Google Tensor G2 vs AMD Athlon Silver 3050C

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CPU-Vergleich mit Benchmarks


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 AMD Athlon Silver 3050C
Google Tensor G2 AMD Athlon Silver 3050C

CPU Vergleich

Google Tensor G2 oder AMD Athlon Silver 3050C - 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 G2 besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,85 GHz. Es werden bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Google Tensor G2 im Q4/2022.

Der AMD Athlon Silver 3050C besitzt 2 Kerne mit 4 Threads und taktet mit maximal 3,20 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 32 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Erschienen ist der AMD Athlon Silver 3050C im Q3/2020.
Google Tensor (3) Familie AMD Athlon (29)
Google Tensor G2 (1) CPU Gruppe AMD Athlon Silver 3000 (3)
2 Generation 4
G2 Architektur Dali (Zen)
Mobile Segment Mobile
Google Tensor Vorgänger --
-- Nachfolger --

CPU Kerne und Taktfrequenz

Der Google Tensor G2 besitzt 8 CPU-Kerne und kann 8 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Google Tensor G2 liegt bei 2,85 GHz während der AMD Athlon Silver 3050C 2 CPU-Kerne besitzt und 4 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des AMD Athlon Silver 3050C liegt bei 2,30 GHz (3,20 GHz).

Google Tensor G2 Eigenschaft AMD Athlon Silver 3050C
8 Kerne 2
8 Threads 4
hybrid (Prime / big.LITTLE) Kernarchitektur normal
Nein Hyperthreading Ja
Nein Übertaktbar ? Nein
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Kern 2,30 GHz (3,20 GHz)
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Kern --
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Kern --

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 G2 Eigenschaft AMD Athlon Silver 3050C
Google Tensor AI KI-Hardware --
Google Edge TPU @ 4 TOPS KI-Spezifikationen --

Interne Grafik

Der Google Tensor G2 oder AMD Athlon Silver 3050C 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-G710 MP7 GPU AMD Radeon RX Vega 3 (Raven Ridge)
0,90 GHz Grafik-Taktfrequenz 1,10 GHz
-- GPU (Turbo) --
Vallhall 3 GPU Generation 8
4 nm Technologie 14 nm
1 Max. Bildschirme 3
7 Ausführungseinheiten 3
-- Shader 192
Nein Hardware Raytracing Nein
Nein Frame Generation Nein
-- Max. GPU Speicher 2 GB
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-G710 MP7 GPU AMD Radeon RX Vega 3 (Raven Ridge)
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 Nein
Dekodieren / Enkodieren Codec AVC Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec VC-1 Dekodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec JPEG Dekodieren / Enkodieren

Arbeitsspeicher & PCIe

Der Google Tensor G2 kann bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 53,0 GB/s. Bis zu 32 GB Arbeitsspeicher unterstützt der AMD Athlon Silver 3050C in 2 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 38,4 GB/s.

Google Tensor G2 Eigenschaft AMD Athlon Silver 3050C
LPDDR5-5500 Arbeitsspeicher DDR4-2400
12 GB Max. Speicher 32 GB
2 (Dual Channel) Speicherkanäle 2 (Dual Channel)
53,0 GB/s Max. Bandbreite 38,4 GB/s
Nein ECC Ja
8,00 MB L2 Cache 1,00 MB
4,00 MB L3 Cache 4,00 MB
-- PCIe Version 3.0
-- PCIe Leitungen 8
-- PCIe Bandbreite 7,9 GB/s

Leistungsaufnahme

Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Google Tensor G2 liegt bei 10 W, während der AMD Athlon Silver 3050C eine TDP von 15 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.

Google Tensor G2 Eigenschaft AMD Athlon Silver 3050C
10 W TDP (PL1 / PBP) 15 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 12 W
-- Tjunction max. 95 °C

Technische Daten

Der Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt und verfügt über 12,00 MB Cache. Der AMD Athlon Silver 3050C wird in 14 nm gefertigt und verfügt über einen 5,00 MB großen Cache.

Google Tensor G2 Eigenschaft AMD Athlon Silver 3050C
4 nm Technologie 14 nm
Chiplet Chip-Design Unbekannt
Armv8-A (64 bit) Befehlssatz (ISA) x86-64 (64 bit)
-- ISA Erweiterungen SSE4a, SSE4.1, SSE4.2, AVX2, FMA3
-- Sockel FP5
Keine Virtualisierung AMD-V, SVM
Nein AES-NI Ja
Android Betriebssysteme
Q4/2022 Erscheinungsdatum Q3/2020
-- Erscheinungspreis --
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Durchschnittliche Leistung in Benchmarks

⌀ Einkern Leistung in 1 CPU Benchmarks
Google Tensor G2 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C (72%)
⌀ Mehrkern Leistung in 1 CPU Benchmarks
Google Tensor G2 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C (44%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 3,20 GHz
774 (72%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 2,30 GHz
1389 (44%)

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 G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
AMD Radeon RX Vega 3 (Raven Ridge) @ 1,10 GHz
422 (60%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 3,20 GHz
0 (0%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 2,30 GHz
0 (0%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 2,30 GHz
0 (0%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (100%)
AMD Athlon Silver 3050C AMD Athlon Silver 3050C
2C 4T @ 2,30 GHz
0 (0%)

Geräte mit diesem Prozessor

Google Tensor G2 AMD Athlon Silver 3050C
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Unbekannt

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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