In diesem CPU-Vergleich stellen wir den Intel Core i5-1335U und den Google Tensor G2 gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist.
Wir vergleichen den Intel Core i5-1335U 10-Kern Prozessor der im Q1/2023 erschienen ist mit dem Google Tensor G2, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2022 vorgestellt wurde.
Der Intel Core i5-1335U ist ein 10-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 1,30 GHz (4,60 GHz). Der Prozessor kann zeitgleich 12 Threads berechnen. Der Google Tensor G2 taktet mit 2,85 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen.
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.
Eine in den Prozessor integrierte Grafik (iGPU) ermöglicht nicht nur die Bildausgabe ohne auf eine dedizierte Grafiklösung angewiesen zu sein, sondern kann auch die Videowiedergabe effizient beschleunigen.
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.
Bis zu 96 GB Arbeitsspeicher in maximal 2 Speicherkanälen werden vom Intel Core i5-1335U unterstützt, während der Google Tensor G2 maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht.
Der Intel Core i5-1335U besitzt eine TDP von 15 W. Die TDP des Google Tensor G2 liegt bei 10 W. Systemintegratoren orientieren sich bei der Dimensionierung der Kühllösung an der TDP des Prozessors.
Der Intel Core i5-1335U besitzt 12,00 MB Cache und wird in 10 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor G2 liegt bei 12,00 MB. Der Prozessor wird in 4 nm gefertigt.
Hier kannst Du den Intel Core i5-1335U bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 4,2 Sternen (34 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 (25 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.
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.
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.
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).
Bei dem Intel Core i5-1335U handelt es sich um einen mobilen Prozessor aus Intels Core-i5-Familie. Der Prozessor kam im ersten Quartal des Jahres 2023 auf den Markt und basiert auf der Raptor Lake U - Architektur. Der Intel Core i5-1335U wird in einer Strukturbreite von 10 Nanometern gefertigt und basiert auf einem monolithischen Chip-Design. Der Level 3 Cache des Prozessors ist 12,00 Megabyte groß und er unterstützt die folgenden Virtualisierungstechnologien: VT-x, VT-x EPT, VT-d.
Der Intel Core i5-1335U ist in einer hybriden Kernarchitektur aufgebaut. Er besteht aus 2 Performance-Prozessorkernen (Codename Raptor Cove), die Hyperthreading unterstützen und mit bis zu 4,60 Gigahertz takten. Die Grundtaktfrequenz der 2 Performance-Kerne liegt bei 1,30 Gigahertz. Daneben kommen insgesamt 8 Effizienz-Prozessorkerne (Codename Gracemont) zum Einsatz. Diese Kerne unterstützen kein Hyperthreading und die maximale Taktfrequenz dieser Kerne liegt bei 3,40 Gigahertz. Somit stehen dem Prozessor insgesamt 10 Kerne und 12 Rechenthreads zur Verfügung.
Als interne Grafikeinheit ist im Intel Core i5-1335U die Intel Iris Xe Graphics 80 (Alder Lake) integriert. Diese Grafikeinheit taktet mit 350 Megahertz, kann ihren Takt im Turbomodus jedoch auf bis zu 1,25 Gigahertz steigern. Die iGPU besitzt 80 Ausführungseinheiten mit 640 Shadereinheiten und erreicht hiermit eine FP32-Rechenleistung, bei einfacher Genauigkeit, von 1549 GigaFLOPS. Die Intel Iris Xe Graphics 80 (Alder Lake) wurde erstmals im ersten Quartal 2022 in einer CPU verbaut und sie wird, wie der Prozessor, in einer Strukturbreite von 10 Nanometern gefertigt. Die Grafikeinheit kann bis zu 32 Gigabyte des im System verbauten Speichers mit nutzen.
Als Arbeitsspeicher können mit dem Intel Core i5-1335U bis zu 64 Gigabyte von folgenden Typen betrieben werden:DDR4-3200, DDR5-5200, LPDDR4X-4266 oder LPDDR5-6400. Über die 2 vorhandenen Speicherkanäle wird, je nach verwendeten Arbeitsspeichertyp, eine Speicherbandbreite von bis zu 89,6 GB/s erreicht.
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.