Apple A12Z Bionic vs Google Tensor
Letzte Aktualisierung:
CPU-Vergleich mit Benchmarks
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| Apple A12Z Bionic | Google Tensor | |
CPU VergleichIn diesem CPU-Vergleich stellen wir den Apple A12Z Bionic und den Google Tensor gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist.
Wir vergleichen den Apple A12Z Bionic 8-Kern Prozessor der im Q1/2020 erschienen ist mit dem Google Tensor, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2021 vorgestellt wurde. |
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| Apple A series (22) | Familie | Google Tensor (3) |
| Apple A12/A12X/A12Z (3) | CPU Gruppe | Google Tensor (1) |
| 12 | Generation | 1 |
| A12 | Architektur | G1 |
| Mobile | Segment | Mobile |
| Apple A10X Fusion | Vorgänger | -- |
| -- | Nachfolger | Google Tensor G2 |
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CPU Kerne und TaktfrequenzDer Apple A12Z Bionic ist ein 8-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 2,49 GHz. Der Prozessor kann zeitgleich 8 Threads berechnen. Der Google Tensor taktet mit 2,80 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen. |
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| Apple A12Z Bionic | Eigenschaft | Google Tensor |
| 8 | Kerne | 8 |
| 8 | Threads | 8 |
| hybrid (big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Nein | Hyperthreading | Nein |
| Nein | Übertaktbar ? | Nein |
| 2,49 GHz 4x Vortex |
A-Kern | 2,80 GHz 2x Cortex-X1 |
| 1,59 GHz 4x Tempest |
B-Kern | 2,25 GHz 2x Cortex-A76 |
| -- | C-Kern | 1,80 GHz 4x Cortex-A55 |
Künstliche Intelligenz und Maschinelles LernenProzessoren 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. |
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| Apple A12Z Bionic | Eigenschaft | Google Tensor |
| Apple Neural Engine | KI-Hardware | Google Tensor AI |
| 8 Neural cores @ 5 TOPS | KI-Spezifikationen | Google Edge TPU @ 1.6 TOPS |
Interne GrafikEine 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. |
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| Apple A12Z | GPU | ARM Mali-G78 MP20 |
| 1,13 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 0,76 GHz |
| -- | GPU (Turbo) | -- |
| 9 | GPU Generation | Vallhall 2 |
| 7 nm | Technologie | 5 nm |
| 1 | Max. Bildschirme | 1 |
| 32 | Ausführungseinheiten | 20 |
| 512 | Shader | 320 |
| Nein | Hardware Raytracing | Nein |
| Nein | Frame Generation | Nein |
| 6 GB | Max. GPU Speicher | -- |
| -- | DirectX Version | 12 |
Codec-Unterstützung in HardwareEin 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. |
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| Apple A12Z | GPU | ARM Mali-G78 MP20 |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec h265 / HEVC (8 bit) | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec h265 / HEVC (10 bit) | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec h264 | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec VP9 | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec VP8 | Dekodieren / Enkodieren |
| Nein | Codec AV1 | Dekodieren |
| Dekodieren | Codec AVC | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren | Codec VC-1 | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec JPEG | Dekodieren / Enkodieren |
Arbeitsspeicher & PCIeBis zu 6 GB Arbeitsspeicher in maximal 2 Speicherkanälen werden vom Apple A12Z Bionic unterstützt, während der Google Tensor maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht. |
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| Apple A12Z Bionic | Eigenschaft | Google Tensor |
| LPDDR4X-4266 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-5500 |
| 6 GB | Max. Speicher | 12 GB |
| 2 (Dual Channel) | Speicherkanäle | 2 (Dual Channel) |
| 68,2 GB/s | Max. Bandbreite | 53,0 GB/s |
| Nein | ECC | Nein |
| 8,00 MB | L2 Cache | 8,00 MB |
| -- | L3 Cache | -- |
| -- | PCIe Version | -- |
| -- | PCIe Leitungen | -- |
| -- | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDer Apple A12Z Bionic besitzt eine TDP von 15 W. Die TDP des Google Tensor liegt bei 10 W. Systemintegratoren orientieren sich bei der Dimensionierung der Kühllösung an der TDP des Prozessors. |
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| Apple A12Z Bionic | Eigenschaft | Google Tensor |
| 15 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | -- |
Technische DatenDer Apple A12Z Bionic besitzt 8,00 MB Cache und wird in 7 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor liegt bei 8,00 MB. Der Prozessor wird in 5 nm gefertigt. |
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| Apple A12Z Bionic | Eigenschaft | Google Tensor |
| 7 nm | Technologie | 5 nm |
| Chiplet | Chip-Design | Unbekannt |
| Armv8-A (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| -- | ISA Erweiterungen | -- |
| -- | Sockel | -- |
| Keine | Virtualisierung | Keine |
| Nein | AES-NI | Nein |
| iOS | Betriebssysteme | Android |
| Q1/2020 | Erscheinungsdatum | Q4/2021 |
| -- | Erscheinungspreis | -- |
| weitere Daten anzeigen | weitere Daten anzeigen | |
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Bewerte diese Prozessoren
Durchschnittliche Leistung in Benchmarks
⌀ Einkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
⌀ Mehrkern Leistung in 3 CPU Benchmarks
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Geekbench 6 (Single-Core)
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Geekbench 6 (Multi-Core)
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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iGPU - FP32 Rechenleistung (Einfache Genauigkeit GFLOPS)
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.
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Apple A12Z Bionic
Apple A12Z @ 1,13 GHz |
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Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 GHz |
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AnTuTu 9 Benchmark
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.
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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AnTuTu 8 Benchmark
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.
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.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Leistung für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschnielles Lernen (ML)
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).
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R20 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Single-Core Test nutzt nur einen CPU-Kern, die Anzahl der Kerne sowie Hyperthreading beeinflussen das Ergebnis nicht.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R20 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Multi-Core Test bezieht alle CPU-Kerne mit ein und zieht einen großen Nutzen aus Hyperthreading.
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Geräte mit diesem Prozessor |
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| Apple A12Z Bionic | Google Tensor |
| Apple iPad Pro 2020 | Google Pixel 6 Google Pixel 6 Pro |
Apple A12Z Bionic - Beschreibung des Prozessors
Der Apple A12Z Bionic ist ein schneller Smartdevice Prozessor den der Hersteller Apple in einigen Tablets (Apple iPad Pro) einsetzt. Er basiert auf dem normalen Apple A12 Smartphone Prozessor, besitzt aber doppelt so viele Performance-Kerne.Insgesamt besitzt der Apple A12Z Bionic vier Performance CPU-Kerne (Apple Vortex) die mit bis zu 2,49 GHz takten können. Ergänzt werden diese durch weitere vier Effizienz Kerne (Apple Tempest), die maximal 1,59 GHz schnell sind. Die E-Kerne sind kleiner, takten niedriger und benötigen weniger Energie.
Der Apple A12Z Bionic besitzt bereits eine hardwareseitige KI-Beschleunigung, die die Bild- und Videoverarbeitung deutlich beschleunigt. Dazu verbaut der Hersteller im Apple A12Z Bionic acht Neurale Kerne, die eine theoretische KI-Rechenleistung von 5 TOPS erreichen.
Die integrierte Grafik des Apple A12Z Bionic kann mit maximal 1,13 GHz takten und kommt auf 512 Textur-Shader. Die Grafik-Rechenleistung von knapp 1,2 TFLOPS (FP32) kann sich für einen mobilen Smartdevice Prozessor wirklich sehen lassen und ist schnell genug für alle Mobilspiele.
Die hohe Grafikleistung hängt auch mit dem schnellen LPDDR4X-4266 Speicher zusammen, der in zwei Kanälen mit dem SoC verbunden ist. Die 6 GB Arbeitsspeicher erreichen maximal 68,2 GB/s an Speicherbandbreite.
Die TDP des SoC liegt zwischen 12 und 15 Watt, Apple selbst gibt für den Apple A12Z Bionic keinen genauen TDP-Wert an, so dass wir die Energieaufnahme in Benchmarks genutzt haben um die TDP zu schätzen. CPU und GPU-Teil des Apple A12Z Bionic teilen sich dabei die maximal mögliche Energie nach Bedarf untereinander auf.
Gefertigt wird der Apple A12Z Bionic bei TSMC in einem 7 nm Fertigungsverfahren. Apple nutzt in der Regel die neuste Fertigungslinie des taiwanesischen Halbleiterherstellers um möglichst effiziente Prozessoren zu realisieren.
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.
Beliebte Vergleiche mit einer dieser CPUs
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