Apple A12 Bionic oder Google Tensor G2 - welcher Prozessor ist schneller ? In diesem Vergleich betrachten wir die Unterschiede und analysieren welche dieser beiden CPUs besser ist. Dabei vergleichen wir die technischen Daten und Benchmark-Ergebnisse.
Der Apple A12 Bionic besitzt 6 Kerne mit 6 Threads und taktet mit maximal 2,49 GHz. Es werden bis zu 4 GB Arbeitsspeicher in 1 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Apple A12 Bionic im Q3/2018.
Der Google Tensor G2 besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,85 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Erschienen ist der Google Tensor G2 im Q4/2022.
Der Apple A12 Bionic besitzt 6 CPU-Kerne und kann 6 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Apple A12 Bionic liegt bei 2,49 GHz während der Google Tensor G2 8 CPU-Kerne besitzt und 8 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Google Tensor G2 liegt bei 2,85 GHz.
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. Algorithmen für ML verbessern ihre Leistung je mehr Daten sie per Software gesammelt haben. ML-Aufgaben können bis zu 10.000 Mal so schnell verarbeitet werden wie mit einem klassischen Prozessor.
Der Apple A12 Bionic oder Google Tensor G2 verfügt über eine integrierte Grafik, kurz iGPU genannt. Die iGPU nutzt den Arbeitsspeicher des Systems als Grafikspeicher und sitzt auf dem Die des Prozessors.
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.
Der Apple A12 Bionic kann bis zu 4 GB Arbeitsspeicher in 1 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 34,1 GB/s. Bis zu 12 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Google Tensor G2 in 2 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 53,0 GB/s.
Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Apple A12 Bionic liegt bei 6 W, während der Google Tensor G2 eine TDP von 10 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.
Der Apple A12 Bionic wird in 7 nm gefertigt und verfügt über 8,00 MB Cache. Der Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt und verfügt über einen 12,00 MB großen Cache.
Hier kannst Du den Apple A12 Bionic bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 3,0 Sternen (21 Bewertungen). Jetzt bewerten:
Hier kannst Du den Google Tensor G2 bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 4,1 Sternen (25 Bewertungen). Jetzt bewerten:
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.
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.
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.
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 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.
Der von Apple in Auftrag gegebene Apple A12 Bionic Prozessor wird im 7-Nanometer-FinFET-Verfahren von der Taiwanesischen Firma TSMC hergestellt. Erstmals wurde er im iPhone XR und iPhone XS verbaut, welches im dritten Quartal des Jahres 2018 auf den Markt kam. Im Jahr 2019 wurde er dann auch im neuen iPad Air der dritten Generation und in der fünften Generation des iPads Mini verbaut. Im Jahr 2020 kam zwar schon der Apple A14 Bionic auf den Markt, dass Standard-iPad der 8. Generation bekam dann aber auch noch mal den Apple A12 Bionic spendiert.
Der Apple A12 Bionic setzt sich aus 2 Hochleistungskernen (Vortex) und 4 Effizienzkernen (Tempest) zusammen. Die Vortex-Kerne takten mit bis zu 2,49 Gigahertz und die Tempest-Kerne noch mit bis zu 1,59 Gigahertz. Durch das hybride Prozessordesign ist der Apple A12 Bionic sehr effizient, da nur bei wirklich rechenintensiven Aufgaben die verbauten Hochleistungskerne zum Einsatz kommen. Die sechs Kerne des Apple A12 Bionic sind weder übertaktbar, noch besitzt der Prozessor Hyperthreading.
Die eigene Grafik des Apple A12 Bionic setzt sich aus 32 Ausführungseinheiten sowie 256 Shadern zusammen. Sie wird ebenso wie der Prozessor in einer Strukturbreite von 7 Nanometern gefertigt, besitzt eine feste Taktrate von 1,13 Gigahertz und erreicht damit eine FP32-Rechenleistung (einfache Genauigkeit) von 576 GigaFLOPS.
Im Apple A12 Bionic wird Arbeitsspeicher vom Typ LPDDR4X-4266 verbaut. Dieser Arbeitsspeicher erreich im Apple A12 Bionic eine maximale Bandbreit von 34,1 Gigabit pro Sekunde. die maximale Größe des Arbeitsspeicher mit der der Apple A12 Bionic ausgestattet wird liegt bei 4 Gigabyte und kommt im iPhone XS zum Einsatz.
Im Benchmark Geekbench 5 erreicht der Apple A12 Bionic einen Single-Core Wert von 1116 Punkten und einen Multi-Core Wert von 2731 Punkten.
Der Google Tensor G2 ist ein von Google entwickelter Smartphone Prozessor, der exklusiv im Google Pixel 7 und Google Pixel 7 Pro von Google eingesetzt wird. Die CPU besitzt 8 CPU-Kerne und setzt auf einen hybriden Kernaufbau. Die Besonderheit dabei ist, dass der Google Tensor G2 nicht einen sehr hoch getakteten Prime-Kern besitzt, sondern gleich zwei.
Die Prime-Kerne nutzen das Cortex-X1 Design von ARM und takten mit bis zu 2,85 GHz. Sie werden ergänzt durch zwei Cortex-A78, die mit 2,35 GHz takten. Zusätzlich sind vier weitere Cortex-A55 Energiesparkerne, die mit nur noch 1,8 GHz arbeiten, dafür aber besonders Energieeffizient sind. In mobilen Geräten kann das die Akkulaufzeit verlängern, da die größeren CPU-Kerne in einen Standby-Zustand versetzt werden und nur genutzt werden wenn diese auch benötigt werden.
Beim Thema KI-Beschleunigung kann der Google Tensor G2 auf die Google Edge TPU mit einer KI-Rechenleistung von bis zu 4 TOPS zurückgreifen. Die Google Edge TPU beschleunigt z.B. Kamerafunktionen, Bild- und Videoverarbeitung. Auch die KI-Beschleunigung kann so dazu beitragen, dass die CPU-Kerne möglichst wenig gefordert werden.
Als Grafikkarte setzt der Google Tensor G2 eine ARM Mali-G710 MP7 ein. Mit einer theoretischen GPU Rechenleistung von 0,7 TFLOPS ist diese durchaus geeignet um die meisten Smartphone-Spiele flüssig wiederzugeben.
Der Google Tensor G2 unterstützt bis zu 12 GB Arbeitsspeicher vom Typ DDR5-5500 mit einer maximalen Speicherbandbreite von bis zu 53 GB/s. Für ein Smartphone ist dieses Speicherbandbreite ziemlich gut und bewegt sich auf Niveau von vielen Notebooks.
Die TDP des Google Tensor G2 gibt Google nicht direkt an, anhand der Energieverbräuche und Taktfrequenzen schätzen wir die TDP daher auf 10 Watt. Damit liegt sie in einem Bereich, in dem viele moderne Smartphone Prozessoren arbeiten.