Google Tensor G3 vs Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)

Última actualización:

Comparación con puntos de referencia


Google Tensor G3 CPU1 vs CPU2 Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Google Tensor G3 Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)

Comparación de CPU

Google Tensor G3 o Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) - ¿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 G3 tiene 8 núcleos con 8 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 2,91 GHz. Se admiten hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Google Tensor G3 se publicó en Q3/2023.

El Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) tiene 11 núcleos con 11 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 4,06 GHz. La CPU admite hasta 36 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) se publicó en Q4/2023.
Google Tensor (3) Familia Apple M series (25)
Google Tensor G3 (1) Grupo de CPU Apple M3 (6)
3 Generacion 3
G3 Arquitectura M3
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecesor Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
-- Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Google Tensor G3 es un procesador de núcleo 8 con una frecuencia de reloj de 2,91 GHz. El Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) tiene 11 núcleos de CPU con una frecuencia de reloj de 0,70 GHz (4,06 GHz).

Google Tensor G3 Característica Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
8 Nùcleos 11
8 Threads 11
hybrid (Prime / big.LITTLE) Arquitectura central hybrid (big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,91 GHz
1x Cortex-X3
A-Nùcleo 0,70 GHz (4,06 GHz)
5x P-Core
2,37 GHz
4x Cortex-A715
B-Nùcleo 0,74 GHz (2,75 GHz)
6x E-Core
1,70 GHz
4x Cortex-A510
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 G3 Característica Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Google Tensor AI Hardware de IA Apple Neural Engine
Google Edge TPU especificaciones de IA 16 Neural cores @ 35 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.

ARM Immortalis-G715 MP10 GPU Apple M3 Pro (14 Core)
0,89 GHz Frecuencia GPU 0,39 GHz
-- GPU (Turbo) 1,40 GHz
Vallhall GPU Generation --
4 nm Tecnologia 3 nm
0 Max. visualizaciones 3
10 Unidades de ejecución 224
-- Shader 1792
No Hardware Raytracing Si
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 36 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 Immortalis-G715 MP10 GPU Apple M3 Pro (14 Core)
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
Decodificar / Codificar Codec AV1 Decodificar
Decodificar / Codificar Codec AVC Decodificar
Decodificar / Codificar Codec VC-1 Decodificar
Decodificar / Codificar Codec JPEG Decodificar / Codificar

Memoria & PCIe

Google Tensor G3 admite un máximo de 12 GB de memoria en 2 canales de memoria. El Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) puede conectar hasta 36 GB de memoria en 2 canales de memoria.

Google Tensor G3 Característica Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 36 GB
2 (Dual Channel) Canales de memoria 2 (Dual Channel)
53,0 GB/s Max. Banda ancha 153,6 GB/s
No ECC No
-- L2 Cache 36,00 MB
-- L3 Cache --
-- Versión PCIe 4.0
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

El TDP (Potencia de diseño térmico) de un procesador especifica la solución de refrigeración requerida. El Google Tensor G3 tiene un TDP de 10 W, el del Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) es 35 W.

Google Tensor G3 Característica Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 35 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. 100 °C

Detalles tecnicos

El Google Tensor G3 tiene un caché de 0,00 MB, mientras que el caché Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) tiene un total de 36,00 MB.

Google Tensor G3 Característica Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
4 nm Tecnologia 3 nm
Chiplet Diseño de chips Chiplet
Armv9-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- Extensiones ISA Rosetta 2 x86-Emulation
-- Enchufe --
Ninguno Virtualización Apple Virtualization Framework
No AES-NI Si
Android Sistemas operativos macOS, iPadOS
Q3/2023 Fecha de lanzamiento Q4/2023
-- Precio de lanzamiento --
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Califica estos procesadores

Aquí puede calificar el Google Tensor G3 para ayudar a otros visitantes a tomar sus decisiones de compra. La calificación promedio es 3,6 stars (28 calificaciones). Califica ahora:
Aquí puede calificar el Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) para ayudar a otros visitantes a tomar sus decisiones de compra. La calificación promedio es 4,9 stars (223 calificaciones). Califica ahora:


Rendimiento medio en benchmarks

⌀ Rendimiento de un solo núcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Google Tensor G3 (56%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) (100%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 2 puntos de referencia de la CPU
Google Tensor G3 (30%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1267 (55%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4,06 GHz
2305 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
3631 (27%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 3,80 GHz
13255 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1759 (56%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4,06 GHz
3125 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
4533 (33%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 3,80 GHz
13755 (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 G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0,89 GHz
1 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Apple M3 Pro (14 Core) @ 1,40 GHz
4970 (100%)

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.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4,06 GHz
139 (100%)

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.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4,06 GHz
847 (100%)

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.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4,06 GHz
1889 (100%)

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.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 3,80 GHz
13289 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1106280 (100%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0,70 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.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
894587 (100%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0,70 GHz
0 (0%)

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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0,70 GHz
35 (100%)

Dispositivos que usan este procesador

Google Tensor G3 Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Google Pixel 8
Google Pixel 8 Pro
Apple MacBook Pro 14 (2023)
Apple MacBook Pro 16 (2023)

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