Google Tensor vs Samsung Exynos 2100

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CPU-Vergleich mit Benchmarks


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Samsung Exynos 2100
Google Tensor Samsung Exynos 2100

CPU Vergleich

Google Tensor oder Samsung Exynos 2100 - 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 Google Tensor besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,80 GHz. Es werden bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Google Tensor im Q4/2021.

Der Samsung Exynos 2100 besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,90 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 4 Speicherkanälen. Erschienen ist der Samsung Exynos 2100 im Q1/2021.
Google Tensor (3) Familie Samsung Exynos (46)
Google Tensor (1) CPU Gruppe Samsung Exynos 2100 (1)
1 Generation 5
G1 Architektur Cortex-X1/-A78/-A55
Mobile Segment Mobile
-- Vorgänger --
Google Tensor G2 Nachfolger Samsung Exynos 2200

CPU Kerne und Taktfrequenz

Der Google Tensor besitzt 8 CPU-Kerne und kann 8 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Google Tensor liegt bei 2,80 GHz während der Samsung Exynos 2100 8 CPU-Kerne besitzt und 8 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Samsung Exynos 2100 liegt bei 2,90 GHz.

Google Tensor Eigenschaft Samsung Exynos 2100
8 Kerne 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) Kernarchitektur hybrid (Prime / big.LITTLE)
Nein Hyperthreading Nein
Nein Übertaktbar ? Nein
2,80 GHz
2x Cortex-X1
A-Kern 2,90 GHz
1x Cortex-X1
2,25 GHz
2x Cortex-A76
B-Kern 2,80 GHz
3x Cortex-A78
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Kern 2,20 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.

Google Tensor Eigenschaft Samsung Exynos 2100
Google Tensor AI KI-Hardware --
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS KI-Spezifikationen --

Interne Grafik

Der Google Tensor oder Samsung Exynos 2100 verfügt über eine integrierte Grafik, kurz iGPU genannt. Die iGPU nutzt den Arbeitsspeicher des Systems als Grafikspeicher und sitzt auf dem Die des Prozessors.

ARM Mali-G78 MP20 GPU ARM Mali-G78 MP14
0,76 GHz Grafik-Taktfrequenz 0,76 GHz
-- GPU (Turbo) --
Vallhall 2 GPU Generation Vallhall 2
5 nm Technologie 5 nm
1 Max. Bildschirme 1
20 Ausführungseinheiten 14
320 Shader 224
Nein Hardware Raytracing Nein
Nein Frame Generation Nein
-- Max. GPU Speicher --
12 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.

ARM Mali-G78 MP20 GPU ARM Mali-G78 MP14
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
Dekodieren Codec AV1 Dekodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec AVC Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec VC-1 Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec JPEG Dekodieren / Enkodieren

Arbeitsspeicher & PCIe

Der Google Tensor kann bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 53,0 GB/s. Bis zu 12 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Samsung Exynos 2100 in 4 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 51,2 GB/s.

Google Tensor Eigenschaft Samsung Exynos 2100
LPDDR5-5500 Arbeitsspeicher LPDDR5-6400
12 GB Max. Speicher 12 GB
2 (Dual Channel) Speicherkanäle 4 (Quad Channel)
53,0 GB/s Max. Bandbreite 51,2 GB/s
Nein ECC Nein
8,00 MB L2 Cache --
-- L3 Cache --
-- PCIe Version --
-- PCIe Leitungen --
-- PCIe Bandbreite --

Leistungsaufnahme

Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Google Tensor liegt bei 10 W, während der Samsung Exynos 2100 eine TDP von -- besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.

Google Tensor Eigenschaft Samsung Exynos 2100
10 W TDP (PL1 / PBP) --
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Technische Daten

Der Google Tensor wird in 5 nm gefertigt und verfügt über 8,00 MB Cache. Der Samsung Exynos 2100 wird in 5 nm gefertigt und verfügt über einen 0,00 MB großen Cache.

Google Tensor Eigenschaft Samsung Exynos 2100
5 nm Technologie 5 nm
Unbekannt Chip-Design Unbekannt
Armv8-A (64 bit) Befehlssatz (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- ISA Erweiterungen --
-- Sockel --
Keine Virtualisierung Keine
Nein AES-NI Nein
Android Betriebssysteme Android
Q4/2021 Erscheinungsdatum Q1/2021
-- Erscheinungspreis --
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Bewerte diese Prozessoren

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Durchschnittliche Leistung in Benchmarks

⌀ Einkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
Google Tensor (100%)
Samsung Exynos 2100 (93%)
⌀ Mehrkern Leistung in 3 CPU Benchmarks
Google Tensor (94%)
Samsung Exynos 2100 (97%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1043 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
1011 (97%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
2915 (87%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
3355 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1494 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
1334 (89%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
3639 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
3339 (92%)

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.
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 GHz
1943 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
ARM Mali-G78 MP14 @ 0,76 GHz
1360 (70%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
691770 (95%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
724660 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
612494 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
602990 (98%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
5308 (100%)

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).
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1.6 (100%)
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
0 (0%)

Geräte mit diesem Prozessor

Google Tensor Samsung Exynos 2100
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
Samsung Galaxy S21
Samsung Galaxy S21 Plus
Samsung Galaxy S21 Ultra

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.

Samsung Exynos 2100 - Beschreibung des Prozessors

Der Samsung Exynos 2100 ist ein Smartphone-Prozessor von Samsung. Er setzt auf die ARM-Architektur und nutzt ein Hybrid-Kerndesign (Prime / big.LITTLE). Das bedeutet, dass der Samsung Exynos 2100 gleich drei verschiedene CPU-Kerne besitzt. Der Prime-Kern vom Typ Cortex-X1 ist dabei der schnellste. Er basiert auch auf einem ARM Cortex-A78, ist aber auf absolute Spitzenleistung bei hohen Taktfrequenzen ausgelegt. Er taktet mit bis zu 2,9 GHz.

Des weiteren sind drei normale Cortex A-78 Kerne verbaut, die mit bis zu 2,8 GHz takten. Ergänzt werden die Kerne durch 4 weitere Cortex-A55 CPU-Kerne. Diese sind als so genannte "Stromsparkerne" auf Effizienz getrimmt und übernehmen alle Systemaufgaben, die im Hintergrund ausgeführt werden sollen. Bei hoher Rechenlast bündelt der Samsung Exynos 2100 seine 8 CPU-Kerne.

Als iGPU kommt eine ARM Mali-G78 MP14 zum Einsatz, die über 14 Rechenkerne (bzw. Ausführungseinheiten) verfügt. Obwohl Samsung nur auf 14 von maximal möglichen 24 GPU-Recheneinheiten der Mali-G78 zurückgreift, ist die Grafikleistung mit 1,36 TFLOPS für ein Smartphone SoC sehr gut. Apples neuer A14 Bionic Chip bringt es im Vergleich nur auf 0,8 TFLOPS. Allerdings sind FP32-Rohleistungswerte nicht immer 1:1 auf praktische Anwendungen oder Spiele umlegbar. In der Praxis fällt der Unterschied zwischen beiden Prozessoren wenig groß aus.

Der ARM Mali-G78 MP14 wird in einem modernen 5nm Verfahren gefertigt und schließt damit die Lücke zu Apple, die den Apple A14 Bionic exklusiv in 5 nm fertigen lassen. Die Fertigung spielt bei Prozessoren eine große Rolle und ist umso wichtiger für Smartphone Prozessoren, da diese sehr auf eine geringe Wärmeentwicklung bei trotzdem hoher CPU-Leistung angewiesen sind. Außerdem spielt die Energieeffizienz eine große Rolle. Vorgestellt hat Samsung den ARM Mali-G78 MP14 im 1. Quartal 2021.

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