Google Tensor G2 | Apple A17 Pro | |
CPU VergleichGoogle Tensor G2 oder Apple A17 Pro - 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 Apple A17 Pro besitzt 6 Kerne mit 6 Threads und taktet mit maximal 3,78 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 1 Speicherkanälen. Erschienen ist der Apple A17 Pro im Q3/2023. |
||
Google Tensor (3) | Familie | Apple A series (22) |
Google Tensor G2 (1) | CPU Gruppe | Apple A17 (1) |
2 | Generation | 17 |
G2 | Architektur | A17 |
Mobile | Segment | Mobile |
Google Tensor | Vorgänger | Apple A16 Bionic |
-- | Nachfolger | -- |
|
||
CPU Kerne und TaktfrequenzDer 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 Apple A17 Pro 6 CPU-Kerne besitzt und 6 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Apple A17 Pro liegt bei 3,78 GHz. |
||
Google Tensor G2 | Eigenschaft | Apple A17 Pro |
8 | Kerne | 6 |
8 | Threads | 6 |
hybrid (Prime / big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (big.LITTLE) |
Nein | Hyperthreading | Nein |
Nein | Übertaktbar ? | Nein |
2,85 GHz 2x Cortex-X1 |
A-Kern | 3,78 GHz |
2,35 GHz 2x Cortex-A78 |
B-Kern | 2,11 GHz |
1,80 GHz 4x Cortex-A55 |
C-Kern | -- |
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. |
||
Google Tensor G2 | Eigenschaft | Apple A17 Pro |
Google Tensor AI | KI-Hardware | Apple Neural Engine |
Google Edge TPU @ 4 TOPS | KI-Spezifikationen | 16 Neural cores @ 35 TOPS |
Interne GrafikDer Google Tensor G2 oder Apple A17 Pro 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 | Apple A17 Pro (6 GPU Cores) |
0,90 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 1,40 GHz |
-- | GPU (Turbo) | -- |
Vallhall 3 | GPU Generation | -- |
4 nm | Technologie | 3 nm |
1 | Max. Bildschirme | 3 |
7 | Ausführungseinheiten | 24 |
-- | Shader | 768 |
Nein | Hardware Raytracing | Ja |
Nein | Frame Generation | Nein |
-- | Max. GPU Speicher | 6 GB |
12 | DirectX Version | -- |
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. |
||
ARM Mali-G710 MP7 | GPU | Apple A17 Pro (6 GPU Cores) |
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 |
Dekodieren / Enkodieren | Codec VC-1 | Dekodieren |
Dekodieren / Enkodieren | Codec JPEG | Dekodieren / Enkodieren |
Arbeitsspeicher & PCIeDer Google Tensor G2 kann bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 53,0 GB/s. Bis zu 8 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Apple A17 Pro in 1 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 51,2 GB/s. |
||
Google Tensor G2 | Eigenschaft | Apple A17 Pro |
LPDDR5-5500 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-6400 |
12 GB | Max. Speicher | 8 GB |
2 (Dual Channel) | Speicherkanäle | 1 (Single Channel) |
53,0 GB/s | Max. Bandbreite | 51,2 GB/s |
Nein | ECC | Nein |
8,00 MB | L2 Cache | 20,00 MB |
4,00 MB | L3 Cache | 24,00 MB |
-- | PCIe Version | -- |
-- | PCIe Leitungen | -- |
-- | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDie Thermal Design Power (kurz TDP) des Google Tensor G2 liegt bei 10 W, während der Apple A17 Pro eine TDP von 11 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen. |
||
Google Tensor G2 | Eigenschaft | Apple A17 Pro |
10 W | TDP (PL1 / PBP) | 11 W |
-- | TDP (PL2) | -- |
-- | TDP up | -- |
-- | TDP down | -- |
-- | Tjunction max. | -- |
Technische DatenDer Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt und verfügt über 12,00 MB Cache. Der Apple A17 Pro wird in 3 nm gefertigt und verfügt über einen 44,00 MB großen Cache. |
||
Google Tensor G2 | Eigenschaft | Apple A17 Pro |
4 nm | Technologie | 3 nm |
Chiplet | Chip-Design | Chiplet |
Armv8-A (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8.6-A (64 bit) |
-- | ISA Erweiterungen | -- |
-- | Sockel | -- |
Keine | Virtualisierung | Keine |
Nein | AES-NI | Nein |
Android | Betriebssysteme | iOS |
Q4/2022 | Erscheinungsdatum | Q3/2023 |
-- | Erscheinungspreis | -- |
weitere Daten anzeigen | weitere Daten anzeigen | |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz |
|||
Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1,40 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
|||
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz |
Geräte mit diesem Prozessor |
|
Google Tensor G2 | Apple A17 Pro |
Google Pixel 7 Google Pixel 7 Pro |
Apple iPhone 15 Pro Apple iPhone 15 Pro Max |