Intel Core i7-6700HQ vs Google Tensor

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CPU-Vergleich mit Benchmarks


Intel Core i7-6700HQ CPU1 vs CPU2 Google Tensor
Intel Core i7-6700HQ Google Tensor

CPU Vergleich

Intel Core i7-6700HQ oder Google Tensor - 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 Core i7-6700HQ besitzt 4 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 3,50 GHz. Es werden bis zu 64 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Intel Core i7-6700HQ im Q3/2015.

Der Google Tensor besitzt 8 Kerne mit 8 Threads und taktet mit maximal 2,80 GHz. Die CPU unterstützt bis zu 12 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen. Erschienen ist der Google Tensor im Q4/2021.
Intel Core i7 (298) Familie Google Tensor (3)
Intel Core i 6000H (15) CPU Gruppe Google Tensor (1)
6 Generation 1
Skylake H Architektur G1
Mobile Segment Mobile
Intel Core i7-5700HQ Vorgänger --
Intel Core i7-7700HQ Nachfolger Google Tensor G2

CPU Kerne und Taktfrequenz

Der Intel Core i7-6700HQ besitzt 4 CPU-Kerne und kann 8 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Intel Core i7-6700HQ liegt bei 2,60 GHz (3,50 GHz) während der Google Tensor 8 CPU-Kerne besitzt und 8 Threads gleichzeitig berechnen kann. Die Taktfrequenz des Google Tensor liegt bei 2,80 GHz.

Intel Core i7-6700HQ Eigenschaft Google Tensor
4 Kerne 8
8 Threads 8
normal Kernarchitektur hybrid (Prime / big.LITTLE)
Ja Hyperthreading Nein
Nein Übertaktbar ? Nein
2,60 GHz (3,50 GHz) A-Kern 2,80 GHz
2x Cortex-X1
-- B-Kern 2,25 GHz
2x Cortex-A76
-- C-Kern 1,80 GHz
4x Cortex-A55

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

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.

Intel Core i7-6700HQ Eigenschaft Google Tensor
-- KI-Hardware Google Tensor AI
-- KI-Spezifikationen Google Edge TPU @ 1.6 TOPS

Interne Grafik

Der Intel Core i7-6700HQ oder Google Tensor verfügt über eine integrierte Grafik, kurz iGPU genannt. Die iGPU nutzt den Arbeitsspeicher des Systems als Grafikspeicher und sitzt auf dem Die des Prozessors.

Intel HD Graphics 530 GPU ARM Mali-G78 MP20
0,35 GHz Grafik-Taktfrequenz 0,76 GHz
1,05 GHz GPU (Turbo) --
9 GPU Generation Vallhall 2
14 nm Technologie 5 nm
3 Max. Bildschirme 1
24 Ausführungseinheiten 20
192 Shader 320
Nein Hardware Raytracing Nein
Nein Frame Generation Nein
32 GB Max. GPU Speicher --
12 DirectX Version 12

Codec-Unterstützung in Hardware

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.

Intel HD Graphics 530 GPU ARM Mali-G78 MP20
Dekodieren / Enkodieren Codec h265 / HEVC (8 bit) Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren Codec h265 / HEVC (10 bit) Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren / Enkodieren Codec h264 Dekodieren / Enkodieren
Dekodieren 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 & PCIe

Der Intel Core i7-6700HQ kann bis zu 64 GB Arbeitsspeicher in 2 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 34,1 GB/s. Bis zu 12 GB Arbeitsspeicher unterstützt der Google Tensor in 2 Speicherkanälen und erreicht eine Speicherbandbreite von bis zu 53,0 GB/s.

Intel Core i7-6700HQ Eigenschaft Google Tensor
LPDDR3-1866, DDR4-2133 Arbeitsspeicher LPDDR5-5500
64 GB Max. Speicher 12 GB
2 (Dual Channel) Speicherkanäle 2 (Dual Channel)
34,1 GB/s Max. Bandbreite 53,0 GB/s
Nein ECC Nein
-- L2 Cache 8,00 MB
6,00 MB L3 Cache --
3.0 PCIe Version --
20 PCIe Leitungen --
19,7 GB/s PCIe Bandbreite --

Leistungsaufnahme

Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Intel Core i7-6700HQ liegt bei 45 W, während der Google Tensor eine TDP von 10 W besitzt. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen.

Intel Core i7-6700HQ Eigenschaft Google Tensor
45 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Technische Daten

Der Intel Core i7-6700HQ wird in 14 nm gefertigt und verfügt über 6,00 MB Cache. Der Google Tensor wird in 5 nm gefertigt und verfügt über einen 8,00 MB großen Cache.

Intel Core i7-6700HQ Eigenschaft Google Tensor
14 nm Technologie 5 nm
Monolithisch Chip-Design Unbekannt
x86-64 (64 bit) Befehlssatz (ISA) Armv8-A (64 bit)
SSE4.1, SSE4.2, AVX2 ISA Erweiterungen --
BGA 1440 Sockel --
VT-x, VT-x EPT, VT-d Virtualisierung Keine
Ja AES-NI Nein
Windows 10, Linux Betriebssysteme Android
Q3/2015 Erscheinungsdatum Q4/2021
-- Erscheinungspreis --
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Bewerte diese Prozessoren

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Durchschnittliche Leistung in Benchmarks

⌀ Einkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
Intel Core i7-6700HQ (77%)
Google Tensor (100%)
⌀ Mehrkern Leistung in 2 CPU Benchmarks
Intel Core i7-6700HQ (100%)
Google Tensor (94%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,50 GHz
806 (77%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1043 (100%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
3079 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
2915 (95%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,50 GHz
1128 (76%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1494 (100%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
3894 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
3639 (93%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
Intel HD Graphics 530 @ 1,05 GHz
403 (21%)
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 GHz
1943 (100%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,50 GHz
896 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
4193 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
1651 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 2,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
691770 (100%)

AnTuTu 8 Benchmark

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 2,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
612494 (100%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
6520 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender ist eine kostenlose 3D-Grafiksoftware zum rendern (erstellen) von 3D-Körpern, die sich in der Software auch mit Texturen versehen und animieren lassen. Der Blender Benchmark erstellt vordefinierte Szenen und misst dabei die Zeit (s) die für die komplette Szene benötigt wird. Je kürzer die benötigte Zeit, desto besser. Als Benchmark Szene haben wir bmw27 ausgewählt.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
540.3 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

CPU-Z Benchmark 17 (Single-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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
325 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 2,60 GHz
1725 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,50 GHz
148 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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.
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
692 (100%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

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).
Intel Core i7-6700HQ Intel Core i7-6700HQ
4C 8T @ 2,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1.6 (100%)

Geräte mit diesem Prozessor

Intel Core i7-6700HQ Google Tensor
Unbekannt Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro

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.

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