Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) vs Google Tensor G2

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Comparación con puntos de referencia


Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Google Tensor G2

Comparación de CPU

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) 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 Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) tiene 4 núcleos con 4 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 1,50 GHz. Se admiten hasta 8 GB de memoria en 1 canales de memoria. El Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) se publicó en 06/2019.

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.
Broadcom BCM (3) Familia Google Tensor (3)
Broadcom BCM2711 (1) Grupo de CPU Google Tensor G2 (1)
4 Generacion 2
Cortex-A72 Arquitectura G2
Desktop / Server Segmento Mobile
Raspberry Pi 3 B+ (Broadcom BCM2837B0) Predecesor Google Tensor
Raspberry Pi 5 B (Broadcom BCM2712) Sucesor --

CPU Núcleos y frecuencia de base

El Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) tiene 4 núcleos de CPU y puede calcular 4 subprocesos en paralelo. La frecuencia de reloj de Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) es 1,50 GHz mientras que Google Tensor G2 tiene 8 núcleos de CPU y 8 hilos pueden calcularse simultáneamente. La frecuencia de reloj de Google Tensor G2 está en 2,85 GHz.

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Característica Google Tensor G2
4 Nùcleos 8
4 Threads 8
normal Arquitectura central hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
Si Overclocking ? No
1,50 GHz
4x Cortex-A72
A-Nùcleo 2,85 GHz
2x Cortex-X1
-- 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.

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Característica Google Tensor G2
-- Hardware de IA Google Tensor AI
-- especificaciones de IA Google Edge TPU @ 4 TOPS

Grafica interna

El Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) o Google Tensor G2 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.

Broadcom VideoCore VI GPU ARM Mali-G710 MP7
0,50 GHz Frecuencia GPU 0,90 GHz
-- GPU (Turbo) --
6 GPU Generation Vallhall 3
28 nm Tecnologia 4 nm
2 Max. visualizaciones 1
4 Unidades de ejecución 7
64 Shader --
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
2 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.

Broadcom VideoCore VI GPU ARM Mali-G710 MP7
Decodificar Codec h265 / HEVC (8 bit) Decodificar / Codificar
Decodificar Codec h265 / HEVC (10 bit) Decodificar / Codificar
Decodificar / Codificar Codec h264 Decodificar / Codificar
Decodificar 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

El Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) puede usar hasta 8 GB de memoria en 1 canales de memoria. El ancho de banda de memoria máximo es 12,8 GB/s. El Google Tensor G2 admite hasta 12 GB de memoria en 2 canales de memoria y logra un ancho de banda de memoria de hasta 53,0 GB/s.

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Característica Google Tensor G2
LPDDR4-3200 Memoria LPDDR5-5500
8 GB Max. Memoria 12 GB
1 (Single Channel) Canales de memoria 2 (Dual Channel)
12,8 GB/s Max. Banda ancha 53,0 GB/s
No ECC No
1,00 MB L2 Cache 8,00 MB
-- L3 Cache 4,00 MB
-- Versión PCIe --
-- Lineas PCIe --
-- PCIe Banda ancha --

Gestión térmica

La potencia de diseño térmico (TDP para abreviar) del Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) es 7.5 W, mientras que el Google Tensor G2 tiene un TDP de 10 W. El TDP especifica la solución de enfriamiento necesaria que se requiere para enfriar el procesador lo suficiente.

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Característica Google Tensor G2
7.5 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
3 W TDP down --
-- Tjunction max. --

Detalles tecnicos

El Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) está fabricado en 28 nm y tiene 1,00 MB de caché. El Google Tensor G2 está fabricado en 4 nm y tiene una caché de 12,00 MB.

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Característica Google Tensor G2
28 nm Tecnologia 4 nm
Monolítico Diseño de chips Chiplet
Armv8-A (64 bit) Conjunto de instrucciones (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- Extensiones ISA --
-- Enchufe --
Ninguno Virtualización Ninguno
No AES-NI No
Windows 11 (ARM), Linux Sistemas operativos Android
06/2019 Fecha de lanzamiento Q4/2022
35 $ Precio de lanzamiento --
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Rendimiento medio en benchmarks

⌀ Rendimiento de un solo núcleo en 1 puntos de referencia de la CPU
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) (19%)
Google Tensor G2 (100%)
⌀ Rendimiento multinúcleo en 1 puntos de referencia de la CPU
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) (19%)
Google Tensor G2 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
202 (19%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
601 (19%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
Broadcom VideoCore VI @ 0,50 GHz
32 (5%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (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.
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (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).
Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711)
4C 4T @ 1,50 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (100%)

Dispositivos que usan este procesador

Raspberry Pi 4 B (Broadcom BCM2711) Google Tensor G2
Raspberry Pi 4 B Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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