Apple A13 Bionic vs Google Tensor G2

Dernière mise à jour:

Comparaison avec des benchmarks


Apple A13 Bionic CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple A13 Bionic Google Tensor G2

Comparaison CPU

Dans cette comparaison de CPU, nous comparons le Apple A13 Bionic et le Google Tensor G2 et utilisons des benchmarks pour vérifier quel processeur est le plus rapide.

Nous comparons le Apple A13 Bionic 6 processeur principal publié dans Q3/2019 avec le Google Tensor G2 qui a 8 cœurs de processeur et a été introduit dans Q4/2022.
Apple A series (22) Famille Google Tensor (3)
Apple A13 (1) Groupe de processeurs Google Tensor G2 (1)
13 Génération 2
A13 (Lightning / Thunder) Architecture G2
Mobile Segment Mobile
Apple A12 Bionic Prédécesseur Google Tensor
Apple A14 Bionic Successeur --

Cœurs de processeur et fréquence de base

Le Apple A13 Bionic est un processeur central 6 avec une fréquence d'horloge de 2.65 GHz. Le processeur peut calculer 6 threads en même temps. Les horloges Google Tensor G2 avec 2.85 GHz, ont 8 cœurs de processeur et peuvent calculer 8 threads en parallèle.

Apple A13 Bionic Caractéristique Google Tensor G2
6 Cores 8
6 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Architecture de base hybrid (Prime / big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
2.65 GHz
2x Lightning
A-Core 2.85 GHz
2x Cortex-X1
1.80 GHz
4x Thunder
B-Core 2.35 GHz
2x Cortex-A78
-- C-Core 1.80 GHz
4x Cortex-A55

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les processeurs prenant en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent traiter de nombreux calculs, en particulier le traitement audio, image et vidéo, beaucoup plus rapidement que les processeurs classiques. Les algorithmes de ML améliorent leurs performances au fur et à mesure qu'ils collectent des données via un logiciel. Les tâches de ML peuvent être traitées jusqu'à 10 000 fois plus rapidement qu'avec un processeur classique.

Apple A13 Bionic Caractéristique Google Tensor G2
Apple Neural Engine Matériel AI Google Tensor AI
8 Neural cores @ 6 TOPS Spécifications de l'IA Google Edge TPU @ 4 TOPS

Graphiques internes

Les graphiques (iGPU) intégrés au processeur permettent non seulement la sortie d'image sans avoir à s'appuyer sur une solution graphique dédiée, mais peuvent également accélérer efficacement la lecture vidéo.

Apple A13 GPU ARM Mali-G710 MP7
1.35 GHz Fréquence GPU 0.90 GHz
-- GPU (Turbo) --
10 GPU Generation Vallhall 3
7 nm La technologie 4 nm
1 Max. affiche 1
16 Unités d'exécution 7
256 Shader --
Non Hardware Raytracing Non
Non Frame Generation Non
4 Go Max. GPU Mémoire --
-- DirectX Version 12

Prise en charge du codec matériel

Un codec photo ou vidéo accéléré dans le matériel peut considérablement accélérer la vitesse de travail d'un processeur et prolonger la durée de vie de la batterie des ordinateurs portables ou des smartphones lors de la lecture de vidéos.

Apple A13 GPU ARM Mali-G710 MP7
Décoder / Encoder Codec h265 / HEVC (8 bit) Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec h265 / HEVC (10 bit) Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec h264 Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec VP9 Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec VP8 Décoder / Encoder
Non Codec AV1 Décoder
Décoder Codec AVC Décoder / Encoder
Décoder Codec VC-1 Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec JPEG Décoder / Encoder

Mémoire & PCIe

Jusqu'à 4 Go de mémoire dans un maximum de 1 canaux de mémoire est pris en charge par le Apple A13 Bionic, tandis que le Google Tensor G2 prend en charge un maximum de 12 Go de mémoire avec une bande passante mémoire maximale de 53.0 Go/s activée.

Apple A13 Bionic Caractéristique Google Tensor G2
LPDDR4X-4266 Mémoire LPDDR5-5500
4 Go Max. Mémoire 12 Go
1 (Single Channel) Canaux de mémoire 2 (Dual Channel)
34.1 Go/s Max. Bande passante 53.0 Go/s
Non ECC Non
8.00 MB L2 Cache 8.00 MB
-- L3 Cache 4.00 MB
-- Version PCIe --
-- PCIe lanes --
-- PCIe Bande passante --

Gestion thermale

Le Apple A13 Bionic a un TDP de 6 W. Le TDP de Google Tensor G2 est 10 W. Les intégrateurs système utilisent le TDP du processeur comme guide lors du dimensionnement de la solution de refroidissement.

Apple A13 Bionic Caractéristique Google Tensor G2
6 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Détails techniques

Le Apple A13 Bionic a 8.00 Mo de cache et est fabriqué en 7 nm. Le cache de Google Tensor G2 est à 12.00 Mo. Le processeur est fabriqué en 4 nm.

Apple A13 Bionic Caractéristique Google Tensor G2
7 nm La technologie 4 nm
Chiplet Conception de puce Chiplet
Armv8-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- Extensions ISA --
-- Socket --
Aucun La virtualisation Aucun
Non AES-NI Non
iOS Systèmes d'exploitation Android
Q3/2019 Date de sortie Q4/2022
-- Prix de sortie --
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Performance moyenne dans les benchmarks

⌀ Performances monocœur dans 2 Benchmarks CPU
Apple A13 Bionic (100%)
Google Tensor G2 (82%)
⌀ Performances multicœurs dans 3 Benchmarks CPU
Apple A13 Bionic (94%)
Google Tensor G2 (95%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateformes qui utilise beaucoup la mémoire système. Une mémoire rapide va beaucoup pousser le résultat. Le test monocœur utilise un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d’hyperthreading ne comptent pas.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
1336 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (80%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateformes qui utilise beaucoup la mémoire système. Une mémoire rapide va beaucoup pousser le résultat. Le test multicœur concerne tous les cœurs de processeur et procure un avantage considérable de l'hyperthreading.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
3429 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (92%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 est une référence pour les ordinateurs, notebooks et smartphones modernes. Ce qui est nouveau, c'est une utilisation optimisée des nouvelles architectures de processeur, par exemple basées sur le concept big.LITTLE et combinant des cœurs de processeur de différentes tailles. Le benchmark monocœur n'évalue que les performances du cœur de processeur le plus rapide, le nombre de cœurs de processeur dans un processeur n'est pas pertinent ici.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
1710 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (83%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 est une référence pour les ordinateurs, notebooks et smartphones modernes. Ce qui est nouveau, c'est une utilisation optimisée des nouvelles architectures de processeur, par exemple basées sur le concept big.LITTLE et combinant des cœurs de processeur de différentes tailles. Le benchmark multicœur évalue les performances de tous les cœurs de processeur du processeur. Les améliorations de threads virtuels telles que AMD SMT ou Hyper-Threading d'Intel ont un impact positif sur le résultat du benchmark.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
3599 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (93%)


iGPU - FP32 Performance (GFLOPS simple précision)

Les performances de calcul théoriques de l'unité graphique interne du processeur avec une précision simple (32 bits) dans GFLOPS. GFLOPS indique combien de milliards d'opérations en virgule flottante l'iGPU peut effectuer par seconde.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
Apple A13 @ 1.35 GHz
691 (99%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (100%)

AnTuTu 9 Benchmark

Le benchmark AnTuTu 9 est très bien adapté pour mesurer les performances d'un smartphone. AnTuTu 9 est assez lourd sur les graphiques 3D et peut désormais également utiliser l'interface graphique "Metal". Dans AnTuTu, la mémoire et l'UX (expérience utilisateur) sont également testées en simulant l'utilisation du navigateur et de l'application. La version 9 d'AnTuTu peut comparer n'importe quel processeur ARM fonctionnant sur Android ou iOS. Les appareils peuvent ne pas être directement comparables lorsqu'ils sont comparés à différents systèmes d'exploitation.

Dans le benchmark AnTuTu 9, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. La note est composée des performances multicœurs du processeur, de la vitesse de la mémoire de travail et des performances des graphiques internes.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
648406 (82%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)

Performances pour l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML)

Les processeurs prenant en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent traiter de nombreux calculs, en particulier le traitement audio, image et vidéo, beaucoup plus rapidement que les processeurs classiques. La performance est exprimée en nombre (trillions) d'opérations arithmétiques par seconde (TOPS).
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
6 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (67%)

AnTuTu 8 Benchmark

Le benchmark AnTuTu 8 mesure les performances d'un SoC. AnTuTu compare le CPU, le GPU, la mémoire ainsi que l'UX (expérience utilisateur) en simulant l'utilisation du navigateur et des applications. AnTuTu peut comparer n'importe quel processeur ARM fonctionnant sous Android ou iOS. Les appareils peuvent ne pas être directement comparables si l'analyse comparative a été effectuée sous différents systèmes d'exploitation.

Dans le benchmark AnTuTu 8, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. L'évaluation comprend les performances multicœurs du processeur, la vitesse de la RAM et les performances des graphiques internes.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
523650 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Résultats estimés pour PassMark CPU Mark

Certains des processeurs listés ci-dessous ont été référencés par CPU-monkey. Cependant, la majorité des processeurs n’ont pas été testés et les résultats ont été estimés à l’aide d’une formule propriétaire secrète du CPU-singe. En tant que tels, ils ne reflètent pas avec précision les valeurs de la marque de processeur Passmark et ne sont pas approuvés par PassMark Software Pty Ltd.
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
5368 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Périphériques utilisant ce processeur

Apple A13 Bionic Google Tensor G2
Apple iPhone 11
Apple iPhone 11 Pro
Apple iPhone 11 Pro Max
iPhone SE
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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