Google Tensor G2 vs Samsung Exynos 2400

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Comparación con puntos de referencia


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Samsung Exynos 2400
Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400

Comparación de CPU

Google Tensor G2 o Samsung Exynos 2400 - ¿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 Samsung Exynos 2400 tiene 10 núcleos con 10 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 3,20 GHz. La CPU admite hasta 12 GB de memoria en 4 canales de memoria. El Samsung Exynos 2400 se publicó en Q4/2023.
Google Tensor (3) Familia Samsung Exynos (46)
Google Tensor G2 (1) Grupo de CPU Samsung Exynos 2400 (1)
2 Generacion 7
G2 Arquitectura Cortex-X4/-A720/-A520
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecesor --
-- 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 Samsung Exynos 2400 tiene 10 núcleos de CPU y 10 hilos pueden calcularse simultáneamente. La frecuencia de reloj de Samsung Exynos 2400 está en 3,20 GHz.

Google Tensor G2 Característica Samsung Exynos 2400
8 Nùcleos 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Nùcleo 3,20 GHz
1x Cortex-X4
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Nùcleo 2,90 GHz
5x Cortex-A720
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Nùcleo 1,95 GHz
4x Cortex-A520

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 Samsung Exynos 2400
Google Tensor AI Hardware de IA Samsung AI engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS especificaciones de IA Samsung AI Accelerator @ 44 TOPS

Grafica interna

El Google Tensor G2 o Samsung Exynos 2400 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 Samsung Xclipse 940
0,90 GHz Frecuencia GPU 1,40 GHz
-- GPU (Turbo) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm Tecnologia 4 nm
1 Max. visualizaciones 0
7 Unidades de ejecución 12
-- Shader 384
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 4 GB
12 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.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Samsung Xclipse 940
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 No
Decodificar Codec AV1 Decodificar
Decodificar / Codificar Codec AVC No
Decodificar / Codificar Codec VC-1 No
Decodificar / Codificar Codec JPEG No

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 Samsung Exynos 2400 admite hasta 12 GB de memoria en 4 canales de memoria y logra un ancho de banda de memoria de hasta 68,3 GB/s.

Google Tensor G2 Característica Samsung Exynos 2400
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5X-8533
12 GB Max. Memoria 12 GB
2 (Dual Channel) Canales de memoria 4 (Quad Channel)
53,0 GB/s Max. Banda ancha 68,3 GB/s
No ECC No
8,00 MB L2 Cache --
4,00 MB L3 Cache --
-- 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 Samsung Exynos 2400 tiene un TDP de 12 W. El TDP especifica la solución de enfriamiento necesaria que se requiere para enfriar el procesador lo suficiente.

Google Tensor G2 Característica Samsung Exynos 2400
10 W TDP (PL1 / PBP) 12 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 Samsung Exynos 2400 está fabricado en 4 nm y tiene una caché de 0,00 MB.

Google Tensor G2 Característica Samsung Exynos 2400
4 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Diseño de chips Desconocido
Armv8-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv9-A (64 bit)
-- Extensiones ISA --
-- Enchufe --
Ninguno Virtualización Ninguno
No AES-NI No
Android Sistemas operativos Android
Q4/2022 Fecha de lanzamiento Q4/2023
-- 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
Google Tensor G2 (67%)
Samsung Exynos 2400 (100%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Google Tensor G2 (53%)
Samsung Exynos 2400 (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 (68%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
1579 (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 (56%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
5651 (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 (66%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
2168 (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 (49%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
6856 (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 (38%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
Samsung Xclipse 940 @ 1,40 GHz
1825 (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 (9%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
44 (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 (100%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
0 (0%)

Dispositivos que usan este procesador

Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Samsung Galaxy S24
Samsung Galaxy S24 Plus

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