Google Tensor G2 oder Intel Core i7-10510U - 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 Intel Core i7-10510U besitzt 4 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 4,80 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 64 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Erschienen ist der Intel Core i7-10510U im Q3/2019.
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 Intel Core i7-10510U 4 CPU-Kerne besitzt und 8 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Intel Core i7-10510U liegt bei 1,80 GHz (4,80 GHz).
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.
Der Google Tensor G2 oder Intel Core i7-10510U verfügt über eine integrierte Grafik, kurz iGPU genannt. Die iGPU nutzt den Arbeitsspeicher des Systems als Grafikspeicher und sitzt auf dem Die des Prozessors.
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.
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 64 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Intel Core i7-10510U in 2 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 46,8 GB/s.
Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Google Tensor G2 liegt bei 10 W, während der Intel Core i7-10510U eine TDP von 15 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.
Der Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt und verfügt über 12,00 MB Cache. Der Intel Core i7-10510U wird in 14 nm gefertigt und verfügt über einen 8,00 MB großen Cache.
Hier kannst Du den Google Tensor G2 bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 4,0 Sternen (24 Bewertungen). Jetzt bewerten:
Hier kannst Du den Intel Core i7-10510U bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 3,5 Sternen (11 Bewertungen). Jetzt bewerten:
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.
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.
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.
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.
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.
Cinebench R23 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R20 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Single-Core Test nutzt nur einen CPU-Kern, die Anzahl der Kerne sowie Hyperthreading beeinflussen das Ergebnis nicht.
Cinebench R23 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R20 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Multi-Core Test bezieht alle CPU-Kerne mit ein und zieht einen großen Nutzen aus Hyperthreading.
Cinebench R20 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R15 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Single-Core Test nutzt nur einen CPU-Kern, die Anzahl der Kerne sowie Hyperthreading beeinflussen das Ergebnis nicht.
Cinebench R20 ist die Weiterentwicklung von Cinebench R15 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Multi-Core Test bezieht alle CPU-Kerne mit ein und zieht einen großen Nutzen aus Hyperthreading.
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.
Im Blender Benchmark 3.1 werden die Szenen "monster", "junkshop" sowie "classroom" gerendert und die von dem System benötigte Zeit gemessen. In unserem Benchmark testen wir die CPU und nicht die Grafikkarte. Blender 3.1 wurde im März 2022 als eigenständige Version vorgestellt.
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.
Der CPU-Z Benchmark misst die Leistung eines Prozessors, indem die Zeit gemessen wir die das System benötigt um alle Benchmark-Berechnungen durchzuführen. Je schneller der Benchmark abgeschlossen wird, desto höher die Punktzahl.
Der CPU-Z Benchmark misst die Leistung eines Prozessors, indem die Zeit gemessen wir die das System benötigt um alle Benchmark-Berechnungen durchzuführen. Je schneller der Benchmark abgeschlossen wird, desto höher die Punktzahl.
Cinebench R15 ist die Weiterentwicklung von Cinebench 11.5 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Single-Core Test nutzt nur einen CPU-Kern, die Anzahl der Kerne sowie Hyperthreading beeinflussen das Ergebnis nicht.
Cinebench R15 ist die Weiterentwicklung von Cinebench 11.5 und basiert ebenso auf der Cinema 4D Suite, einem weltweit eingesetzten Programm, das benutzt wird um 3D-Inhalte und Formen zu generieren. Der Multi-Core Test bezieht alle CPU-Kerne mit ein und zieht einen großen Nutzen aus Hyperthreading.
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).
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.
Intel Core i7-10510U - Beschreibung des Prozessors
Mit seiner Taktfrequenz von 1,80 Gigahertz im Standardtakt überzeugt der Intel Core i7-10510U nicht auf den ersten Blick, schaut man sich jedoch an das die Kerne bei Einzelauslastung mit zu 4,90 Gigahertz und bei Mehrkernauslastung immerhin noch mit 3,70 Gigahertz takten ergibt sich schon ein anderes Bild. Dazu kommt dann noch das durch die Hyperthreading-Technologie aus den 4 physikalischen, bei Bedarf, 8 logische Kerne werden.
Das „U“ am Ende der Prozessor zeigt das es sich bei dem Intel Core i7-10510U um einen Prozessor mit sehr geringem Energiebedarf handelt. So liegt die TDP mit 15 Watt für einen Prozessor aus der Intel-Core-i7-Reihe auch recht niedrig. Der Sockel „BGA 1526“ zeigt uns das es sich beim Intel Core i7-10510U um einen Prozessor handelt der ausschließlich verlötet verbaut werden kann. Der Haupteinsatz liegt damit auch bei Notebooks wie zum Beispiel dem Lenovo Yoga C740-14IML (16 Gigabyte RAM und 512 GB SSD).
Der Intel Core i7-10510U unterstützt sowohl die AES-NI Verschlüsselung in Hardware als auch sämtliche Virtualisierungstechnologien von Intel „VT-x, VT-x EPT, VT-d“. Die mit einem 8 Megabyte großen L3-Cache ausgestattete CPU basiert auf der „Comet Lake U“-Architektur und wird im 14 Nanometer-Verfahren gefertigt.
Die im Intel Core i7-10510U integrierte Grafikeinheit „Intel UHD Graphics“ taktet weißt einen Basistakt von 0,30 Gigahertz auf. Dieser Takt lässt sich im Turbomodus auf bis zu 1,15 Gigahertz steigern. Mit den 24 Ausführungseinheiten unterstützt die Grafik sowohl DirectX 12.0 als auch die Bildausgabe auf bis zu 3 Monitoren.
Beim Arbeitsspeicher können die Hersteller auswählen welchen Speichertyp sie einbauen möchten. Der Intel Core i7-10510U unterstützt hier die folgenden Speichertypen: DDR4-Module mit bis zu 2666 Megahertz, LPDDR3-Module mit bis zu 2133 Megahertz und LPDDR4-Module mit bis zu 2933 Megahertz.