Google Tensor G2 Benchmark, prueba y especificaciones
Última actualización:
Google Tensor G2 tiene 8 núcleos con 8 subprocesos y se basa en 2. Gen de la serie Google Tensor. El procesador se lanzó en Q4/2022. El Google Tensor G2 obtiene 1.068 puntos en el benchmark de un solo núcleo de Geekbench 5. En el benchmark multinúcleo de Geekbench 5, el resultado es 3.149 puntos.
| Apellido: | Google Tensor G2 |
|---|---|
| Familia: | Google Tensor (3) |
| Grupo de CPU: | Google Tensor G2 (1) |
| Arquitectura : | G2 |
| Segmento: | Mobile |
| Generacion: | 2 |
| Predecesor: | Google Tensor |
| Sucesor: | -- |
CPU Núcleos y frecuencia de base
El Google Tensor G2 tiene 8 núcleos de CPU y puede calcular 8 hilos en paralelo. La frecuencia de reloj de Google Tensor G2 es 2,85 GHz. La cantidad de núcleos de CPU afecta en gran medida la velocidad del procesador y es un indicador de rendimiento importante.
| CPU Nùcleos / Threads: | 8 / 8 |
|---|---|
| Arquitectura central: | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| A-Core: | 2x Cortex-X1 |
| B-Core: | 2x Cortex-A78 |
| C-Core: | 4x Cortex-A55 |
| Hyperthreading / SMT: | No |
|---|---|
| Overclocking: | No |
| A-Core Frecuencia : | 2,85 GHz |
| B-Core Frecuencia : | 2,35 GHz |
| C-Core Frecuencia : | 1,80 GHz |
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.
| Hardware de IA: | Google Tensor AI |
|---|---|
| especificaciones de IA: | Google Edge TPU @ 4 TOPS |
Grafica interna
El Google Tensor G2 tiene gráficos integrados, llamados iGPU para abreviar. Específicamente, Google Tensor G2 usa ARM Mali-G710 MP7, que tiene -- shaders de textura y 7 unidades de ejecución. La iGPU usa la memoria principal del sistema como memoria gráfica y se ubica en la matriz del procesador.
| nombre GPU : | ARM Mali-G710 MP7 |
|---|---|
| Frecuencia GPU: | 0,90 GHz |
| GPU (Turbo): | Sin turbo |
| Unidades de ejecución: | 7 |
| Shader: | -- |
| Hardware Raytracing: | No |
| Fecha de lanzamiento: | Q2/2021 |
| Max. visualizaciones: | 1 |
|---|---|
| Generation: | Vallhall 3 |
| Direct X: | 12 |
| Tecnologia: | 4 nm |
| Max. GPU Memoria: | -- |
| Frame Generation: | No |
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.
| h265 / HEVC (8 bit): | Decodificar / Codificar |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | Decodificar / Codificar |
| h264: | Decodificar / Codificar |
| VP8: | Decodificar / Codificar |
| VP9: | Decodificar / Codificar |
| AV1: | Decodificar |
|---|---|
| AVC: | Decodificar / Codificar |
| VC-1: | Decodificar / Codificar |
| JPEG: | Decodificar / Codificar |
Memoria & PCIeEl procesador puede usar hasta 12 GB memoria en 2 (Dual Channel) canales de memoria. El ancho de banda de memoria máximo es 53,0 GB/s. El tipo de memoria, así como la cantidad de memoria, pueden afectar en gran medida la velocidad del sistema. |
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| tipos de memoria: | Ancho de banda de memoria: |
|---|---|
| LPDDR5-5500 | 53,0 GB/s |
| Max. Memoria: | 12 GB |
| Canales de memoria: | 2 (Dual Channel) |
| ECC: | No |
| PCIe: | |
| PCIe Banda ancha: | -- |
Gestión térmicaLa potencia de diseño térmico (TDP para abreviar) del procesador es 10 W. El TDP especifica la solución de enfriamiento necesaria que se requiere para enfriar el procesador lo suficiente. El TDP suele dar una idea aproximada del consumo de energía real de la CPU. |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 10 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | -- |
| TDP down: | -- |
| Tjunction max.: | -- |
Detalles tecnicos
El Google Tensor G2 se hace en 4 nm. Cuanto más pequeño sea el proceso de fabricación de una CPU, más moderno y energéticamente eficiente será. En general, el procesador tiene 12,00 MB caché. Un caché grande puede acelerar en gran medida la velocidad del procesador en algunos casos, como los juegos.
| Tecnologia: | 4 nm |
|---|---|
| Diseño de chips: | Chiplet |
| Enchufe: | -- |
| L2-Cache: | 8,00 MB |
| L3-Cache: | 4,00 MB |
| AES-NI: | No |
| Sistemas operativos: | Android |
| Virtualización: | Ninguno |
|---|---|
| Conjunto de instrucciones (ISA): | Armv8-A (64 bit) |
| Extensiones ISA: | -- |
| Fecha de lanzamiento: | Q4/2022 |
| Precio de lanzamiento: | -- |
| Número de pieza: | -- |
| Documentos: | -- |
8C 8T @ 2,85 GHz
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Califica este procesador
Resultados de benchmark
Hemos comprobado cuidadosamente los resultados de las pruebas comparativas para Google Tensor G2. Solo publicamos resultados de referencia que hemos creado nosotros o que han sido enviados por un visitante y luego revisados por un miembro del equipo. Todos los resultados se basan y cumplen nuestras directrices de referencia.
Capturas de pantalla:
Capturas de pantalla:
- Geekbench 5.4.4 on Google Pixel 7 Pro (12 GB LPDDR5), Android 13
- Geekbench 5.4.4 on Google Pixel 7 (8 GB LPDDR5), Android 13
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.
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Intel Core i3-9100
4C 4T @ 4,20 GHz |
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Intel Core i7-8650U
4C 8T @ 4,20 GHz |
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Intel Xeon E3-1225 v6
4C 4T @ 3,70 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Intel Core i5-10600T
6C 12T @ 4,00 GHz |
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Intel Xeon E3-1225 v5
4C 4T @ 3,70 GHz |
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Intel Core i5-10210U
4C 8T @ 4,20 GHz |
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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.
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Intel Core i5-6600
4C 4T @ 3,60 GHz |
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Intel Xeon D-1521
4C 8T @ 2,40 GHz |
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AMD Ryzen 7 3750H
4C 8T @ 3,50 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Intel Core i7-4790T
4C 8T @ 3,20 GHz |
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Intel Xeon E3-1226 v3
4C 4T @ 3,30 GHz |
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Intel Core i7-3770S
4C 8T @ 3,10 GHz |
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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.
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Intel Xeon W-2175
14C 28T @ 4,30 GHz |
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Intel Core i5-9500
6C 6T @ 4,40 GHz |
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Intel Core i5-9500F
6C 6T @ 4,40 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Intel Core i3-8350K
4C 4T @ 4,00 GHz |
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Intel Xeon W-2135
6C 12T @ 4,50 GHz |
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Intel Xeon W-2195
18C 36T @ 4,30 GHz |
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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.
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Intel Core i7-1060G7
4C 8T @ 2,60 GHz |
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Intel Core i5-4670
4C 4T @ 3,60 GHz |
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Intel Core i5-7400
4C 4T @ 3,30 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Intel Core i7-5700HQ
4C 8T @ 3,20 GHz |
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Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2,90 GHz |
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Intel Core i7-4810MQ
4C 8T @ 3,70 GHz |
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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.
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AMD A10-7800
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz |
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AMD A10-7850K
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz |
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AMD A8-7600
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0,72 GHz |
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Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz |
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Intel Core i3-1000NG4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0,90 GHz |
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Intel Core i3-1000G4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0,90 GHz |
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Intel Core i5-12600HX
Intel UHD Graphics 770 @ 1,35 GHz |
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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.
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.
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Qualcomm Snapdragon 888
8C 8T @ 2,84 GHz |
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MediaTek Dimensity 8100
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Apple A15 Bionic (4-GPU)
6C 6T @ 3,23 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2,49 GHz |
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Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3,00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3,20 GHz |
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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).
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MediaTek Dimensity 1000
8C 8T @ 2,60 GHz |
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MediaTek Dimensity 1000C
8C 8T @ 2,00 GHz |
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MediaTek Dimensity 1000L
8C 8T @ 2,20 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 732G
8C 8T @ 2,30 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 730G
8C 8T @ 2,20 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 730
8C 8T @ 2,20 GHz |
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Benchmarks
Geekbench 5 (SC)
2.488 entradas
2.488 entradas
Geekbench 5 (MC)
2.461 entradas
2.461 entradas
Geekbench 6 (SC)
1.755 entradas
1.755 entradas
Geekbench 6 (MC)
1.703 entradas
1.703 entradas
FP32 SP (iGPU)
2.039 entradas
2.039 entradas
AnTuTu 9 Benchmark
90 entradas
90 entradas
AI / ML Performance
116 entradas
116 entradas
Descripción del procesador
El Google Tensor G2 es un procesador para teléfonos inteligentes desarrollado por Google que se utiliza exclusivamente en los Google Pixel 7 y Google Pixel 7 Pro de Google. La CPU tiene 8 núcleos de CPU y utiliza una estructura de núcleo híbrida. Lo especial es que el Google Tensor G2 no tiene un núcleo Prime de frecuencia muy alta, sino dos.Los núcleos Prime utilizan el diseño Cortex-X1 de ARM y funcionan a hasta 2,85 GHz. Se complementan con dos Cortex-A78 que funcionan a 2,35 GHz. También hay cuatro núcleos adicionales de ahorro de energía Cortex-A55 que solo funcionan a 1,8 GHz, pero son particularmente eficientes energéticamente. En los dispositivos móviles, esto puede prolongar la vida útil de la batería porque los núcleos de CPU más grandes se ponen en estado de espera y solo se usan cuando son necesarios.
Cuando se trata de aceleración de IA, Google Tensor G2 puede confiar en Google Edge TPU con una potencia informática de IA de hasta 4 TOPS. El Google Edge TPU acelera, por ejemplo, las funciones de la cámara y el procesamiento de imágenes y vídeos. La aceleración de la IA también puede ayudar a garantizar que los núcleos de la CPU se requieran la menor cantidad posible.
El Google Tensor G2 utiliza una ARM Mali-G710 MP7 como tarjeta gráfica. Con una potencia informática teórica de la GPU de 0,7 TFLOPS, esto es bastante adecuado para jugar sin problemas a la mayoría de los juegos de teléfonos inteligentes.
Google Tensor G2 admite hasta 12 GB de memoria DDR5-5500 con un ancho de banda de memoria máximo de hasta 53 GB/s. Este ancho de banda de memoria es bastante bueno para un smartphone y está a la par de muchos portátiles.
Google no especifica directamente el TDP del Google Tensor G2, por lo que, según el consumo de energía y las frecuencias de reloj, estimamos que el TDP es de 10 vatios. Esto lo coloca en un área en la que funcionan muchos procesadores de teléfonos inteligentes modernos.
Comparaciones mas populares
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