Intel Celeron N4000 oder Google Tensor G2 - 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 Intel Celeron N4000 besitzt 2 Kerne mit 2 Threads und taktet mit maximal 2,60 GHz. Es werden bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Intel Celeron N4000 im Q4/2017.
Der Google Tensor G2 besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,85 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Erschienen ist der Google Tensor G2 im Q4/2022.
Der Intel Celeron N4000 besitzt 2 CPU-Kerne und kann 2 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Intel Celeron N4000 liegt bei 1,10 GHz (2,60 GHz) während der Google Tensor G2 8 CPU-Kerne besitzt und 8 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Google Tensor G2 liegt bei 2,85 GHz.
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.
Der Intel Celeron N4000 oder Google Tensor G2 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 Intel Celeron N4000 kann bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 38,4 GB/s. Bis zu 12 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Google Tensor G2 in 2 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 53,0 GB/s.
Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Intel Celeron N4000 liegt bei 6 W, während der Google Tensor G2 eine TDP von 10 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.
Der Intel Celeron N4000 wird in 14 nm gefertigt und verfügt über 4,00 MB Cache. Der Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt und verfügt über einen 12,00 MB großen Cache.
Hier kannst Du den Intel Celeron N4000 bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 2,7 Sternen (16 Bewertungen). Jetzt bewerten:
Hier kannst Du den Google Tensor G2 bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 4,1 Sternen (26 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.
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.
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.
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.
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).
Die für den mobilen Sektor konzipierte Dual-Core-CPU Intel Celeron N4000 taktet standardmäßig mit 1,10 Gigahertz. Bei Bedarf aktiviert der Prozessor den Turbomodus, bei dem sich die Taktfrequenz der 2 Kerne auf je 2,60 Gigahertz erhöht.
Der Intel Celeron N4000 wurde im vierten Quartal 2017 veröffentlicht, basiert auf Intels „Gemini Lake“-Architektur und wird im 14 Nanometer-Verfahren gefertigt. Der Prozessor muss fest verlötet verbaut werden und kommt so in diversen Notebooks, wie zum Beispiel dem Lenovo Chromebook S340-14, aber auch in einigen Mini PCs, wie zum Beispiel der Gigabyte Brix GB-BLCE-4000C, zum Einsatz.
Beim Arbeitsspeicher haben die Gerätehersteller die Wahl zwischen DDR4-Arbeitsspeicher mit einer Taktfrequenz von bis zu 2400 Megahertz oder aber LPDDR4 Arbeitsspeicher mit ebenfalls bis zu 2400 Megahertz. Der 4 Megabyte große L3-Cache unterstützt dabei den Datenaustausch zwischen Prozessor und Arbeitsspeicher.
Die interne Grafikeinheit des Intel Celeron N4000 mit dem Namen „Intel UHD Graphics 600“ unterstützt die Bildausgabe auf bis zu 3 Bildschirmen parallel. Dabei taktet die Grafikeinheit mit 0,20 Gigahertz, wenn sie nicht so richtig gefordert wird. Gibt man der Grafikeinheit etwas mehr zu tun, wird der Turbomodus aktiviert und die Taktfrequenz steigt auf bis zu 0,65 Gigahertz.
Aufgrund der sehr geringen TDP (Thermal Design Power) von nur 6 Watt ist der Intel Celeron N4000 ein sehr sparsamer Prozessor, was den Energieverbrauch angeht. Das bedeutet gleichzeitig auch, dass er nicht so viel Wärme entwickelt und so auch in einigen Tablets, wie zum Beispiel dem Lenovo Ideapad D330-10IGM, Verwendung findet.
Der Cinebench 15 Multi-Core-Score liegt mit 138 Punkten auf dem Niveau eines Intel Celeron N3160 aus dem ersten Quartal 2016 (Braswall-Architektur). Hier waren allerdings noch 4 Kerne nötig um diesen Score zu erreichen.
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.