Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) vs Google Tensor
Letzte Aktualisierung:
CPU-Vergleich mit Benchmarks
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Google Tensor | |
CPU VergleichRaspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) 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 Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) besitzt 4 Kerne mit 4 Threads und taktet mit maximal 1,50 GHz. Es werden bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 1 Speicherkanälen unterstützt. Erschienen ist der Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) im 06/2019. 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. |
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| Broadcom BCM (3) | Familie | Google Tensor (3) |
| Broadcom BCM2711 (1) | CPU Gruppe | Google Tensor (1) |
| 4 | Generation | 1 |
| Cortex-A72 | Architektur | G1 |
| Desktop / Server | Segment | Mobile |
| Raspberry Pi 3 B+ (Broadcom BCM2837B0) | Vorgänger | -- |
| Raspberry Pi 5 B (Broadcom BCM2712) | Nachfolger | Google Tensor G2 |
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CPU Kerne und TaktfrequenzDer Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) besitzt 4 CPU-Kerne und kann 4 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) liegt bei 1,50 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. |
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Eigenschaft | Google Tensor |
| 4 | Kerne | 8 |
| 4 | Threads | 8 |
| normal | Kernarchitektur | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| Nein | Hyperthreading | Nein |
| Ja | Übertaktbar ? | Nein |
| 1,50 GHz 4x Cortex-A72 |
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 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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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Eigenschaft | Google Tensor |
| -- | KI-Hardware | Google Tensor AI |
| -- | KI-Spezifikationen | Google Edge TPU @ 1.6 TOPS |
Interne GrafikDer Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) 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. |
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| Broadcom VideoCore VI | GPU | ARM Mali-G78 MP20 |
| 0,50 GHz | Grafik-Taktfrequenz | 0,76 GHz |
| -- | GPU (Turbo) | -- |
| 6 | GPU Generation | Vallhall 2 |
| 28 nm | Technologie | 5 nm |
| 2 | Max. Bildschirme | 1 |
| 4 | Ausführungseinheiten | 20 |
| 64 | Shader | 320 |
| Nein | Hardware Raytracing | Nein |
| Nein | Frame Generation | Nein |
| 2 GB | Max. GPU Speicher | -- |
| -- | 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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| Broadcom VideoCore VI | GPU | ARM Mali-G78 MP20 |
| Dekodieren | 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 | Codec VP8 | Dekodieren / Enkodieren |
| Nein | Codec AV1 | Dekodieren |
| Dekodieren | Codec AVC | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren | Codec VC-1 | Dekodieren / Enkodieren |
| Dekodieren / Enkodieren | Codec JPEG | Dekodieren / Enkodieren |
Arbeitsspeicher & PCIeDer Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) kann bis zu 8 GB Arbeitsspeicher in 1 Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 12,8 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. |
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Eigenschaft | Google Tensor |
| LPDDR4-3200 | Arbeitsspeicher | LPDDR5-5500 |
| 8 GB | Max. Speicher | 12 GB |
| 1 (Single Channel) | Speicherkanäle | 2 (Dual Channel) |
| 12,8 GB/s | Max. Bandbreite | 53,0 GB/s |
| Nein | ECC | Nein |
| 1,00 MB | L2 Cache | 8,00 MB |
| -- | L3 Cache | -- |
| -- | PCIe Version | -- |
| -- | PCIe Leitungen | -- |
| -- | PCIe Bandbreite | -- |
LeistungsaufnahmeDie Thermal Design Power (kurz TDP) des Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) liegt bei 7.5 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. |
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Eigenschaft | Google Tensor |
| 7.5 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| 3 W | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | -- |
Technische DatenDer Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) wird in 28 nm gefertigt und verfügt über 1,00 MB Cache. Der Google Tensor wird in 5 nm gefertigt und verfügt über einen 8,00 MB großen Cache. |
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Eigenschaft | Google Tensor |
| 28 nm | Technologie | 5 nm |
| Monolithisch | Chip-Design | Unbekannt |
| Armv8-A (64 bit) | Befehlssatz (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| -- | ISA Erweiterungen | -- |
| -- | Sockel | -- |
| Keine | Virtualisierung | Keine |
| Nein | AES-NI | Nein |
| Windows 11 (ARM), Linux | Betriebssysteme | Android |
| 06/2019 | Erscheinungsdatum | Q4/2021 |
| 35 $ | Erscheinungspreis | -- |
| weitere Daten anzeigen | weitere Daten anzeigen | |
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Bewerte diese Prozessoren
Durchschnittliche Leistung in Benchmarks
⌀ Einkern Leistung in 1 CPU Benchmarks
⌀ Mehrkern Leistung in 1 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
Broadcom VideoCore VI @ 0,50 GHz |
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Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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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.
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.
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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 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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Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
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Geräte mit diesem Prozessor |
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| Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) | Google Tensor |
| Raspberry Pi 4 B | Google Pixel 6 Google Pixel 6 Pro |
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) - Beschreibung des Prozessors
Der Broadcom BCM2711 ist auf dem Raspberry Pi 4 B Mainboard verlötet und besitzt 4 CPU-Kerne. Die Taktfrequenz liegt selbst für ARM-Prozessoren bei niedrigen 1,5 GHz. Per Konfigurationsdatei kann der Prozessor auf dem Raspberry Pi 4 B übertaktet werden, wobei bei guter Kühlung meist 1,7 - 1,8 GHz möglich sind. Die CPU-Kerne basieren auf dem Cortex-A72 Design, der Befehlssatz lautet ARMv8-A64 (64 bit).Als interne Grafik bringt das SoC eine Broadcom VideoCore VI mit, die über 4 Ausführungseinheiten und 64 Shader verfügt. Damit eignet sie sich nicht für Spiele oder andere anspruchsvollere Aufgaben, sondern soll nur die Bild- bzw. Videoausgabe des Raspberry Pi übernehmen.
Das Broadcom BCM2711 SoC wird in einer älteren 28 nm Fertigung hergestellt und kann daher nur mit relativ geringen Taktfrequenzen betrieben werden, bevor das SoC sich stark erhitzt. Modernere Videocodecs wie auch h.265 / HEVC kann der Raspberry Pi 4 B per Hardware dekodieren und meistens einigermaßen flüssig wiedergeben. Daher eignet er sich auch mit Einschränkungen als Mediaplayer, zumindest dann, wenn die 1080p Auflösung ausreicht. 4K-Inhalte können teilweise auch flüssig wiedergegeben werden, das gilt aber nicht für alle 4k-Inhalte.
Der Raspberry Pi 4 B kann mit 1,2,4 oder 8 GB LPDDR4-2400 Speicher erworben werden, wobei immer nur ein Speicherkanal zum Einsatz kommt. Die Speicherbandbreite ist dementsprechend nicht sehr hoch. Der Broadcom BCM2711 kommt mit einer TDP von 7,5 Watt, kann aber auch mit weniger Energie (und dann mit weniger Leistung) betrieben werden. Das SoC verfügt über einen 1 MB großen Level 2 Cache.
Für einen Preis von aktuell ab 35 Euro (1 GB Version) bis 75 Euro (8 GB Version) ist der Raspberry Pi 4 B eine gute Einstiegslösung und eine deutliche Aufwertung gegenüber dem Vorgängermodell. Kleinere Netzwerklösungen wie ein kleines NAS lassen sich z.B. ideal mit dem Raspberry Pi 4 B verwirklichen.
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.
Beliebte Vergleiche mit einer dieser CPUs
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