Apple A13 Bionic vs Google Tensor G2
Letzte Aktualisierung:
CPU-Vergleich mit Benchmarks
|
 |
|
| Apple A13 Bionic | Google Tensor G2 | |
CPU VergleichIn diesem CPU-Vergleich stellen wir den Apple A13 Bionic und den Google Tensor G2 gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist.
Wir vergleichen den Apple A13 Bionic 6-Kern Prozessor der im Q3/2019 erschienen ist mit dem Google Tensor G2, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2022 vorgestellt wurde. |
||
| Apple A series (22) | Familie | Google Tensor (3) |
| Apple A13 (1) | CPU Gruppe | Google Tensor G2 (1) |
| 13 | Generation | 2 |
| A13 (Lightning / Thunder) | Architektur | G2 |
| Mobile | Segment | Mobile |
| Apple A12 Bionic | Vorgänger | Google Tensor |
| Apple A14 Bionic | Nachfolger | -- |
|
|
||
CPU Kerne und TaktfrequenzDer Apple A13 Bionic ist ein 6-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 2,65 GHz. Der Prozessor kann zeitgleich 6 Threads berechnen. Der Google Tensor G2 taktet mit 2,85 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen. |
||
| Apple A13 Bionic | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 6 | Kerne | 8 |
| 6 | Threads | 8 |
| hybrid (big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Nein | Hyperthreading | Nein |
| Nein | Übertaktbar ? | Nein |
| 2,65 GHz 2x Lightning |
A-Kern | 2,85 GHz 2x Cortex-X1 |
| 1,80 GHz 4x Thunder |
B-Kern | 2,35 GHz 2x Cortex-A78 |
| -- | 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. |
||
| Apple A13 Bionic | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| Apple Neural Engine | KI-Hardware | Google Tensor AI |
| 8 Neural cores @ 6 TOPS | KI-Spezifikationen | Google Edge TPU @ 4 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. |
||
| Apple A13 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 1,35 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 0,90 GHz |
| -- | GPU (Turbo) | -- |
| 10 | GPU Generation | Vallhall 3 |
| 7 nm | Technologie | 4 nm |
| 1 | Max. Bildschirme | 1 |
| 16 | Ausführungseinheiten | 7 |
| 256 | Shader | -- |
| Nein | Hardware Raytracing | Nein |
| Nein | Frame Generation | Nein |
| 4 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. |
||
| Apple A13 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 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 4 GB Arbeitsspeicher in maximal 1 Speicherkanälen werden vom Apple A13 Bionic unterstützt, während der Google Tensor G2 maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht. |
||
| Apple A13 Bionic | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| LPDDR4X-4266 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-5500 |
| 4 GB | Max. Speicher | 12 GB |
| 1 (Single Channel) | Speicherkanäle | 2 (Dual Channel) |
| 34,1 GB/s | Max. Bandbreite | 53,0 GB/s |
| Nein | ECC | Nein |
| 8,00 MB | L2 Cache | 8,00 MB |
| -- | L3 Cache | 4,00 MB |
| -- | PCIe Version | -- |
| -- | PCIe Leitungen | -- |
| -- | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDer Apple A13 Bionic besitzt eine TDP von 6 W. Die TDP des Google Tensor G2 liegt bei 10 W. Systemintegratoren orientieren sich bei der Dimensionierung der Kühllösung an der TDP des Prozessors. |
||
| Apple A13 Bionic | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 6 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | -- |
Technische DatenDer Apple A13 Bionic besitzt 8,00 MB Cache und wird in 7 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor G2 liegt bei 12,00 MB. Der Prozessor wird in 4 nm gefertigt. |
||
| Apple A13 Bionic | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 7 nm | Technologie | 4 nm |
| Chiplet | Chip-Design | Chiplet |
| Armv8-A (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| -- | ISA Erweiterungen | -- |
| -- | Sockel | -- |
| Keine | Virtualisierung | Keine |
| Nein | AES-NI | Nein |
| iOS | Betriebssysteme | Android |
| Q3/2019 | Erscheinungsdatum | Q4/2022 |
| -- | Erscheinungspreis | -- |
| weitere Daten anzeigen | weitere Daten anzeigen | |
|
6C 6T @ 2,65 GHz jetzt bei Amazon.de im Angebot kaufen !
8C 8T @ 2,85 GHz jetzt bei Amazon.de im Angebot kaufen !
|
||
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.
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
Apple A13 @ 1,35 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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).
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
Erwartete Ergebnisse für PassMark CPU Mark
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.
|
|
Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2,65 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
||
Geräte mit diesem Prozessor |
|
| Apple A13 Bionic | Google Tensor G2 |
| Apple iPhone 11 Apple iPhone 11 Pro Apple iPhone 11 Pro Max iPhone SE |
Google Pixel 7 Google Pixel 7 Pro |
Apple A13 Bionic - Beschreibung des Prozessors
Der Apple A13 Bionic ist ein Smartphone Prozessor von Apple. Er wird im Apple iPhone 11 und Apple iPhone 11 Pro eingesetzt und kommt auch in Apples iPad zum Einsatz. Apples Smartphone Prozessoren sind im Vergleich mit der Konkurrenz meistens sehr schnell und erreichen mit ihren zwei schnellen Performance-Kernen hohe Ergebnisse auch in Einkern-Szenarien. Die Grafikleistung des Apple A13 Bionic ist gut aber im Vergleich zu anderen Premium-Smartphone-Prozessoren nicht ganz konkurrenzfähig.Der Prozessor nutzt einen hybriden big.LITTLE Kernaufbau, der zwei große CPU-Kerne (Lightning Architektur) mit vier kleineren CPU-Kernen (Thunder Architektur) vereint. Die unterschiedlich großen CPU-Kerne takten mit bis zu 2,65 GHz (P-Kerne) bzw. 1,8 GHz (E-Kerne). Maximal sechs Threads können parallel abgearbeitet werden, Hyperthreading bzw. Simultaneous Multi-Threading wird durch den Apple A13 Bionic nicht unterstützt.
Der Apple A13 Bionic integriert auch eine eigene Grafikeinheit, die 32 Ausführungseinheiten und 256 Shader besitzt. Maximal 4 GB Speicher kann die iGPU im Apple A13 Bionic nutzen.
Bis zu 4 GB LPDDR4X Speicher kann der Smartphone-Prozessor insgesamt anbinden. Die maximale Bandbreite liegt bei 34,1 Gigabytes pro Sekunde, was für ein Smartphone ein guter Wert ist. Die maximale Energieaufnahme des Prozessors wird von Apple selbst nicht angegeben. Verbrauchsmessungen legen aber nahe, dass die CPU zwischen 5 und 6 Watt an Energie aufnehmen kann. Bei einer höheren Energieaufnahme würde das Smartphone schnell überhitzen, was die Leistung des Apple A13 Bionic reduzieren würde.
Der Apple A13 Bionic besitzt 8 MB an Level 2 Cache und nutzt den ARMv8-A64 Befehlssatz. Apple nutzt in seinen Prozessoren seit längerem ein Chiplet-Design und kann so verschiedene CPU und GPU Ausbaustufen relativ leicht anbieten. Als Betriebssystem wird ausschließlich Apples iOS bzw. Apples iPad OS unterstützt.
Google Tensor G2 - Beschreibung des Prozessors
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.
Beliebte Vergleiche mit einer dieser CPUs
Zurück zur Startseite
