Apple A16 Bionic vs Google Tensor G3

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Comparación con puntos de referencia


Apple A16 Bionic CPU1 vs CPU2 Google Tensor G3
Apple A16 Bionic Google Tensor G3

Comparación de CPU

En esta comparación de CPU, comparamos el Apple A16 Bionic y el Google Tensor G3 y usamos puntos de referencia para verificar qué procesador es más rápido.

Comparamos el procesador central Apple A16 Bionic 6 lanzado en Q3/2022 con el Google Tensor G3 que tiene 8 núcleos de CPU y se introdujo en Q3/2023.
Apple A series (22) Familia Google Tensor (3)
Apple A16 (1) Grupo de CPU Google Tensor G3 (1)
16 Generacion 3
A16 Arquitectura G3
Mobile Segmento Mobile
Apple A15 Bionic (5-GPU) Predecesor Google Tensor
Apple A17 Pro Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Apple A16 Bionic es un procesador de núcleo 6 con una frecuencia de reloj de 3,46 GHz. El procesador puede calcular 6 subprocesos al mismo tiempo. El reloj Google Tensor G3 tiene 2,91 GHz, tiene 8 núcleos de CPU y puede calcular 8 subprocesos en paralelo.

Apple A16 Bionic Característica Google Tensor G3
6 Nùcleos 8
6 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
3,46 GHz
2x Everest
A-Nùcleo 2,91 GHz
1x Cortex-X3
2,02 GHz
4x Sawtooth
B-Nùcleo 2,37 GHz
4x Cortex-A715
-- C-Nùcleo 1,70 GHz
4x Cortex-A510

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Los procesadores con el apoyo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden procesar muchos cálculos, especialmente el procesamiento de audio, imagen y video, mucho más rápido que los procesadores clásicos. Los algoritmos para ML mejoran su rendimiento cuantos más datos hayan recopilado a través del software. Las tareas de ML se pueden procesar hasta 10 000 veces más rápido que con un procesador clásico.

Apple A16 Bionic Característica Google Tensor G3
Apple Neural Engine Hardware de IA Google Tensor AI
16 Neural cores @ 17 TOPS especificaciones de IA Google Edge TPU

Grafica interna

Los gráficos (iGPU) integrados en el procesador no solo permiten la salida de imágenes sin tener que depender de una solución de gráficos dedicada, sino que también pueden acelerar de manera eficiente la reproducción de video.

Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
1,34 GHz Frecuencia GPU 0,89 GHz
-- GPU (Turbo) --
13 GPU Generation Vallhall
4 nm Tecnologia 4 nm
3 Max. visualizaciones 0
20 Unidades de ejecución 10
640 Shader --
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
6 GB Max. GPU Memoria --
-- DirectX Version 12

Hardware codec support

Un códec de foto o video acelerado en hardware puede acelerar en gran medida la velocidad de trabajo de un procesador y prolongar la duración de la batería de las computadoras portátiles o los teléfonos inteligentes al reproducir videos.

Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
Decodificar / Codificar Codec h265 / HEVC (8 bit) Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec h265 / HEVC (10 bit) Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec h264 Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec VP9 Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec VP8 Decodificar / Codificar
No Codec AV1 Decodificar / Codificar
Decodificar Codec AVC Decodificar / Codificar
Decodificar Codec VC-1 Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec JPEG Decodificar / Codificar

Memoria & PCIe

El Apple A16 Bionic admite hasta 6 GB de memoria en un máximo de 1 canales de memoria, mientras que Google Tensor G3 admite un máximo de 12 GB de memoria con un ancho de banda de memoria máximo de 53,0 GB/s habilitado.

Apple A16 Bionic Característica Google Tensor G3
LPDDR5-6400 Memoria LPDDR5-5500
6 GB Max. Memoria 12 GB
1 (Single Channel) Canales de memoria 2 (Dual Channel)
51,2 GB/s Max. Banda ancha 53,0 GB/s
No ECC No
20,00 MB L2 Cache --
24,00 MB L3 Cache --
-- Versión PCIe --
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

El Apple A16 Bionic tiene un TDP de 7.25 W. El TDP de Google Tensor G3 es 10 W. Los integradores de sistemas utilizan el TDP del procesador como guía al dimensionar la solución de refrigeración.

Apple A16 Bionic Característica Google Tensor G3
7.25 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Detalles tecnicos

El Apple A16 Bionic tiene 44,00 MB de caché y está fabricado en 4 nm. El caché de Google Tensor G3 está en 0,00 MB. El procesador está fabricado en 4 nm.

Apple A16 Bionic Característica Google Tensor G3
4 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Diseño de chips Chiplet
Armv8.6-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv9-A (64 bit)
-- Extensiones ISA --
-- Enchufe --
Ninguno Virtualización Ninguno
No AES-NI No
iOS Sistemas operativos Android
Q3/2022 Fecha de lanzamiento Q3/2023
-- Precio de lanzamiento --
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Rendimiento medio en benchmarks

⌀ Rendimiento de un solo núcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Apple A16 Bionic (100%)
Google Tensor G3 (68%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 4 puntos de referencia de la CPU
Apple A16 Bionic (100%)
Google Tensor G3 (78%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU, la cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
1890 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1267 (67%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba multi-core involucra todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
5465 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
3631 (66%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia de un solo núcleo solo evalúa el rendimiento del núcleo de CPU más rápido, la cantidad de núcleos de CPU en un procesador es irrelevante aquí.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
2531 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1759 (69%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia multinúcleo evalúa el rendimiento de todos los núcleos de CPU del procesador. Las mejoras de subprocesos virtuales como AMD SMT o Hyper-Threading de Intel tienen un impacto positivo en el resultado de referencia.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
6299 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
4533 (72%)

iGPU - Rendimiento FP32 (GFLOPS de precisión simple)

El rendimiento informático teórico de la unidad gráfica interna del procesador con precisión simple (32 bits) en GFLOPS. GFLOPS indica cuántos mil millones de operaciones de punto flotante puede realizar el iGPU por segundo.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores) @ 1,34 GHz
1789 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0,89 GHz
1 (0%)

AnTuTu 10 Benchmark

El benchmark AnTuTu 10 es uno de los benchmarks más conocidos para procesadores móviles, que ahora está disponible en la versión 10. Existe una versión para teléfonos inteligentes y tabletas con Android, así como una versión para dispositivos móviles de Apple, es decir, iPhone y iPad.

El benchmark Antutu 10 tiene 3 fases. En la primera fase, se prueba la RAM del dispositivo, en la fase 2 se prueban los gráficos y en la fase final se lleva todo el dispositivo a sus límites de rendimiento renderizando gráficos 3D.

Por tanto, Antutu 10 es ideal para comparar el rendimiento de diferentes dispositivos.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
1394590 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1106280 (79%)

AnTuTu 9 Benchmark

El banco de pruebas AnTuTu 9 es muy adecuado para medir el rendimiento de un teléfono inteligente. AnTuTu 9 es bastante pesado en gráficos 3D y ahora también puede usar la interfaz de gráficos "Metal". En AnTuTu, la memoria y la UX (experiencia del usuario) también se prueban mediante la simulación del uso del navegador y la aplicación. AnTuTu versión 9 puede comparar cualquier CPU ARM que se ejecute en Android o iOS. Es posible que los dispositivos no sean directamente comparables cuando se comparan en diferentes sistemas operativos.

En el banco de pruebas AnTuTu 9, el rendimiento de un solo núcleo de un procesador solo se pondera ligeramente. La calificación se compone del rendimiento multinúcleo del procesador, la velocidad de la memoria de trabajo y el rendimiento de los gráficos internos.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
947502 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
894587 (94%)

Rendimiento para inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)

Los procesadores con el apoyo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden procesar muchos cálculos, especialmente el procesamiento de audio, imagen y video, mucho más rápido que los procesadores clásicos. Los algoritmos para ML mejoran su rendimiento cuantos más datos hayan recopilado a través del software. El rendimiento se da en el número (billones) de operaciones aritméticas por segundo (TOPS).
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
17 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Dispositivos que usan este procesador

Apple A16 Bionic Google Tensor G3
Apple iPhone 14 Pro
Apple iPhone 14 Pro Max
Google Pixel 8
Google Pixel 8 Pro

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