Google Tensor G2 vs Apple A17 Pro

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Comparación con puntos de referencia


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple A17 Pro
Google Tensor G2 Apple A17 Pro

Comparación de CPU

Google Tensor G2 o Apple A17 Pro - ¿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 Google Tensor G2 tiene 8 núcleos con 8 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 2,85 GHz. Se admiten hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Google Tensor G2 se publicó en Q4/2022.

El Apple A17 Pro tiene 6 núcleos con 6 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 3,78 GHz. La CPU admite hasta 8 GB de memoria en 1 canales de memoria. El Apple A17 Pro se publicó en Q3/2023.
Google Tensor (3) Familia Apple A series (22)
Google Tensor G2 (1) Grupo de CPU Apple A17 (1)
2 Generacion 17
G2 Arquitectura A17
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecesor Apple A16 Bionic
-- Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Google Tensor G2 tiene 8 núcleos de CPU y puede calcular 8 subprocesos en paralelo. La frecuencia de reloj de Google Tensor G2 es 2,85 GHz mientras que Apple A17 Pro tiene 6 núcleos de CPU y 6 hilos pueden calcularse simultáneamente. La frecuencia de reloj de Apple A17 Pro está en 3,78 GHz.

Google Tensor G2 Característica Apple A17 Pro
8 Nùcleos 6
8 Threads 6
hybrid (Prime / big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Nùcleo 3,78 GHz
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Nùcleo 2,11 GHz
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Nùcleo --

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.

Google Tensor G2 Característica Apple A17 Pro
Google Tensor AI Hardware de IA Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS especificaciones de IA 16 Neural cores @ 35 TOPS

Grafica interna

El Google Tensor G2 o Apple A17 Pro tiene gráficos integrados, llamados iGPU para abreviar. La iGPU usa la memoria principal del sistema como memoria gráfica y se ubica en la matriz del procesador.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple A17 Pro (6 GPU Cores)
0,90 GHz Frecuencia GPU 1,40 GHz
-- GPU (Turbo) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm Tecnologia 3 nm
1 Max. visualizaciones 3
7 Unidades de ejecución 24
-- Shader 768
No Hardware Raytracing Si
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 6 GB
12 DirectX Version --

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.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple A17 Pro (6 GPU Cores)
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
Decodificar Codec AV1 Decodificar
Decodificar / Codificar Codec AVC Decodificar
Decodificar / Codificar Codec VC-1 Decodificar
Decodificar / Codificar Codec JPEG Decodificar / Codificar

Memoria & PCIe

El Google Tensor G2 puede usar hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria. El ancho de banda de memoria máximo es 53,0 GB/s. El Apple A17 Pro admite hasta 8 GB de memoria en 1 canales de memoria y logra un ancho de banda de memoria de hasta 51,2 GB/s.

Google Tensor G2 Característica Apple A17 Pro
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 8 GB
2 (Dual Channel) Canales de memoria 1 (Single Channel)
53,0 GB/s Max. Banda ancha 51,2 GB/s
No ECC No
8,00 MB L2 Cache 20,00 MB
4,00 MB L3 Cache 24,00 MB
-- Versión PCIe --
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

La potencia de diseño térmico (TDP para abreviar) del Google Tensor G2 es 10 W, mientras que el Apple A17 Pro tiene un TDP de 11 W. El TDP especifica la solución de enfriamiento necesaria que se requiere para enfriar el procesador lo suficiente.

Google Tensor G2 Característica Apple A17 Pro
10 W TDP (PL1 / PBP) 11 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Detalles tecnicos

El Google Tensor G2 está fabricado en 4 nm y tiene 12,00 MB de caché. El Apple A17 Pro está fabricado en 3 nm y tiene una caché de 44,00 MB.

Google Tensor G2 Característica Apple A17 Pro
4 nm Tecnologia 3 nm
Chiplet Diseño de chips Chiplet
Armv8-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv8.6-A (64 bit)
-- Extensiones ISA --
-- Enchufe --
Ninguno Virtualización Ninguno
No AES-NI No
Android Sistemas operativos iOS
Q4/2022 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
Google Tensor G2 (49%)
Apple A17 Pro (100%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 3 puntos de referencia de la CPU
Google Tensor G2 (57%)
Apple A17 Pro (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (50%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
2140 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (54%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
5868 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (48%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
2952 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (45%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
7462 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (33%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1,40 GHz
2147 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (71%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
1108570 (100%)

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).
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (11%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
35 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
1488440 (100%)

Dispositivos que usan este procesador

Google Tensor G2 Apple A17 Pro
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple iPhone 15 Pro
Apple iPhone 15 Pro Max

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