Apple M1 vs Google Tensor G2

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Comparaison avec des benchmarks


Apple M1 CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple M1 Google Tensor G2

Comparaison CPU

Dans cette comparaison de CPU, nous comparons le Apple M1 et le Google Tensor G2 et utilisons des benchmarks pour vérifier quel processeur est le plus rapide.

Nous comparons le Apple M1 8 processeur principal publié dans Q4/2020 avec le Google Tensor G2 qui a 8 cœurs de processeur et a été introduit dans Q4/2022.
Apple M series (23) Famille Google Tensor (3)
Apple M1 (9) Groupe de processeurs Google Tensor G2 (1)
1 Génération 2
M1 Architecture G2
Mobile Segment Mobile
-- Prédécesseur Google Tensor
Apple M2 Successeur --

Cœurs de processeur et fréquence de base

Le Apple M1 est un processeur central 8 avec une fréquence d'horloge de 0.60 GHz (3.20 GHz). Le processeur peut calculer 8 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 M1 Caractéristique Google Tensor G2
8 Cores 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Architecture de base hybrid (Prime / big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
0.60 GHz (3.20 GHz)
4x Firestorm
A-Core 2.85 GHz
2x Cortex-X1
0.60 GHz (2.06 GHz)
4x Icestorm
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 M1 Caractéristique Google Tensor G2
Apple Neural Engine Matériel AI Google Tensor AI
16 Neural cores @ 11 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 M1 (8 Core) GPU ARM Mali-G710 MP7
0.39 GHz Fréquence GPU 0.90 GHz
1.30 GHz GPU (Turbo) --
1 GPU Generation Vallhall 3
5 nm La technologie 4 nm
2 Max. affiche 1
128 Unités d'exécution 7
1024 Shader --
Non Hardware Raytracing Non
Non Frame Generation Non
8 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 M1 (8 Core) 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 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 16 Go de mémoire dans un maximum de 2 canaux de mémoire est pris en charge par le Apple M1, 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 M1 Caractéristique Google Tensor G2
LPDDR4X-4266 Mémoire LPDDR5-5500
16 Go Max. Mémoire 12 Go
2 (Dual Channel) Canaux de mémoire 2 (Dual Channel)
68.2 Go/s Max. Bande passante 53.0 Go/s
Non ECC Non
16.00 MB L2 Cache 8.00 MB
-- L3 Cache 4.00 MB
4.0 Version PCIe --
-- PCIe lanes --
-- PCIe Bande passante --

Gestion thermale

Le Apple M1 a un TDP de 18 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 M1 Caractéristique Google Tensor G2
18 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
20 W TDP up --
10 W TDP down --
-- Tjunction max. --

Détails techniques

Le Apple M1 a 16.00 Mo de cache et est fabriqué en 5 nm. Le cache de Google Tensor G2 est à 12.00 Mo. Le processeur est fabriqué en 4 nm.

Apple M1 Caractéristique Google Tensor G2
5 nm La technologie 4 nm
Chiplet Conception de puce Chiplet
Armv8.5-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv8-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation Extensions ISA --
-- Socket --
Apple Virtualization Framework La virtualisation Aucun
Oui AES-NI Non
macOS Systèmes d'exploitation Android
Q4/2020 Date de sortie Q4/2022
-- Prix de sortie --
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Performance moyenne dans les benchmarks

⌀ Performances monocœur dans 2 Benchmarks CPU
⌀ Performances multicœurs dans 2 Benchmarks CPU

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
1742 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (61%)

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
7650 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (41%)

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
2369 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (60%)

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
8576 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (39%)


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 M1 Apple M1
Apple M1 (8 Core) @ 1.30 GHz
2610 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (27%)

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 0.60 GHz
11 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (36%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Le benchmark Cinebench 2024 est basé sur le moteur de rendu Redshift, qui est également utilisé dans le programme 3D de Maxon, Cinema 4D. Les tests de référence durent chacun 10 minutes pour tester si le processeur est limité par sa génération de chaleur.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
112 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Le test multicœur du benchmark Cinebench 2024 utilise tous les cœurs de processeur pour effectuer le rendu à l'aide du moteur de rendu Redshift, également utilisé dans Maxons Cinema 4D. L'exécution de référence dure 10 minutes pour tester si le processeur est limité par sa génération de chaleur.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
509 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 est le successeur de Cinebench R20 et est également basé sur la suite Cinema 4. Cinema 4 est un logiciel utilisé dans le monde entier pour créer des formulaires 3D. Le test monocœur utilise un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d’hyperthreading ne comptent pas.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
1503 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 est le successeur de Cinebench R20 et est également basé sur la suite Cinema 4. Cinema 4 est un logiciel utilisé dans le monde entier pour créer des formulaires 3D. Le test multicœur concerne tous les cœurs de processeur et procure un avantage considérable de l'hyperthreading.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
7759 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

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 M1 Apple M1
8C 8T @ 0.60 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)

Blender 3.1 Benchmark

Dans le Blender Benchmark 3.1, les scènes "monster", "junkshop" et "classroom" sont rendues et le temps requis par le système est mesuré. Dans notre benchmark, nous testons le CPU et non la carte graphique. Blender 3.1 a été présenté en version autonome en mars 2022.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
117 (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 M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
14463 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender est un logiciel graphique 3D gratuit pour le rendu (création) de corps 3D, qui peut également être texturé et animé dans le logiciel. Le benchmark Blender crée des scènes prédéfinies et mesure le ou les temps requis pour la scène entière. Plus le temps nécessaire, le mieux. Nous avons choisi bmw27 comme scène de référence.
Apple M1 Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz
314 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)

Performances du processeur par watt (efficacité)

Efficacité du processeur à pleine charge dans le benchmark Cinebench R23 (multi-core). Le résultat du test de référence est divisé par l'énergie moyenne requise (puissance du processeur en watts). Plus la valeur est élevée, plus le processeur est efficace à pleine charge.
Apple M1 Apple M1
7,759 CB R23 MC @ 18 W
431 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2.85 GHz
0 (0%)

Périphériques utilisant ce processeur

Apple M1 Google Tensor G2
Apple iMac 24 (2021)
Apple MacBook Pro 13 (L2020)
Apple MacBook Air (2020)
Apple Mac mini (2020)
Apple iPad Pro 11 (2021)
Apple iPad Pro 12.9 (2021)
Apple iPad Air (2022)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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