Intel Celeron N4020 vs Google Tensor G2
Letzte Aktualisierung:
CPU-Vergleich mit Benchmarks
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| Intel Celeron N4020 | Google Tensor G2 | |
CPU VergleichIntel Celeron N4020 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 N4020 besitzt 2 Kerne mit 2 Threads und taktet mit maximal 2,80 GHz. Es werden bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Intel Celeron N4020 im Q4/2019. 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. |
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| Intel Celeron (165) | Familie | Google Tensor (3) |
| Intel Celeron J4000/N4000/N5000 (11) | CPU Gruppe | Google Tensor G2 (1) |
| 9 | Generation | 2 |
| Gemini Lake | Architektur | G2 |
| Mobile | Segment | Mobile |
| -- | Vorgänger | Google Tensor |
| -- | Nachfolger | -- |
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CPU Kerne und TaktfrequenzDer Intel Celeron N4020 besitzt 2 CPU-Kerne und kann 2 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Intel Celeron N4020 liegt bei 1,10 GHz (2,80 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. |
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| Intel Celeron N4020 | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 2 | Kerne | 8 |
| 2 | Threads | 8 |
| normal | Kernarchitektur | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Nein | Hyperthreading | Nein |
| Nein | Übertaktbar ? | Nein |
| 1,10 GHz (2,80 GHz) | A-Kern | 2,85 GHz 2x Cortex-X1 |
| -- | B-Kern | 2,35 GHz 2x Cortex-A78 |
| -- | C-Kern | 1,80 GHz 4x Cortex-A55 |
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. |
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| Intel Celeron N4020 | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| -- | KI-Hardware | Google Tensor AI |
| -- | KI-Spezifikationen | Google Edge TPU @ 4 TOPS |
Interne GrafikDer Intel Celeron N4020 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. |
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| Intel UHD Graphics 600 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 0,20 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 0,90 GHz |
| 0,65 GHz | GPU (Turbo) | -- |
| 9.5 | GPU Generation | Vallhall 3 |
| 14 nm | Technologie | 4 nm |
| 3 | Max. Bildschirme | 1 |
| 12 | Ausführungseinheiten | 7 |
| 96 | Shader | -- |
| Nein | Hardware Raytracing | Nein |
| Nein | Frame Generation | Nein |
| 8 GB | Max. GPU Speicher | -- |
| 12 | DirectX Version | 12 |
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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| Intel UHD Graphics 600 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 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 |
| Nein | Codec AV1 | Dekodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec AVC | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren | Codec VC-1 | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec JPEG | Dekodieren / Enkodieren |
Arbeitsspeicher & PCIeDer Intel Celeron N4020 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. |
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| Intel Celeron N4020 | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| LPDDR4-2400, DDR4-2400 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-5500 |
| 8 GB | Max. Speicher | 12 GB |
| 2 (Dual Channel) | Speicherkanäle | 2 (Dual Channel) |
| 38,4 GB/s | Max. Bandbreite | 53,0 GB/s |
| Nein | ECC | Nein |
| -- | L2 Cache | 8,00 MB |
| 4,00 MB | L3 Cache | 4,00 MB |
| 2.0 | PCIe Version | -- |
| 6 | PCIe Leitungen | -- |
| 3,0 GB/s | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDie Thermal Design Power (kurz TDP) des Intel Celeron N4020 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. |
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| Intel Celeron N4020 | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 6 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| 4.8 W | TDP down | -- |
| 105 °C | Tjunction max. | -- |
Technische DatenDer Intel Celeron N4020 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. |
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| Intel Celeron N4020 | Eigenschaft | Google Tensor G2 |
| 14 nm | Technologie | 4 nm |
| Monolithisch | Chip-Design | Chiplet |
| x86-64 (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| SSE4.1, SSE4.2 | ISA Erweiterungen | -- |
| BGA 1090 | Sockel | -- |
| VT-x, VT-x EPT, VT-d | Virtualisierung | Keine |
| Ja | AES-NI | Nein |
| Windows 10, Windows 11, Linux | Betriebssysteme | Android |
| Q4/2019 | Erscheinungsdatum | Q4/2022 |
| -- | 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,80 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,70 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,80 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,70 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
Intel UHD Graphics 600 @ 0,65 GHz |
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Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 1,10 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Erwartete Ergebnisse für PassMark CPU Mark
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.
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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,70 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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CPU-Z Benchmark 17 (Multi-Core)
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.
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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 1,10 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,80 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 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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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 2,70 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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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).
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Intel Celeron N4020
2C 2T @ 1,10 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Geräte mit diesem Prozessor |
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| Intel Celeron N4020 | Google Tensor G2 |
| Unbekannt | Google Pixel 7 Google Pixel 7 Pro |
Intel Celeron N4020 - Beschreibung des Prozessors
Der Intel Celeron N4020 stammt aus der neunten Generation von Intel Celeron-Prozessoren und wurde im vierten Quartal des Jahres 2019 von Intel auf den Markt gebracht. Es handelt sich bei diesem Prozessor um ein Modell für den Mobile-Sektor womit er hauptsächlich in kleineren Einsteiger- Notebooks und Mini PCs verbaut wird. Er basiert auf dem Sockel BGA 1090 wodran ma sieht, das er ausschließlich fest verlötet zum Einsatz kommen kann.Er basiert auf der im Jahr 2019 aktuellen "Gemini Lake"-Architektur und wird in einer Strukturbreite von 10 Nanometern gefertigt. Der Level 3 Cache des Intel Celeron N4020 ist 4,00 Megabyte groß und die TDP liegt bei sehr geringen 6 Watt, was auf eine sehr sparsame, allerdings auch nicht sehr leistungsstarke, CPU hindeutet.
Der Prozessor besitzt 2 physikalische Kerne und unterstützt kein Hyperthreading. Die Standardtaktfrequenz des Intel Celeron N4020 liegt bei 1,10 Gigahertz und der maximale Turbotakt bei 2,80 Gigahertz. Diese hohe Taktrate erreicht der Prozessor jedoch nur bei der Auslastung eines der zwei Kerne, werden beide Kerne gleichzeitig ausgelastet erreicht die CPU noch eine maximale Taktfrequenz von 2,70 Gigahertz.
Der Intel Celeron N4020 erreicht in Geekbench 5 ein Single-Core-Ergebnis von 486 Punkten und ein Multi-Core-Ergebnis von 896 Punkten. Im Cinebench R15 erreicht er 75 Punkte (Single-Core) bzw. 144 Punkte (Multi-Core).
Im Intel Celeron N4020 ist, wie bei allen Prozessoren aus dem Mobile-Sektor, eine interne Grafikeinheit verbaut. Hier kommt die Intel UHD Graphics 600 zum Einsatz. Diese Grafikeinheit besitzt einen Standardtakt von 0,2 Gigahertz und eine maximale dynamische Taktfrequenz von 0,65 Gigahertz. Mit ihren 12 Ausführungseinheiten und 96 Shadern erreicht sie eine FP32-Rechenleistung (einfache Genauigkeit) von 125 GigaFLOPS.
Die CPU besitzt 2 Speicherkanäle mit denen bis zu 8 Gigabyte Arbeitsspeicher vom Typ DDR4-2400 betrieben werden können.
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.
Beliebte Vergleiche mit einer dieser CPUs
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