In diesem CPU-Vergleich stellen wir den Intel Core i7-1185G7 und den Google Tensor gegenüber und prüfen anhand von Benchmarks, welcher Prozessor schneller ist.
Wir vergleichen den Intel Core i7-1185G7 4-Kern Prozessor der im Q3/2020 erschienen ist mit dem Google Tensor, welcher 8 CPU-Kerne besitzt und im Q4/2021 vorgestellt wurde.
Der Intel Core i7-1185G7 ist ein 4-Kern Prozessor mit einer Taktfrequenz von 3,00 GHz (4,80 GHz). Der Prozessor kann zeitgleich 8 Threads berechnen. Der Google Tensor taktet mit 2,80 GHz, besitzt 8 CPU-Kerne und kann parallel 8 Threads berechnen.
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.
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 64 GB Arbeitsspeicher in maximal 2 Speicherkanälen werden vom Intel Core i7-1185G7 unterstützt, während der Google Tensor maximal 12 GB Arbeitsspeicher mit einer maximalen Speicherbandbreite von 53,0 GB/s ermöglicht.
Der Intel Core i7-1185G7 besitzt eine TDP von 15 W. Die TDP des Google Tensor liegt bei 10 W. Systemintegratoren orientieren sich bei der Dimensionierung der Kühllösung an der TDP des Prozessors.
Der Intel Core i7-1185G7 besitzt 17,00 MB Cache und wird in 10 nm hergestellt. Der Cache des Google Tensor liegt bei 8,00 MB. Der Prozessor wird in 5 nm gefertigt.
Hier kannst Du den Intel Core i7-1185G7 bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 3,8 Sternen (6 Bewertungen). Jetzt bewerten:
Hier kannst Du den Google Tensor bewerten, um anderen Besuchern bei ihrer Kaufentscheidung zu helfen. Die durchschnittliche Bewertung liegt bei 4,3 Sternen (13 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 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.
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.
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.
Der AnTuTu 8-Benchmark misst die Leistung eines SoC. AnTuTu vergleicht die CPU, GPU, den Speicher sowie die UX (Benutzererfahrung) durch Simulation der Browser- und App-Nutzung. Die Version 8 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 8 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.
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).
Intel Core i7-1185G7 - Beschreibung des Prozessors
Der Intel Core i7-1185G7 ist aktuell der schnellste Intel Tiger Lake Mobilprozessor. Er besitzt 4 Kerne und taktet diese mit bis zu 4,8 GHz, wobei die Taktfrequenz bei der Auslastung mehrerer Kerne bei maximal 4,3 GHz liegt. Der Basistakt liegt bei immer noch hohen 3 GHz. Intel kann beim Intel Core i7-1185G7 auf die neue 10 nm Fertigungstechnologie zurückgreifen, die höhere Taktfrequenzen bei einer immer noch akzeptablen Energieaufnahme ermöglicht.
Die TDP des Prozessors liegt bei 15 bis 28 Watt, wobei der Prozessor kurzfristig sogar bis zu 64 Watt aufnehmen kann, was seine Leistung in kurzen Lastszenarien nochmal weiter erhöht. Dadurch erreicht der Intel Core i7-1185G7 in Benchmarks wie dem Cinebench R20 oder Cinebench R15 Top-Positionen im Einkern-Durchlauf. Zum 3. Quartal 2020 führt der Intel Core i7-1185G7 den Cinebench R20 Einkern-Benchmark noch vor allen Intel Desktop-Prozessoren an. Dies liegt nicht nur an den hohen Taktfrequenzen, sondern auch an einer deutlichen IPC-Steigerung, die Intel bei den Tiger-Lake Prozessoren realisieren konnte.
Neu im Intel Core i7-1185G7 ist auch die Intel Xe Graphics iGPU, die bei diesem Prozessor satte 96 EUs (Ausführungseinheiten) besitzt. Die iGPU kann dabei mit bis zu 1,35 GHz takten und erreicht in der FP32 Berechnung knapp über 2 GFLOPS. Dies ist ein guter Wert für eine iGPU und ca. so schnell wie die AMD iGPUs der neuen AMD Renoir APUs. Außerdem kann der Intel Core i7-1185G7 bzw. die Intel Xe Graphics nun auch den neuen und freien AV1 Videocodec in Hardware dekodieren.
Beim Arbeitsspeicher hat Intel mit AMD gleich gezogen und die Tiger-Lake Prozessoren unterstützen bis zu 64 GB DDR4-3200 Arbeitsspeicher. Dabei kann die CPU den Arbeitsspeicher über zwei Speicherkanäle anbinden. Durch die Nutzung des Dual-Channel Modus erhöht sich auch die Leistung der iGPU, da diese einen Teil des Arbeitsspeichers als Grafikspeicher nutzt.
Google Tensor - Beschreibung des Prozessors
Der Google Tensor ist ein von dem amerikanischen Unternehmen Google entwickelter 64-bit System-on-a-Chip (SOC) Prozessor. Er wurde im vierten Quartal des Jahres 2021 veröffentlicht und kam in den Google eigenen Smartphones Google Pixel 6, Google Pixel 6 Pro und Google Pixel 6a zum Einsatz. Der Google Tensor ist die erste Generation der Tensor-Prozessoren und wird in einer Strukturbreite von 5 Nanometern gefertigt. Mit dem Google Tensor G2 kam im Jahr 2022 der Nachfolger der ersten Generation, welcher im Google Pixel 7 verbaut wird.
Der Google Tensor basiert auf einer hybriden Prime big.LITTLE Kernarchitektur und besitzt insgesamt acht Prozessorkerne. Diese teilen sich in 2 Prime-Kerne, 2 Performance-Kerne und 4 Effizienz-Kerne auf. Die beiden Prime-Kerne takten mit bis zu 2,80 Gigahertz und basieren auf einem ARM Cortex-X1 Kern. Die zwei Performance-Kerne basieren auf dem ARM Cortex-A76 und takten mit bis zu 2,25 Gigahertz. Die vier Effizienz-Kerne, die zum Einsatz kommen wenn keine Rechenpower benötigt wird, um so die Akkulaufzeit des Smartphones zu verlängern, basieren auf dem ARM Cortex-A55 und takten mit maximal 1,80 Gigahertz.
Mit der Google Tensor AI (Google Edge TPU mit 1,6 TOPS Leistung) ist im Google Tensor eine spezielle Hardware verbaut, welche die Berechnung von KI bzw. ML in Hardware unterstützt.
Als interne Grafikeinheit ist im Google Tensor die ARM Mali-G78 mit 20 Ausführungseinheiten verbaut. Diese iGPU besitzt insgesamt 320 Shadereinheiten und taktet mit bis zu 760 Megahertz, einen Turbomodus besitzt die Grafikeinheit nicht. Die erreicht eine FP32-Rechenleistung von 1943 GigaFLOPS, bei einfacher Genauigkeit. Die ARM Mail-G78 wird in einer Strukturbreite von 5 Nanometern gefertigt und stammt aus der Generation Valhall 2.
Der Google Tensor G1 wurde mit bis zu 12 Gigabyte LPDDR5-5500 Speicher ausgestattet und besitzt 2 Speicherkanäle.