Milliarden Gleitkommaoperationen die iGPU pro Sekunde durchführen kann.
Geekbench 6 ist ein Benchmark für moderne Computer, Notebooks und Smartphones. Neu ist eine optimierte Auslastung neuerer CPU-Architekturen die z.B. auf das big.LITTLE Konzept aufbauen und unterschiedlich große CPU-Kerne miteinander kombinieren. Der Einkern-Benchmark bewertet nur die Leistung des schnellsten CPU-Kerns, die Anzahl der CPU-Kerne eines Prozessors spielt hier keine Rolle.
Geekbench 6 ist ein Benchmark für moderne Computer, Notebooks und Smartphones. Neu ist eine optimierte Auslastung neuerer CPU-Architekturen die z.B. auf das big.LITTLE Konzept aufbauen und unterschiedlich große CPU-Kerne miteinander kombinieren. Der Mehrkern-Benchmark bewertet die Leistung aller CPU-Kerne des Prozessors. Virtuelle Threadverbesserungen wie die AMD SMT oder Intels Hyper-Threading haben einen positiven Einfluss auf das Benchmark-Ergebnis.
Der AnTuTu 9 Benchmark eignet sich sehr gut um die Leistung eines Smartphones zu messen. AnTuTu 9 ist recht 3D-Grafik lastig und kann nun auch die Grafikschnittstelle "Metal" nutzen. In AnTuTu werden zudem der Arbeitsspeicher sowie die UX (Benutzererfahrung) durch Simulation der Browser- und App-Nutzung getestet. Die Version 9 von AnTuTu kann jede ARM-CPU vergleichen, die unter Android oder iOS ausgeführt wird. Geräte sind möglicherweise nicht direkt vergleichbar, wenn der Benchmark unter verschiedenen Betriebssystemen durchgeführt wurde.
Im AnTuTu 9 Benchmark ist die Einkern-Leistung eines Prozessors nur gering gewichtet. Die Bewertung setzt sich aus der Mehrkern-Leistung des Prozessors, der Geschwindigkeit des Arbeitsspeichers und der Leistungsfähigkeit der internen Grafik zusammen.
Der AnTuTu 8-Benchmark misst die Leistung eines SoC. AnTuTu vergleicht die CPU, GPU, den Speicher sowie die UX (Benutzererfahrung) durch Simulation der Browser- und App-Nutzung. Die Version 8 von AnTuTu kann jede ARM-CPU vergleichen, die unter Android oder iOS ausgeführt wird. Geräte sind möglicherweise nicht direkt vergleichbar, wenn der Benchmark unter verschiedenen Betriebssystemen durchgeführt wurde.
Im AnTuTu 8 Benchmark ist die Einkern-Leistung eines Prozessors nur gering gewichtet. Die Bewertung setzt sich aus der Mehrkern-Leistung des Prozessors, der Geschwindigkeit des Arbeitsspeichers und der Leistungsfähigkeit der internen Grafik zusammen.
Nicht alle der hier aufgelisteten Prozessoren wurden von uns getestet. Einige der Ergebnisse wurden basierend auf einer Formel errechnet und können von Passmark CPU mark Ergebnissen abweichen und sind unabhängig von PassMark Software Pty Ltd. Der PassMark CPU Mark generiert Primzahlen um die Geschwindigkeit eines Prozessors zu messen. Hierbei werden alle CPU-Kerne sowie Hyperthreading genutzt.
Die Leistungswerte der KI-Einheit des Prozessors. Es wird hier die isolierte NPU Leistung angegeben, die gesamte KI-Leistung (NPU+CPU+iGPU) kann höher sein.
Prozessoren mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können viele Berechnungen insbesondere der Audio-, Bild- und Videoverarbeitung sehr viel schneller verarbeiten als klassische Prozessoren. Die Leistung wird in der Anzahl (Billionen) an Rechenoperationen pro Sekunde angegeben (TOPS).
Der AMD G-T56N ist ein Mobilprozessor, der mit zwei Kernen und zwei Threads ausgestattet ist und aus der ersten Generation der AMD G Serie stammt. Veröffentlicht wurde er im ersten Quartal 2011. Neben der normalen Kernarchitektur kommt er mit einer Basis-Taktfrequenz von 1,65 GHz.
Der AMD G-T56N verfügt über eine interne Grafik namens AMD Radeon HD 6310 mit einem maximalen Speicher von 1GB, einer Ausführungseinheit und 80 Shadern, erreicht die interne Grafik eine Taktfrequenz von 490 MHz. Die interne Grafik stammt aus der dritten Generation und unterstützt drei Bildschirme sowie DirectX 11. Auch kann Siedle Codecs h264, AVC, VC-1 dekodieren und JPEG dekodieren und enkodieren.
Der Arbeitsspeichertyp ist DDR3-1333 und der Prozessor ist mit einem Speicherkanal ausgestattet. ECC-Arbeitsspeicher wird nicht unterstützt. Die TDP (Thermal Design Power) (PL1) liegt bei 18W. Es wird der vollständige x86-64 Befehlssatz (ISA) unterstützt, der Prozessor ist also komplett 64 bit fähig, weiterhin hat er die Erweiterungen SSE4a, SSE3. Der L3-Cache liegt bei 1 MB. Gefertigt wurde er mit 40 nm und der Ontario (Bobcat) Architektur.
Im Geekbench 5 (64 bit, Single Core) Test erreichte der AMD G-T56N eine Punktzahl von 157 Punkten und liegt damit über dem Intel Core2 Solo SU3300 Prozessor. Im Geekbench 5 (64 bit, Multi-Core) ganze 294 Punkte und liegt damit über dem Intel Atom D2550 Prozessor. Das erwartete Ergebnis für den PassMark CPU Mark lag bei 766 Punkten und damit nur sehr knapp unter dem AMD E1-2200. Im Geekbench 3 (64 bit, Single-Core) Test erreichte der AMD G-T56N ganze 666 Punkte, im Geekbench 3 (64 bit, Multi-Core) erreichte er 1.222 Punkte und liegt damit nur knapp unter dem Intel Atom E3826.
Die theoretische FP32-Rechenleistung der internen Grafikeinheit (einfache Genauigkeit) beträgt 79 GigaFLOPS und liegt damit nur knapp unter dem AMD E-450 Prozessor.
Google Tensor - Beschreibung des Prozessors
Der Google Tensor ist ein von dem amerikanischen Unternehmen Google entwickelter 64-bit System-on-a-Chip (SOC) Prozessor. Er wurde im vierten Quartal des Jahres 2021 veröffentlicht und kam in den Google eigenen Smartphones Google Pixel 6, Google Pixel 6 Pro und Google Pixel 6a zum Einsatz. Der Google Tensor ist die erste Generation der Tensor-Prozessoren und wird in einer Strukturbreite von 5 Nanometern gefertigt. Mit dem Google Tensor G2 kam im Jahr 2022 der Nachfolger der ersten Generation, welcher im Google Pixel 7 verbaut wird.
Der Google Tensor basiert auf einer hybriden Prime big.LITTLE Kernarchitektur und besitzt insgesamt acht Prozessorkerne. Diese teilen sich in 2 Prime-Kerne, 2 Performance-Kerne und 4 Effizienz-Kerne auf. Die beiden Prime-Kerne takten mit bis zu 2,80 Gigahertz und basieren auf einem ARM Cortex-X1 Kern. Die zwei Performance-Kerne basieren auf dem ARM Cortex-A76 und takten mit bis zu 2,25 Gigahertz. Die vier Effizienz-Kerne, die zum Einsatz kommen wenn keine Rechenpower benötigt wird, um so die Akkulaufzeit des Smartphones zu verlängern, basieren auf dem ARM Cortex-A55 und takten mit maximal 1,80 Gigahertz.
Mit der Google Tensor AI (Google Edge TPU mit 1,6 TOPS Leistung) ist im Google Tensor eine spezielle Hardware verbaut, welche die Berechnung von KI bzw. ML in Hardware unterstützt.
Als interne Grafikeinheit ist im Google Tensor die ARM Mali-G78 mit 20 Ausführungseinheiten verbaut. Diese iGPU besitzt insgesamt 320 Shadereinheiten und taktet mit bis zu 760 Megahertz, einen Turbomodus besitzt die Grafikeinheit nicht. Die erreicht eine FP32-Rechenleistung von 1943 GigaFLOPS, bei einfacher Genauigkeit. Die ARM Mail-G78 wird in einer Strukturbreite von 5 Nanometern gefertigt und stammt aus der Generation Valhall 2.
Der Google Tensor G1 wurde mit bis zu 12 Gigabyte LPDDR5-5500 Speicher ausgestattet und besitzt 2 Speicherkanäle.