Apple M1 vs Google Tensor G2

CPU-Vergleich mit Benchmarks

Apple M1		Google Tensor G2
CPU Vergleich In diesem CPU-Vergleich stellen wir den Apple M1 und den Google Tensor G2 gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist. Wir vergleichen den Apple M1 8-Kern Prozessor der im Q4/2020 erschienen ist mit dem Google Tensor G2, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2022 vorgestellt wurde.
Apple M series (23)	Familie	Google Tensor (3)
Apple M1 (9)	CPU Gruppe	Google Tensor G2 (1)
1	Generation	2
M1	Architektur	G2
Mobile	Segment	Mobile
--	Vorgänger	Google Tensor
Apple M2	Nachfolger	--
CPU Kerne und Taktfrequenz Der Apple M1 ist ein 8-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 0,60 GHz (3,20 GHz). Der Prozessor kann zeitgleich 8 Threads berechnen. Der Google Tensor G2 taktet mit 2,85 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen.
Apple M1	Eigenschaft	Google Tensor G2
8	Kerne	8
8	Threads	8
hybrid (big.LITTLE)	Kernarchitektur	hybrid (Prime / big.LITTLE)
Nein	Hyperthreading	Nein
Nein	Übertaktbar ?	Nein
0,60 GHz (3,20 GHz) 4x Firestorm	A-Kern	2,85 GHz 2x Cortex-X1
0,60 GHz (2,06 GHz) 4x Icestorm	B-Kern	2,35 GHz 2x Cortex-A78
--	C-Kern	1,80 GHz 4x Cortex-A55
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen 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.
Apple M1	Eigenschaft	Google Tensor G2
Apple Neural Engine	KI-Hardware	Google Tensor AI
16 Neural cores @ 11 TOPS	KI-Spezifikationen	Google Edge TPU @ 4 TOPS
Interne Grafik 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.
Apple M1 (8 Core)	GPU	ARM Mali-G710 MP7
0,39 GHz	Grafik-Taktfrequenz	0,90 GHz
1,30 GHz	GPU (Turbo)	--
1	GPU Generation	Vallhall 3
5 nm	Technologie	4 nm
2	Max. Bildschirme	1
128	Ausführungseinheiten	7
1024	Shader	--
Nein	Hardware Raytracing	Nein
Nein	Frame Generation	Nein
8 GB	Max. GPU Speicher	--
--	DirectX Version	12
Codec-Unterstützung in Hardware 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.
Apple M1 (8 Core)	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	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 & PCIe Bis zu 16 GB Arbeitsspeicher in maximal 2 Speicherkanälen werden vom Apple M1 unterstützt, während der Google Tensor G2 maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht.
Apple M1	Eigenschaft	Google Tensor G2
LPDDR4X-4266	Arbeitsspeicher	LPDDR5-5500
16 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
16,00 MB	L2 Cache	8,00 MB
--	L3 Cache	4,00 MB
4.0	PCIe Version	--
--	PCIe Leitungen	--
--	PCIe Bandbreite	--
Leistungsaufnahme Der Apple M1 besitzt eine TDP von 18 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 M1	Eigenschaft	Google Tensor G2
18 W	TDP (PL1 / PBP)	10 W
--	TDP (PL2)	--
20 W	TDP up	--
10 W	TDP down	--
--	Tjunction max.	--
Technische Daten Der Apple M1 besitzt 16,00 MB Cache und wird in 5 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor G2 liegt bei 12,00 MB. Der Prozessor wird in 4 nm gefertigt.
Apple M1	Eigenschaft	Google Tensor G2
5 nm	Technologie	4 nm
Chiplet	Chip-Design	Chiplet
Armv8.5-A (64 bit)	Befehlssatz (ISA)	Armv8-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation	ISA Erweiterungen	--
--	Sockel	--
Apple Virtualization Framework	Virtualisierung	Keine
Ja	AES-NI	Nein
macOS	Betriebssysteme	Android
Q4/2020	Erscheinungsdatum	Q4/2022
--	Erscheinungspreis	--
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Geräte mit diesem Prozessor
Apple M1	Google Tensor G2
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Apple M1 - Beschreibung des Prozessors

Der Apple M1 ist Apples erster ARM-Chip für Macs. Er basiert und ähnelt den mobilen A-Prozessoren von Apple, besitzt aber im Vergleich zum Apple A14 Bionic vier mal mehr Level 2 Cache (16 MB zu 4 MB im Apple A14 Bionic). Er vereint 4 schnelle und große Firestorm-Kerne mit 4 effizienten und kleineren Icestorm-Kernen. Der Kernaufbau ist im big.LITTLE Design aufgebaut, was den Chips sehr stark aber gleichzeitig auch energiesparend macht.

Wie auch der Apple A14 Bionic wird auch der Apple M1 in 5 nm bei TSMC gefertigt, womit er der erste Serienchip für Mobil- und Desktopgeräte ist, der in 5 nm hergestellt wird. Je feiner die Fertigungsstruktur, umso energieeffizienter lassen sich Prozessoren betreiben. Der Prozessor wird mit 3,2 GHz betrieben und kann passiv (ohne aktive Lüftung) oder aktiv mit einem Lüfter eingesetzt werden. Die TDP liegt bei 10 bis 15 Watt.

Der Apple M1 bringt er eine sehr schnelle iGPU mit 7 oder 8 GPU-Kernen mit. Die 8-Kern Variante der iGPU erreicht dabei eine FP32-Rohleistung von 2,6 TFLOPGS (2600 GFLOPS). Zusätzlich ist das SoC mit 16 AI/ML Kernen für maschinelle Berechnungen wie Video- oder Bildbearbeitung ausgerüstet. Ein ISP für die Optimierung von Bildern und Aufnahmen über die Webcam des Notebook ist auch vorhanden. Der Chip unterstützt hardwarebeschleunigtes AES und kann so die Daten auf der im System eingebauten SSD schnell und effizient verschlüsseln.

Es werden bis zu 16 GB LPDDR4X / LPDDR5 Arbeitsspeicher unterstützt, der beim Apple M1 in einem dichten DRAM-Package direkt mit im SoC integriert ist, was die Bandbreite und den damit verbundenen Datendurchsatz stark erhöht. Davon profitiert im großen Maße auch die iGPU, die den Arbeitsspeicher auch als Grafikspeicher nutzt. Das reicht für den Prozessor um sich aktuell im Geekbench 5 - Einkern Benchmark den ersten Platz zu sichern. Aber auch in Mehrkern-Benchmarks erreicht der 15 Watt Prozessor Punktzahlen die bisher nur 45+ Watt Prozessoren vorbehalten waren.

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.

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