Apple A16 Bionic Google Tensor G2
VS

Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

Letzte Aktualisierung:
Der Apple A16 Bionic und der Google Tensor G2 wurden beide im Jahr 2022 veröffentlicht, wobei Apple das Premium-Segment und Google die hauseigene Pixel-Reihe bedient.

Der Apple A16 Bionic basiert auf der A16-Architektur, wird im modernen 4-Nanometer-Verfahren gefertigt und verfügt über sechs Kerne. Im Gegensatz dazu nutzt der Google Tensor G2 die G2-Architektur, wird im 5-Nanometer-Verfahren produziert und nutzt eine Struktur mit acht Kernen.

In Benchmarks erzielt der Apple A16 Bionic deutlich höhere Ergebnisse sowohl in der Einzelkern- als auch in der Mehrkern-Leistung im Vergleich zum Mitbewerber von ARM. In Gaming-Szenarien bietet der Apple A16 Bionic mit seiner integrierten Apple A16 (5 GPU Cores) Grafik eine stabilere Leistung als die ARM Mali-G710 MP7 des Google Tensor G2.

Die Architektur von Apple arbeitet effizienter, was zu einer geringeren thermischen Belastung im Alltag führt, während der Google Tensor G2 unter hoher Dauerlast schneller Wärme entwickelt. Obwohl die Speicherbandbreite des Google-Chips mit 53 GB/s leicht über den 51 GB/s von Apple liegt, gleicht der Apple A16 Bionic dies durch einen massiv größeren Cache von insgesamt 44 MB aus.

Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist beim Google Tensor G2 oft attraktiver, da die entsprechenden Endgeräte am Markt häufig günstiger angeboten werden. Der Apple A16 Bionic hingegen bietet eine potenziell längere Nutzungsdauer durch seine hohen Leistungsreserven.

Für Nutzer mit einem klaren Fokus auf maximale Geschwindigkeit und Effizienz ist der Apple A16 Bionic die bessere Wahl, während der Google Tensor G2 primär durch seine Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen überzeugt.

Apple A16 Bionic

  • Fertigung im modernen 4-Nanometer-Verfahren
  • Hohe Einzelkern-Leistung durch optimierte Architektur
  • Große Cache-Kapazitäten von 20 MB L2 und 24 MB L3
  • Effiziente Apple A16 (5 GPU Cores) Grafik für mobiles Gaming

Google Tensor G2

  • Spezialisierung auf maschinelles Lernen und KI-Funktionen
  • Hohe Speicherbandbreite von 53 GB/s
  • ARM Mali-G710 MP7 Grafikeinheit für flüssige Darstellung
  • Günstigeres Preis-Leistungs-Verhältnis der Endgeräte

Leistungsübersicht
Durchschnittliche Leistung in mehreren Benchmarks

Einkern-Leistung
Platz 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Platz 2 - 56 %
Google Tensor G2
Mehrkern-Leistung
Platz 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Platz 2 - 55 %
Google Tensor G2
Geekbench 6 Single-Core

Geekbench 6 Single-Core
Einkern-Leistung

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
2.531
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
1.426
Geekbench 6 Multi-Core

Geekbench 6 Multi-Core
Mehrkern-Leistung

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
6.299
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
3.342
Geekbench 5, 64bit Single-Core

Geekbench 5, 64bit Single-Core
Einkern-Leistung

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
1.890
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
1.068
Geekbench 5, 64bit Multi-Core

Geekbench 5, 64bit Multi-Core
Mehrkern-Leistung

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
5.465
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
3.149
iGPU - FP32 Rechenleistung (Einfache Genauigkeit GFLOPS)

iGPU - FP32 Rechenleistung (Einfache Genauigkeit GFLOPS)

Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores)
1.789
Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7
700
AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 Benchmark
Mehrkern-Leistung

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
947.502 pts
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
789.419 pts
KI-Leistung der NPU

KI-Leistung der NPU

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
17,0 TOPS
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
4,0 TOPS

Weitere Benchmarks

Auf einen Blick

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
FamilieApple A series (27)Google Tensor (5)
CPU GruppeApple A16 (2)Google Tensor G2 (1)
ArchitekturA16G2
Technologie4 nm5 nm
SegmentSmartphone / TabletSmartphone / Tablet
Sockel
VorgängerApple A15 Bionic (5-GPU)Google Tensor
NachfolgerApple A17 Pro

CPU Kerne und Taktfrequenz

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
CPU Kerne / Threads6 / 68 / 8
Hyperthreading / SMT
Kernarchitekturhybrid (big.LITTLE)hybrid (Prime / big.LITTLE)
Core Cluster 1: 2x Everest
3,46 GHz
2x Cortex-X1
2,85 GHz
Core Cluster 2: 4x Sawtooth
2,02 GHz
2x Cortex-A78
2,35 GHz
Core Cluster 3: 4x Cortex-A55
1,80 GHz
L2-Cache20,00 MB8,00 MB
L3-Cache24,00 MB4,00 MB
Übertaktung

Interne Grafik (iGPU)

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
GPU NameApple A16 (5 GPU Cores)ARM Mali-G710 MP7
Grafik-Taktfrequenz0,40 - 1,34 GHz0,90 GHz
CUs / Shader20 / 6407 /
Raytracing
Max. Bildschirme31
Max. GPU Speicher6 GB
Technologie4 nm4 nm
ErscheinungsdatumQ3/2022Q2/2021

AI-Leistung der NPU

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Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
KI-HardwareApple Neural EngineGoogle Tensor AI
KI-Spezifikationen16 Neural cores @ 17 TOPSGoogle Edge TPU @ 4 TOPS
NPU + CPU + iGPU

Arbeitsspeicher & PCIe

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Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
ArbeitsspeicherLPDDR5-6400 (51,2 GB/s)
LPDDR5-5500 (53,0 GB/s)
Max. Speicher6 GB12 GB
Speicherkanäle12
ECCNeinNein
PCIe
PCIe Bandbreite

Leistungsaufnahme

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Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
TDP10 W10 W
TDP (PL2)
TDP up
TDP down
T. junction max.

Technische Daten

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Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
Chip-DesignChipletChiplet
AES-NI
BetriebssystemeiOSAndroid
BefehlssatzArmv8.6-A (64 bit)Armv8-A (64 bit)
ISA Erweiterungen
ErscheinungsdatumQ3/2022Q4/2022
Erscheinungspreis
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Apple A16 Bionic
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
Google Tensor G2
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz

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