Apple M1 (7-GPU) vs Google Tensor G2

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Comparación con puntos de referencia


Apple M1 (7-GPU) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple M1 (7-GPU) Google Tensor G2

Comparación de CPU

Apple M1 (7-GPU) o Google Tensor G2 - ¿Qué procesador es más rápido? En esta comparativa nos fijamos en las diferencias y analizamos cuál de estas dos CPU es mejor. Comparamos los datos técnicos y los resultados de referencia.

El Apple M1 (7-GPU) tiene 8 núcleos con 8 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 3,20 GHz. Se admiten hasta 16 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Apple M1 (7-GPU) se publicó en Q4/2020.

El Google Tensor G2 tiene 8 núcleos con 8 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 2,85 GHz. La CPU admite hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Google Tensor G2 se publicó en Q4/2022.
Apple M series (25) Familia Google Tensor (3)
Apple M1 (9) Grupo de CPU Google Tensor G2 (1)
1 Generacion 2
M1 Arquitectura G2
Mobile Segmento Mobile
-- Predecesor Google Tensor
-- Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Apple M1 (7-GPU) es un procesador de núcleo 8 con una frecuencia de reloj de 0,60 GHz (3,20 GHz). El Google Tensor G2 tiene 8 núcleos de CPU con una frecuencia de reloj de 2,85 GHz.

Apple M1 (7-GPU) Característica Google Tensor G2
8 Nùcleos 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
0,60 GHz (3,20 GHz)
4x Firestorm
A-Nùcleo 2,85 GHz
2x Cortex-X1
0,60 GHz (2,06 GHz)
4x Icestorm
B-Nùcleo 2,35 GHz
2x Cortex-A78
-- C-Nùcleo 1,80 GHz
4x Cortex-A55

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 M1 (7-GPU) Característica Google Tensor G2
Apple Neural Engine Hardware de IA Google Tensor AI
16 Neural cores @ 11 TOPS especificaciones de IA Google Edge TPU @ 4 TOPS

Grafica interna

La unidad gráfica integrada de un procesador no solo es responsable de la salida de imagen pura en el sistema, sino que también puede aumentar significativamente la eficiencia del sistema con el soporte de los códecs de video modernos.

Apple M1 (7 Core) GPU ARM Mali-G710 MP7
0,39 GHz Frecuencia GPU 0,90 GHz
1,30 GHz GPU (Turbo) --
1 GPU Generation Vallhall 3
5 nm Tecnologia 4 nm
2 Max. visualizaciones 1
112 Unidades de ejecución 7
896 Shader --
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
8 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 M1 (7 Core) GPU ARM Mali-G710 MP7
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 Codec VP8 Decodificar / Codificar
No Codec AV1 Decodificar
Decodificar Codec AVC Decodificar / Codificar
Decodificar Codec VC-1 Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec JPEG Decodificar / Codificar

Memoria & PCIe

Apple M1 (7-GPU) admite un máximo de 16 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Google Tensor G2 puede conectar hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria.

Apple M1 (7-GPU) Característica Google Tensor G2
LPDDR4X-4266 Memoria LPDDR5-5500
16 GB Max. Memoria 12 GB
2 (Dual Channel) Canales de memoria 2 (Dual Channel)
68,2 GB/s Max. Banda ancha 53,0 GB/s
No ECC No
16,00 MB L2 Cache 8,00 MB
-- L3 Cache 4,00 MB
4.0 Versión PCIe --
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

El TDP (Potencia de diseño térmico) de un procesador especifica la solución de refrigeración requerida. El Apple M1 (7-GPU) tiene un TDP de 18 W, el del Google Tensor G2 es 10 W.

Apple M1 (7-GPU) Característica Google Tensor G2
18 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
25 W TDP up --
10 W TDP down --
-- Tjunction max. --

Detalles tecnicos

El Apple M1 (7-GPU) tiene un caché de 16,00 MB, mientras que el caché Google Tensor G2 tiene un total de 12,00 MB.

Apple M1 (7-GPU) Característica Google Tensor G2
5 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Diseño de chips Chiplet
Armv8.5-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv8-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation Extensiones ISA --
-- Enchufe --
Apple Virtualization Framework Virtualización Ninguno
Si AES-NI No
macOS Sistemas operativos Android
Q4/2020 Fecha de lanzamiento Q4/2022
-- Precio de lanzamiento --
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Califica estos procesadores

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Rendimiento medio en benchmarks

⌀ Rendimiento de un solo núcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Apple M1 (7-GPU) (100%)
Google Tensor G2 (61%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Apple M1 (7-GPU) (100%)
Google Tensor G2 (40%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
1742 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (61%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
7650 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (41%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
2369 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (60%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
8576 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (39%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
Apple M1 (7 Core) @ 1,30 GHz
2290 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (31%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 0,60 GHz
11 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (36%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

El punto de referencia Cinebench 2024 se basa en el motor de renderizado Redshift, que también se utiliza en el programa 3D Cinema 4D de Maxon. Las pruebas de referencia duran 10 minutos cada una para comprobar si el procesador está limitado por su generación de calor.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
112 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

La prueba Multi-Core del punto de referencia Cinebench 2024 utiliza todos los núcleos de la CPU para renderizar utilizando el motor de renderizado Redshift, que también se utiliza en Maxons Cinema 4D. La prueba de referencia dura 10 minutos para probar si el procesador está limitado por su generación de calor.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
509 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU. La cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
1503 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba multi-core implica todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
7759 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

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 M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 0,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (100%)

Blender 3.1 Benchmark

En Blender Benchmark 3.1, se renderizan las escenas "monstruo", "tienda de chatarra" y "aula" y se mide el tiempo requerido por el sistema. En nuestro benchmark probamos la CPU y no la tarjeta gráfica. Blender 3.1 se presentó como versión independiente en marzo de 2022.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
117 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Resultados estimados por PassMark CPU Mark

Algunas de las CPUs que se enumeran a continuación, han sido comparadas por CPU-monkey. Sin embargo, la mayoría de las CPU no han sido probadas y los resultados han sido estimados por una fórmula secreta propiedad de CPU-monkey. Como tales, no reflejan con exactitud los valores reales de Passmark CPU Mark y no son aprobados por PassMark Software Pty Ltd.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
14463 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender es un software de gráficos 3D gratuito para renderizar (crear) cuerpos 3D, que también puede ser texturizado y animado en el software. La batidora de referencia escenas predefinidas desarrollados y mide el tiempo (s) necesarios para toda la escena. Cuanto más corto sea el tiempo requerido, mejor. Seleccionamos bmw27 como la escena de referencia.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3,20 GHz
314 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Rendimiento de la CPU por vatio (eficiencia)

Eficiencia del procesador bajo carga completa en el benchmark Cinebench R23 (multinúcleo). El resultado de la prueba se divide por la energía promedio requerida (potencia del paquete de CPU en vatios). Cuanto mayor sea el valor, más eficiente será la CPU bajo carga completa.
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
7.759 CB R23 MC @ 18 W
431 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2,85 GHz
0 (0%)

Dispositivos que usan este procesador

Apple M1 (7-GPU) Google Tensor G2
Desconocido Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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