Apple A16 Bionic Google Tensor G2
VS

Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

Última actualización:
El Apple A16 Bionic y el Google Tensor G2 se lanzaron en 2022; Apple atiende al segmento premium y Google a su propia serie Pixel.

El Apple A16 Bionic se basa en la arquitectura A16, se fabrica con el moderno proceso de 4 nanómetros y cuenta con seis núcleos. Por el contrario, el Google Tensor G2 utiliza la arquitectura G2, se produce con el proceso de 5 nanómetros y emplea una estructura de ocho núcleos.

En los puntos de referencia, el Apple A16 Bionic logra resultados significativamente superiores tanto en rendimiento de un solo núcleo como de varios núcleos en comparación con su competidor de ARM. En escenarios de juego, el Apple A16 Bionic, con sus gráficos integrados Apple A16 (5 núcleos de GPU), ofrece un rendimiento más estable que el ARM Mali-G710 MP7 del Google Tensor G2.

La arquitectura de Apple funciona de manera más eficiente, lo que se traduce en una menor carga térmica en el día a día, mientras que el Google Tensor G2 genera calor más rápidamente bajo una carga continua elevada. Aunque el ancho de banda de memoria del chip de Google es ligeramente superior, con 53 GB/s frente a los 51 GB/s de Apple, el Apple A16 Bionic lo compensa con una caché total masivamente mayor de 44 MB.

La relación calidad-precio suele ser más atractiva en el caso del Google Tensor G2, ya que los dispositivos finales correspondientes suelen ofrecerse a precios más bajos en el mercado. El Apple A16 Bionic, por otro lado, ofrece una vida útil potencialmente más larga gracias a sus elevadas reservas de rendimiento.

Para los usuarios que buscan la máxima velocidad y eficiencia, el Apple A16 Bionic es la mejor opción, mientras que el Google Tensor G2 convence principalmente por su especialización en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Apple A16 Bionic

  • Fabricación en el moderno proceso de 4 nanómetros
  • Alto rendimiento de un solo núcleo gracias a una arquitectura optimizada
  • Grandes capacidades de caché de 20 MB L2 y 24 MB L3
  • Gráficos Apple A16 (5 núcleos de GPU) eficientes para juegos móviles

Google Tensor G2

  • Especialización en aprendizaje automático y funciones de IA
  • Alto ancho de banda de memoria de 53 GB/s
  • Unidad de gráficos ARM Mali-G710 MP7 para una visualización fluida
  • Relación calidad-precio más favorable de los dispositivos finales

Resumen del rendimiento
Rendimiento promedio en varios benchmarks

Rendimiento de un solo núcleo
Puesto 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Puesto 2 - 56 %
Google Tensor G2
Rendimiento multinúcleo
Puesto 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Puesto 2 - 55 %
Google Tensor G2
Geekbench 6 Single-Core

Geekbench 6 Single-Core
Rendimiento de un solo núcleo

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
2.531
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
1.426
Geekbench 6 Multi-Core

Geekbench 6 Multi-Core
Rendimiento multinúcleo

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
6.299
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
3.342
Geekbench 5, 64bit Single-Core

Geekbench 5, 64bit Single-Core
Rendimiento de un solo núcleo

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
1.890
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
1.068
Geekbench 5, 64bit Multi-Core

Geekbench 5, 64bit Multi-Core
Rendimiento multinúcleo

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
5.465
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
3.149
iGPU - Rendimiento FP32 (GFLOPS de precisión simple)

iGPU - Rendimiento FP32 (GFLOPS de precisión simple)

Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores)
1.789
Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7
700
AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 Benchmark
Rendimiento multinúcleo

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
947.502 pts
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
789.419 pts
Rendimiento para inteligencia artificial (IA)

Rendimiento para inteligencia artificial (IA)

Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
17,0 TOPS
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz
4,0 TOPS

Más benchmarks

De un vistazo

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
FamiliaApple A series (27)Google Tensor (5)
Grupo de CPUApple A16 (2)Google Tensor G2 (1)
Arquitectura A16G2
Tecnologia4 nm5 nm
SegmentoSmartphone / TabletSmartphone / Tablet
Enchufe
PredecesorApple A15 Bionic (5-GPU)Google Tensor
SucesorApple A17 Pro

CPU Núcleos y frecuencia de base

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
CPU Nùcleos / Threads6 / 68 / 8
Hyperthreading / SMT
Arquitectura centralhybrid (big.LITTLE)hybrid (Prime / big.LITTLE)
Core Cluster 1: 2x Everest
3,46 GHz
2x Cortex-X1
2,85 GHz
Core Cluster 2: 4x Sawtooth
2,02 GHz
2x Cortex-A78
2,35 GHz
Core Cluster 3: 4x Cortex-A55
1,80 GHz
L2-Cache20,00 MB8,00 MB
L3-Cache24,00 MB4,00 MB
Overclocking

Grafica interna

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
nombre GPU Apple A16 (5 GPU Cores)ARM Mali-G710 MP7
Frecuencia GPU0,40 - 1,34 GHz0,90 GHz
CUs / Shader20 / 6407 /
Raytracing
Max. visualizaciones31
Max. GPU Memoria6 GB
Tecnologia4 nm4 nm
Fecha de lanzamientoQ3/2022Q2/2021

Rendimiento de la IA de la NPU

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
Hardware de IAApple Neural EngineGoogle Tensor AI
especificaciones de IA16 Neural cores @ 17 TOPSGoogle Edge TPU @ 4 TOPS
NPU + CPU + iGPU

Memoria & PCIe

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
MemoriaLPDDR5-6400 (51,2 GB/s)
LPDDR5-5500 (53,0 GB/s)
Max. Memoria6 GB12 GB
Canales de memoria12
ECCNo No
PCIe
PCIe Banda ancha

Gestión térmica

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
TDP10 W10 W
TDP (PL2)
TDP up
TDP down
T. junction max.

Detalles tecnicos

Wischen
Apple A16 BionicGoogle Tensor G2
Diseño de chipsChipletChiplet
AES-NI
Sistemas operativosiOSAndroid
Conjunto de instruccionesArmv8.6-A (64 bit)Armv8-A (64 bit)
Extensiones ISA
Fecha de lanzamientoQ3/2022Q4/2022
Precio de lanzamiento
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Apple A16 Bionic
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3,46 GHz
Google Tensor G2
Google Tensor G2
8C / 8T · 2,85 GHz

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