Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Google Tensor G2

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Comparación con puntos de referencia


Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Google Tensor G2

Comparación de CPU

En esta comparación de CPU, comparamos el Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) y el Google Tensor G2 y usamos puntos de referencia para verificar qué procesador es más rápido.

Comparamos el procesador central Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16 lanzado en Q4/2023 con el Google Tensor G2 que tiene 8 núcleos de CPU y se introdujo en Q4/2022.
Apple M series (25) Familia Google Tensor (3)
Apple M3 (6) Grupo de CPU Google Tensor G2 (1)
3 Generacion 2
M3 Arquitectura G2
Mobile Segmento Mobile
Apple M2 Max (30-GPU) Predecesor Google Tensor
-- Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) es un procesador de núcleo 16 con una frecuencia de reloj de 0,70 GHz (4,06 GHz). El procesador puede calcular 16 subprocesos al mismo tiempo. El reloj Google Tensor G2 tiene 2,85 GHz, tiene 8 núcleos de CPU y puede calcular 8 subprocesos en paralelo.

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Característica Google Tensor G2
16 Nùcleos 8
16 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
0,70 GHz (4,06 GHz)
12x P-Core
A-Nùcleo 2,85 GHz
2x Cortex-X1
0,74 GHz (2,75 GHz)
4x E-Core
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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Característica Google Tensor G2
Apple Neural Engine Hardware de IA Google Tensor AI
16 Neural cores @ 35 TOPS especificaciones de IA Google Edge TPU @ 4 TOPS

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 M3 Max (40 Core) GPU ARM Mali-G710 MP7
0,39 GHz Frecuencia GPU 0,90 GHz
1,40 GHz GPU (Turbo) --
-- GPU Generation Vallhall 3
3 nm Tecnologia 4 nm
5 Max. visualizaciones 1
640 Unidades de ejecución 7
5120 Shader --
Si Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
128 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 M3 Max (40 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
Decodificar Codec AV1 Decodificar
Decodificar Codec AVC Decodificar / Codificar
Decodificar Codec VC-1 Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec JPEG Decodificar / Codificar

Memoria & PCIe

El Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) admite hasta 128 GB de memoria en un máximo de 4 canales de memoria, mientras que Google Tensor G2 admite un máximo de 12 GB de memoria con un ancho de banda de memoria máximo de 53,0 GB/s habilitado.

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Característica Google Tensor G2
LPDDR5-6400 Memoria LPDDR5-5500
128 GB Max. Memoria 12 GB
4 (Quad Channel) Canales de memoria 2 (Dual Channel)
409,6 GB/s Max. Banda ancha 53,0 GB/s
No ECC No
36,00 MB L2 Cache 8,00 MB
-- L3 Cache 4,00 MB
4.0 Versión PCIe --
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

El Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) tiene un TDP de 57 W. El TDP de Google Tensor G2 es 10 W. Los integradores de sistemas utilizan el TDP del procesador como guía al dimensionar la solución de refrigeración.

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Característica Google Tensor G2
57 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
100 °C Tjunction max. --

Detalles tecnicos

El Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) tiene 36,00 MB de caché y está fabricado en 3 nm. El caché de Google Tensor G2 está en 12,00 MB. El procesador está fabricado en 4 nm.

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Característica Google Tensor G2
3 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Diseño de chips Chiplet
Armv8-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, iPadOS Sistemas operativos Android
Q4/2023 Fecha de lanzamiento Q4/2022
-- 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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) (100%)
Google Tensor G2 (48%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) (100%)
Google Tensor G2 (15%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
2150 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (50%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz
22736 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (14%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
3125 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (46%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz
21045 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (16%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Apple M3 Max (40 Core) @ 1,40 GHz
14200 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (5%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0,70 GHz
35 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (11%)

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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
141 (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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
1607 (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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
1968 (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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz
24028 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 es el sucesor de Cinebench R15 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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
496 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 es el sucesor de Cinebench R15 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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz
6311 (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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0,70 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (100%)

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 es el sucesor de Cinebench 11.5 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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4,06 GHz
266 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15 es el sucesor de Cinebench 11.5 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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3,60 GHz
3375 (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 M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
24.028 CB R23 MC @ 57 W
422 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2,85 GHz
0 (0%)

Dispositivos que usan este procesador

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Google Tensor G2
Apple MacBook Pro 14 (2023)
Apple MacBook Pro 16 (2023)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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