Google Tensor G2 Benchmark, Test und Technische Daten

Letzte Aktualisierung:
Der Google Tensor G2 besitzt 8 Kerne, kann 8 Threads parallel verarbeiten und basiert auf der 2. Generation der Google Tensor Serie. Der Prozessor wurde im Q4/2022 veröffentlicht. Der Google Tensor G2 erzielt 1.068 Punkte im Geekbench 5 Einkern-Benchmark. Im Mehrkern-Benchmark von Geekbench 5 beträgt das Ergebnis 3.149 Punkte.
Google Tensor G2

CPU Abstammung

Das Segment in das wir den Google Tensor G2 eingeordnet haben. Hier seht ihr auf den ersten Blick, ob es sich z.B. um einen Desktop-Prozessor oder einen Mobilprozessor handelt oder welcher Prozessor ggf. der Nachfolger des Google Tensor G2 ist.

Name: Google Tensor G2
Familie: Google Tensor (3)
CPU Gruppe: Google Tensor G2 (1)
Architektur: G2
Segment: Mobile
Generation: 2
Vorgänger: Google Tensor
Nachfolger: --

CPU Kerne und Taktfrequenz

Der Google Tensor G2 besitzt 8 CPU-Kerne und kann 8 Threads parallel berechnen. Die Taktfrequenz des Google Tensor G2 liegt bei 2,85 GHz. Die Anzahl der CPU-Kerne beeinflusst die Geschwindigkeit des Prozessors stark und ist eine wichtige Leistungsangabe.

CPU Kerne / Threads: 8 / 8
Kernarchitektur: hybrid (Prime / big.LITTLE)
A-Core: 2x Cortex-X1
B-Core: 2x Cortex-A78
C-Core: 4x Cortex-A55
Hyperthreading / SMT: Nein
Übertaktbar: Nein
A-Core Taktfrequenz: 2,85 GHz
B-Core Taktfrequenz: 2,35 GHz
C-Core Taktfrequenz: 1,80 GHz

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.

KI-Hardware: Google Tensor AI
KI-Spezifikationen: Google Edge TPU @ 4 TOPS

Interne Grafik

Der Google Tensor G2 verfügt über eine integrierte Grafik, kurz iGPU genannt. Konkret nutzt der Google Tensor G2 die ARM Mali-G710 MP7, die über -- Textur-Shader und 7 Ausführungseinheiten verfügt. Die iGPU nutzt den Arbeitsspeicher des Systems als Grafikspeicher und sitzt auf dem Die des Prozessors.

GPU Name: ARM Mali-G710 MP7
Grafik-Taktfrequenz: 0,90 GHz
GPU (Turbo): Kein Turbo
Ausführungseinheiten: 7
Shader: --
Hardware Raytracing: Nein
Erscheinungsdatum: Q2/2021
Max. Bildschirme: 1
Generation: Vallhall 3
Direct X: 12
Technologie: 4 nm
Max. GPU Speicher: --
Frame Generation: Nein

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.

h265 / HEVC (8 bit): Dekodieren / Enkodieren
h265 / HEVC (10 bit): Dekodieren / Enkodieren
h264: Dekodieren / Enkodieren
VP8: Dekodieren / Enkodieren
VP9: Dekodieren / Enkodieren
AV1: Dekodieren
AVC: Dekodieren / Enkodieren
VC-1: Dekodieren / Enkodieren
JPEG: Dekodieren / Enkodieren

Arbeitsspeicher & PCIe

Bis zu 12 GB Arbeitsspeicher kann der Prozessor in 2 (Dual Channel) Speicherkanälen nutzen. Die maximale Speicherbandbreite liegt bei 53,0 GB/s. Der Arbeitsspeichertyp sowie die Menge des Arbeitsspeichers kann die Geschwindigkeit des Systems stark beeinflussen.

Speichertyp: Speicherbandbreite:
LPDDR5-5500
53,0 GB/s
Max. Speicher: 12 GB
Speicherkanäle: 2 (Dual Channel)
ECC: Nein
PCIe:
PCIe Bandbreite: --

Leistungsaufnahme

Die Thermal Design Power (kurz TDP) des Prozessors liegt bei 10 W. Die TDP gibt die notwendige Kühllösung vor, die benötigt wird um den Prozessor ausreichend zu kühlen. Die TDP gibt in der Regel einen groben Einblick auf den tatsächlichen Energieverbrauch der CPU.

TDP (PL1 / PBP): 10 W
TDP (PL2): --
TDP up: --
TDP down: --
Tjunction max.: --

Technische Daten

Der Google Tensor G2 wird in 4 nm gefertigt. Je kleiner das Fertigungsverfahren einer CPU, desto moderner und energiesparender agiert diese. Insgesamt verfügt der Prozessor über 12,00 MB Cache. Ein großer Cache kann die Geschwindigkeit des Prozessors in einigen Fällen wie z.B. in Spielen stark beschleunigen.

Technologie: 4 nm
Chip-Design: Chiplet
Sockel: --
L2-Cache: 8,00 MB
L3-Cache: 4,00 MB
AES-NI: Nein
Betriebssysteme: Android
Virtualisierung: Keine
Befehlssatz (ISA): Armv8-A (64 bit)
ISA Erweiterungen: --
Erscheinungsdatum: Q4/2022
Erscheinungspreis: --
Artikelnummer: --
Dokumente: --

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.



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Benchmark Ergebnisse

Verified Benchmark results
Die Benchmark-Ergebnisse für den Google Tensor G2 sind von uns sorgfältig überprüft worden. Wir veröffentlichen nur Benchmark-Ergebnisse, die von uns selbst erhoben oder die von einem Besucher eingereicht und anschließend von einem Team-Mitglied überprüft worden sind. Dabei kommen unsere Benchmark-Richtlinen zum Einsatz.

Screenshots:

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 i3-9100 Intel Core i3-9100
4C 4T @ 4,20 GHz
1069
Intel Core i7-8650U Intel Core i7-8650U
4C 8T @ 4,20 GHz
1069
Intel Xeon E3-1225 v6 Intel Xeon E3-1225 v6
4C 4T @ 3,70 GHz
1069
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068
Intel Core i5-10600T Intel Core i5-10600T
6C 12T @ 4,00 GHz
1068
Intel Xeon E3-1225 v5 Intel Xeon E3-1225 v5
4C 4T @ 3,70 GHz
1068
Intel Core i5-10210U Intel Core i5-10210U
4C 8T @ 4,20 GHz
1067

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 i5-6600 Intel Core i5-6600
4C 4T @ 3,60 GHz
3167
Intel Xeon D-1521 Intel Xeon D-1521
4C 8T @ 2,40 GHz
3163
AMD Ryzen 7 3750H AMD Ryzen 7 3750H
4C 8T @ 3,50 GHz
3155
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149
Intel Core i7-4790T Intel Core i7-4790T
4C 8T @ 3,20 GHz
3148
Intel Xeon E3-1226 v3 Intel Xeon E3-1226 v3
4C 4T @ 3,30 GHz
3144
Intel Core i7-3770S Intel Core i7-3770S
4C 8T @ 3,10 GHz
3143

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 Xeon W-2175 Intel Xeon W-2175
14C 28T @ 4,30 GHz
1428
Intel Core i5-9500 Intel Core i5-9500
6C 6T @ 4,40 GHz
1427
Intel Core i5-9500F Intel Core i5-9500F
6C 6T @ 4,40 GHz
1427
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426
Intel Core i3-8350K Intel Core i3-8350K
4C 4T @ 4,00 GHz
1426
Intel Xeon W-2135 Intel Xeon W-2135
6C 12T @ 4,50 GHz
1422
Intel Xeon W-2195 Intel Xeon W-2195
18C 36T @ 4,30 GHz
1422

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 i7-1060G7 Intel Core i7-1060G7
4C 8T @ 2,60 GHz
3360
Intel Core i5-4670 Intel Core i5-4670
4C 4T @ 3,60 GHz
3349
Intel Core i5-7400 Intel Core i5-7400
4C 4T @ 3,30 GHz
3346
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342
Intel Core i7-5700HQ Intel Core i7-5700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz
3342
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz
3339
Intel Core i7-4810MQ Intel Core i7-4810MQ
4C 8T @ 3,70 GHz
3339

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.
AMD A10-7800 AMD A10-7800
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz
702
AMD A10-7850K AMD A10-7850K
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz
702
AMD A8-7600 AMD A8-7600
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz
702
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700
Intel Core i3-1000NG4 Intel Core i3-1000NG4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0,90 GHz
691
Intel Core i3-1000G4 Intel Core i3-1000G4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0,90 GHz
691
Intel Core i5-12600HX Intel Core i5-12600HX
Intel UHD Graphics 770 @ 1,35 GHz
691

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.
Qualcomm Snapdragon 888 Qualcomm Snapdragon 888
8C 8T @ 2,84 GHz
816812
MediaTek Dimensity 8100 MediaTek Dimensity 8100
8C 8T @ 2,85 GHz
811000
Apple A15 Bionic (4-GPU) Apple A15 Bionic (4-GPU)
6C 6T @ 3,23 GHz
806250
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz
779044
Apple A14 Bionic Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3,00 GHz
729968
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3,20 GHz
727650

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).
MediaTek Dimensity 1000 MediaTek Dimensity 1000
8C 8T @ 2,60 GHz
4.5
MediaTek Dimensity 1000C MediaTek Dimensity 1000C
8C 8T @ 2,00 GHz
4.5
MediaTek Dimensity 1000L MediaTek Dimensity 1000L
8C 8T @ 2,20 GHz
4.5
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4
Qualcomm Snapdragon 732G Qualcomm Snapdragon 732G
8C 8T @ 2,30 GHz
3.6
Qualcomm Snapdragon 730G Qualcomm Snapdragon 730G
8C 8T @ 2,20 GHz
3.6
Qualcomm Snapdragon 730 Qualcomm Snapdragon 730
8C 8T @ 2,20 GHz
3.6

Benchmarks





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