Google Tensor G3 vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Letzte Aktualisierung:
CPU-Vergleich mit Benchmarks
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| Google Tensor G3 | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) | |
CPU VergleichGoogle Tensor G3 oder Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) - 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 G3 besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,91 GHz. Es werden bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Google Tensor G3 im Q3/2023. Der Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) besitzt 16 Kerne mit 16 Threads und taktet mit maximal 4,06 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 128 GB Arbeitsspeicher in 4 Speicherkanälen. Erschienen ist der Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) im Q4/2023. |
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| Google Tensor (3) | Familie | Apple M series (25) |
| Google Tensor G3 (1) | CPU Gruppe | Apple M3 (6) |
| 3 | Generation | 3 |
| G3 | Architektur | M3 |
| Mobile | Segment | Mobile |
| Google Tensor | Vorgänger | Apple M2 Max (30-GPU) |
| -- | Nachfolger | -- |
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CPU Kerne und TaktfrequenzDer Google Tensor G3 ist ein 8-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 2,91 GHz. Der Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) besitzt 16 CPU-Kerne mit einer Taktfrequenz von 0,70 GHz (4,06 GHz). |
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| Google Tensor G3 | Eigenschaft | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| 8 | Kerne | 16 |
| 8 | Threads | 16 |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | Kernarchitektur | hybrid (big.LITTLE) |
| Nein | Hyperthreading | Nein |
| Nein | Übertaktbar ? | Nein |
| 2,91 GHz 1x Cortex-X3 |
A-Kern | 0,70 GHz (4,06 GHz) 12x P-Core |
| 2,37 GHz 4x Cortex-A715 |
B-Kern | 0,74 GHz (2,75 GHz) 4x E-Core |
| 1,70 GHz 4x Cortex-A510 |
C-Kern | -- |
AI-Leistung der NPUDie Leistungswerte der KI-Einheit des Prozessors. Es wird hier die isolierte NPU Leistung angegeben, die gesamte KI-Leistung (NPU+CPU+iGPU) kann höher sein. 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. |
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| Google Tensor G3 | Eigenschaft | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| Google Tensor AI | KI-Hardware | Apple Neural Engine |
| Google Edge TPU | KI-Spezifikationen | 16 Neural cores @ 35 TOPS |
| -- | NPU + CPU + iGPU | -- |
Interne Grafik (iGPU)Die integrierte Grafikeinheit eines Prozessors ist nicht nur für die reine Bildausgabe auf dem System zuständig, sondern kann mit der Unterstützung von modernen Videocodecs auch die Effizienz des Systems deutlich erhöhen. |
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| ARM Immortalis-G715 MP10 | GPU | Apple M3 Max (40 Core) |
| 0,89 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 0,39 GHz |
| -- | GPU (Turbo) | 1,40 GHz |
| Vallhall | GPU Generation | -- |
| 4 nm | Technologie | 3 nm |
| 0 | Max. Bildschirme | 5 |
| 10 | Ausführungseinheiten | 640 |
| -- | Shader | 5120 |
| Nein | Hardware Raytracing | Ja |
| Nein | Frame Generation | Nein |
| -- | Max. GPU Speicher | 128 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. |
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| ARM Immortalis-G715 MP10 | GPU | Apple M3 Max (40 Core) |
| 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 |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec AV1 | Dekodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec AVC | Dekodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec VC-1 | Dekodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec JPEG | Dekodieren / Enkodieren |
Arbeitsspeicher & PCIeDer Google Tensor G3 unterstützt maximal 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Der Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) kann bis zu 128 GB Arbeitsspeicher in 4 Speicherkanälen anbinden. |
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| Google Tensor G3 | Eigenschaft | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| LPDDR5-5500 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-6400 |
| 12 GB | Max. Speicher | 128 GB |
| 2 (Dual Channel) | Speicherkanäle | 4 (Quad Channel) |
| 53,0 GB/s | Max. Bandbreite | 409,6 GB/s |
| Nein | ECC | Nein |
| -- | L2 Cache | 36,00 MB |
| -- | L3 Cache | -- |
| -- | PCIe Version | 4.0 |
| -- | PCIe Leitungen | -- |
| -- | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDie TDP (Thermal Design Power) eines Prozessors gibt die benötigte Kühllösung vor. Der Google Tensor G3 besitzt eine TDP von 10 W, die des Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) liegt bei 57 W. |
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| Google Tensor G3 | Eigenschaft | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| 10 W | TDP (PL1 / PBP) | 57 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | 100 °C |
Technische DatenDer Google Tensor G3 besitzt einen 0,00 MB großen Cache, während der Cache des Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) insgesamt 36,00 MB groß ist. |
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| Google Tensor G3 | Eigenschaft | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| 4 nm | Technologie | 3 nm |
| Chiplet | Chip-Design | Chiplet |
| Armv9-A (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| -- | ISA Erweiterungen | Rosetta 2 x86-Emulation |
| -- | Sockel | -- |
| Keine | Virtualisierung | Apple Virtualization Framework |
| Nein | AES-NI | Ja |
| Android | Betriebssysteme | macOS, iPadOS |
| Q3/2023 | Erscheinungsdatum | Q4/2023 |
| -- | Erscheinungspreis | -- |
| weitere Daten anzeigen | weitere Daten anzeigen | |
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Bewerte diese Prozessoren
Durchschnittliche Leistung in Benchmarks
⌀ Einkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
⌀ Mehrkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz |
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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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz |
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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.
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Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0,89 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Apple M3 Max (40 Core) @ 1,40 GHz |
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Cinebench 2024 (Single-Core)
Der Cinebench 2024 Benchmark basiert auf der Redshift-Rendering Engine die auch im 3D-Programm Cinema 4D des Herstellers Maxon zum Einsatz kommt. Die Benchmark-Durchläufe sind je 10 Minuten lang um zu Testen ob der Prozessor durch seine Wärmeentwicklung limitiert wird.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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Cinebench 2024 (Multi-Core)
Der Mehrkern-Test des Cinebench 2024-Benchmarks nutzt alle CPU-Kerne zum Rendern mit der Redshift-Rendering-Engine, die auch in Maxons Cinema 4D zum Einsatz kommt. Der Benchmark-Lauf dauert 10 Minuten, um zu testen, ob der Prozessor durch seine Wärmeentwicklung eingeschränkt wird.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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Cinebench R23 (Single-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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Cinebench R23 (Multi-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz |
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Cinebench R20 (Single-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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Cinebench R20 (Multi-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz |
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AnTuTu 10 Benchmark
Der AnTuTu 10 Benchmark ist einer der bekanntesten Benchmarks für Mobil-Prozessoren, der mittlerweile in der Version 10 vorliegt. Es gibt sowohl eine Version für auf Android basierende Smartphones und Tablets, sowie eine Version für Apple-Mobil-Geräte, also für iPhones und iPads.
Der Antutu 10 Benchmark hat 3 Phasen. In der ersten Phase wird der Arbeittspeicher des Geräts getestet, in Phase 2 folgt dann ein Test der Grafik und in der letzten Phase wird dann das komplette Gerät, mit dem Rendern von 3D Grafiken, an seine Leistunggrenzen gebracht.
Antutu 10 ist damit hervorragend geignet die Performance verschiedener Geräte miteinander zu vergleichen.
Der Antutu 10 Benchmark hat 3 Phasen. In der ersten Phase wird der Arbeittspeicher des Geräts getestet, in Phase 2 folgt dann ein Test der Grafik und in der letzten Phase wird dann das komplette Gerät, mit dem Rendern von 3D Grafiken, an seine Leistunggrenzen gebracht.
Antutu 10 ist damit hervorragend geignet die Performance verschiedener Geräte miteinander zu vergleichen.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0,70 GHz |
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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.
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0,70 GHz |
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Cinebench R15 (Single-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz |
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Cinebench R15 (Multi-Core)
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.
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz |
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CPU-Leistung pro Watt (Effizienz)
Effizienz des Prozessors unter voller Auslastung im Cinebench R23 (Mehrkern) Benchmark. Die erreichte Punktzahl wird durch die durchschnittlich benötigte Energie (CPU Package Power in Watt) geteilt. Je höher der Wert, desto effizienter ist die CPU unter Volllast.
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Google Tensor G3
2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
24.028 CB R23 MC @ 57 W |
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KI-Leistung der NPU
Die Leistungswerte der KI-Einheit des Prozessors. Es wird hier die isolierte NPU Leistung angegeben, die gesamte KI-Leistung (NPU+CPU+iGPU) kann höher sein.
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).
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).
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0,70 GHz |
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Geräte mit diesem Prozessor |
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| Google Tensor G3 | Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) |
| Google Pixel 8 Google Pixel 8 Pro |
Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023) |
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) - Beschreibung des Prozessors
Den Apple M3 Max gibt es in zwei verschiedenen Ausführungen: einmal mit 16 CPU-Kernen und 40 GPU-Kernen und einmal mit 14 CPU-Kernen und 30 GPU-Kernen. Beide Modelle gibt es aktuell im Apple MacBook Pro 14 und Apple MacBook Pro 16.Der Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) besitzt 12 große P-Kerne die mit 0,7 GHz sehr niedrig takten. Bei Bedarf können die P-Kerne mit bis zu 4,06 GHz takten. Die vier kleineren E-Kerne sind nochmal etwas effizienter und takten mit 0,74 GHz. Auch die E-Kerne können bei Bedarf ihre Taktfrequenz auf bis zu 2,75 GHz erhöhen.
Hatte Apple in den M-Prozessoren bisher mindestens immer die gleiche Anzahl von E-Kernen im Verhältnis zu den P-Kernen verbaut, kommt im Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) erstmals eine Konfiguration zum Einsatz, die über deutlich mehr P-Kerne verfügt.
Auch an Bord ist die neue AI-Recheneinheit, die auf 16 Neurale-Kerne kommt und eine Rechenleistung von bis zu 35 TOPS aufweist. Die AI-Recheneinheit kommt bei der Bild- und Videoverarbeitung genauso zum Einsatz wie in Kombination mit der GPU bei grafiklastigen Anwendungen.
Die integrierte Grafik hat Apple mit der dritten Generation der Apple M Prozessoren deutlich überarbeitet. Diese unterstützt nun den freien AV1-Videocodec (dekodieren) sowie die Berechnung von Lichtstrahlen über die Hardware (Raytracing). Außerdem hat Apple die Speicherlogik des SoCs geändert. Über den Dynamic Cache kann der gemeinsame Speicher, den sich CPU und GPU teilen deutlich effizienter genutzt werden.
Maximal sind bis zu 128 GB Speicher beim Apple M3 Max möglich. Dieser ist über 4 Speicherkanäle angebunden und kommt so auf eine sehr hohe Speicherbandbreite von 409,6 GB pro Sekunde. Der Prozessor selbst unterstützt PCIe 4.0 und kann über eine nicht bekannte Anzahl von PCIe-Leistungen so externe Geräte schnell anbinden. Der SoC wird in 3 nm bei TSMC in Taiwan gefertigt.
Beliebte Vergleiche mit einer dieser CPUs
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