Apple M1 | Google Tensor G3 | |
Comparaison CPUDans cette comparaison de CPU, nous comparons le Apple M1 et le Google Tensor G3 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 G3 qui a 8 cœurs de processeur et a été introduit dans Q3/2023. |
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Apple M series (25) | Famille | Google Tensor (3) |
Apple M1 (9) | Groupe de processeurs | Google Tensor G3 (1) |
1 | Génération | 3 |
M1 | Architecture | G3 |
Mobile | Segment | Mobile |
-- | Prédécesseur | Google Tensor |
Apple M2 | Successeur | -- |
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Cœurs de processeur et fréquence de baseLe 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 G3 avec 2.91 GHz, ont 8 cœurs de processeur et peuvent calculer 8 threads en parallèle. |
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Apple M1 | Caractéristique | Google Tensor G3 |
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 | 2.91 GHz 1x Cortex-X3 |
0.60 GHz (2.06 GHz) 4x Icestorm |
B-Core | 2.37 GHz 4x Cortex-A715 |
-- | C-Core | 1.70 GHz 4x Cortex-A510 |
Performances de l'IA NPULes valeurs de performances de l'unité AI du processeur. Les performances du NPU isolé sont indiquées ici, les performances globales de l'IA (NPU+CPU+iGPU) peuvent être plus élevées. Les processeurs prenant en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent traiter de nombreux calculs, notamment le traitement audio, d'image et vidéo, beaucoup plus rapidement que les processeurs classiques. |
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Apple M1 | Caractéristique | Google Tensor G3 |
Apple Neural Engine | Matériel AI | Google Tensor AI |
16 Neural cores @ 11 TOPS | Spécifications de l'IA | Google Edge TPU |
-- | NPU + CPU + iGPU | -- |
Graphiques internesLes 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. |
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Apple M1 (8 Core) | GPU | ARM Immortalis-G715 MP10 |
0.39 GHz | Fréquence GPU | 0.89 GHz |
1.30 GHz | GPU (Turbo) | -- |
1 | GPU Generation | Vallhall |
5 nm | La technologie | 4 nm |
2 | Max. affiche | 0 |
128 | Unités d'exécution | 10 |
1024 | Shader | -- |
Non | Hardware Raytracing | Non |
Non | Frame Generation | Non |
8 Go | Max. GPU Mémoire | -- |
-- | DirectX Version | 12 |
Prise en charge du codec matérielUn 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. |
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Apple M1 (8 Core) | GPU | ARM Immortalis-G715 MP10 |
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 / Encoder |
Décoder | Codec AVC | Décoder / Encoder |
Décoder | Codec VC-1 | Décoder / Encoder |
Décoder / Encoder | Codec JPEG | Décoder / Encoder |
Mémoire & PCIeJusqu'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 G3 prend en charge un maximum de 12 Go de mémoire avec une bande passante mémoire maximale de 53.0 Go/s activée. |
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Apple M1 | Caractéristique | Google Tensor G3 |
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 | -- |
-- | L3 Cache | -- |
4.0 | Version PCIe | -- |
-- | PCIe lanes | -- |
-- | PCIe Bande passante | -- |
Gestion thermaleLe Apple M1 a un TDP de 18 W. Le TDP de Google Tensor G3 est 10 W. Les intégrateurs système utilisent le TDP du processeur comme guide lors du dimensionnement de la solution de refroidissement. |
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Apple M1 | Caractéristique | Google Tensor G3 |
18 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
-- | TDP (PL2) | -- |
20 W | TDP up | -- |
10 W | TDP down | -- |
-- | Tjunction max. | -- |
Détails techniquesLe Apple M1 a 16.00 Mo de cache et est fabriqué en 5 nm. Le cache de Google Tensor G3 est à 0.00 Mo. Le processeur est fabriqué en 4 nm. |
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Apple M1 | Caractéristique | Google Tensor G3 |
5 nm | La technologie | 4 nm |
Chiplet | Conception de puce | Chiplet |
Armv8.5-A (64 bit) | Jeu d'instructions (ISA) | Armv9-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 | Q3/2023 |
-- | Prix de sortie | -- |
afficher plus de données | afficher plus de données | |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
Apple M1 (8 Core) @ 1.30 GHz |
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Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 0.60 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 0.60 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple M1
7,759 CB R23 MC @ 18 W |
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Google Tensor G3
2.91 GHz |
Apple M1
8C 8T @ 0.60 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Périphériques utilisant ce processeur |
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Apple M1 | Google Tensor G3 |
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