Le Google Tensor avec architecture G1, développé par ARM, est optimisé pour les propres appareils de Google.

Il est fabriqué selon un procédé de 5 nm et se concentre sur l'IA, l'apprentissage automatique et les fonctionnalités de caméra. Dans les benchmarks, il montre une performance solide en mono-cœur et multi-cœur pour les tâches quotidiennes. Le GPU ARM Mali-G78 MP20 offre de bonnes performances graphiques pour les jeux mobiles, soutenu par une bande passante mémoire de 53 Go/s.

Le processus de 5 nm assure une performance équilibrée avec une consommation d'énergie optimisée, essentielle pour l'autonomie de la batterie. Le cache L2 est de 8 Mo. L'Apple A16 Bionic avec architecture A16, développé par Apple, est utilisé dans les smartphones haut de gamme et est fabriqué selon un processus plus avancé de 4 nm.

Il démontre une performance significativement plus élevée en mono-cœur et multi-cœur dans les benchmarks. Le GPU Apple A16 intégré à 5 cœurs, combiné à la haute performance CPU et à une bande passante mémoire de 51 Go/s, permet des graphiques plus fluides et des taux de rafraîchissement plus élevés dans les jeux exigeants.

Le processus de 4 nm est conçu pour une haute efficacité énergétique avec une performance maximale. De plus, il dispose d'un cache L2 étendu de 20 Mo et d'un cache L3 de 24 Mo. Étant donné qu'il s'agit de systèmes sur puce intégrés de manière permanente dans les appareils, des prix de marché séparés ou un rapport prix/performance direct pour les processeurs eux-mêmes ne sont pas disponibles.

Leur valeur fait partie intégrante du prix total de l'appareil final. Les points forts du Google Tensor résident dans sa profonde intégration avec l'écosystème logiciel de Google et son optimisation spéciale pour les tâches d'IA. Il convient aux utilisateurs qui attachent de l'importance aux fonctions spécifiques à Google et à une performance quotidienne solide.

L'Apple A16 Bionic offre des avantages clairs en termes de performances brutes en applications mono-cœur et multi-cœur ainsi qu'en performances graphiques. Il est idéal pour les utilisateurs exigeants qui ont besoin d'une vitesse maximale, de jeux et d'applications professionnelles sur un appareil mobile.

Google Tensor

  • Optimisé pour l'IA et l'apprentissage automatique.
  • Performances solides pour les applications quotidiennes.
  • Intégré à l'écosystème de Google.

Apple A16 Bionic

  • Performances de calcul mono-cœur et multi-cœur de pointe.
  • Performances graphiques supérieures pour les jeux exigeants.
  • Haute efficacité énergétique grâce à la fabrication en 4 nm.
  • Cache plus étendu pour de meilleures performances.

Aperçu des performances
Performances moyennes sur plusieurs benchmarks

Performances monocœur
Position 2 - 57 %
Google Tensor
Position 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Performances multicœurs
Position 2 - 56 %
Google Tensor
Position 1 - 100 %
Apple A16 Bionic
Geekbench 6 Single-Core

Geekbench 6 Single-Core
Performances monocœur

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
1,494
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
2,531
Geekbench 6 Multi-Core

Geekbench 6 Multi-Core
Performances multicœurs

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
3,639
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
6,299
Geekbench 5, 64bit Single-Core

Geekbench 5, 64bit Single-Core
Performances monocœur

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
1,043
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
1,890
Geekbench 5, 64bit Multi-Core

Geekbench 5, 64bit Multi-Core
Performances multicœurs

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
2,915
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
5,465
<br />
iGPU - FP32 Performance (GFLOPS simple précision)


iGPU - FP32 Performance (GFLOPS simple précision)

Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20
1,943
Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores)
1,789
AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 Benchmark
Performances multicœurs

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
691,770 pts
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
947,502 pts
Performances pour l'intelligence artificielle (IA)

Performances pour l'intelligence artificielle (IA)

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
1.6 TOPS
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz
17.0 TOPS

Autres benchmarks

En un coup d'œil

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
FamilleGoogle Tensor (5)Apple A series (27)
Groupe de processeursGoogle Tensor (1)Apple A16 (2)
ArchitectureG1A16
La technologie5 nm4 nm
SegmentSmartphone / TabletSmartphone / Tablet
Socket
PrédécesseurApple A15 Bionic (5-GPU)
SuccesseurGoogle Tensor G2Apple A17 Pro

Cœurs de processeur et fréquence de base

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
CPU Cores / Threads8 / 86 / 6
Hyperthreading / SMT
Architecture de basehybrid (Prime / big.LITTLE)hybrid (big.LITTLE)
Core Cluster 1: 2x Cortex-X1
2.80 GHz
2x Everest
3.46 GHz
Core Cluster 2: 2x Cortex-A76
2.25 GHz
4x Sawtooth
2.02 GHz
Core Cluster 3: 4x Cortex-A55
1.80 GHz
L2-Cache8.00 MB20.00 MB
L3-Cache24.00 MB
Overclocking

Graphiques internes

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
Nom du GPUARM Mali-G78 MP20Apple A16 (5 GPU Cores)
Fréquence GPU0.76 GHz0.40 - 1.34 GHz
CUs / Shader20 / 32020 / 640
Raytracing
Max. affiche13
Max. GPU Mémoire6 Go
La technologie5 nm4 nm
Date de sortieQ4/2021Q3/2022

Performances de l'IA NPU

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
Matériel AIGoogle Tensor AIApple Neural Engine
Spécifications de l'IAGoogle Edge TPU @ 1.6 TOPS16 Neural cores @ 17 TOPS
NPU + CPU + iGPU

Mémoire & PCIe

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
MémoireLPDDR5-5500 (53.0 Go/s)
LPDDR5-6400 (51.2 Go/s)
Max. Mémoire12 Go6 Go
Canaux de mémoire21
ECCNonNon
PCIe
PCIe Bande passante

Gestion thermale

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
TDP10 W10 W
TDP (PL2)
TDP up
TDP down
T. junction max.

Détails techniques

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic
Conception de puceInconnuChiplet
AES-NI
Systèmes d'exploitationAndroidiOS
Jeu d'instructionsArmv8-A (64 bit)Armv8.6-A (64 bit)
Extensions ISA
Date de sortieQ4/2021Q3/2022
Prix de sortie
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Google Tensor
Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
Apple A16 Bionic
Apple A16 Bionic
6C / 6T · 3.46 GHz

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