Google Tensor Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
VS

Google Tensor vs Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)

Dernière mise à jour:
Le Google Tensor est un système sur puce (SoC) mobile, introduit en 2021, principalement optimisé pour les tâches d'IA et d'apprentissage automatique sur les smartphones Pixel de Google.

L'Apple A16 Bionic, également un SoC mobile de 2022, est le cœur des modèles iPhone 14 Pro/15 et est conçu pour des performances globales maximales. Le Google Tensor est fabriqué selon le procédé 5 nm et utilise une architecture ARM G1 avec une conception de CPU à cœurs mixtes et une unité graphique ARM Mali-G78 MP20.

Il dispose de 8 Mo de cache de niveau 2. L'Apple A16 Bionic est fabriqué selon le procédé 4 nm plus avancé, basé sur l'architecture A16 d'Apple avec un CPU à 6 cœurs (deux cœurs de performance, quatre cœurs d'efficacité) et une unité graphique interne avec 4 cœurs GPU. Ce processeur offre 20 Mo de cache de niveau 2 et 24 Mo de cache de niveau 3.

En termes de performances, l'Apple A16 Bionic présente un avantage significatif de plus de 10 pour cent par rapport au Google Tensor, tant en performances monocœur que multicœur. Cela indique une puissance de calcul plus élevée pour les applications générales. Pour les scénarios de jeu, l'Apple A16 Bionic offre de meilleures performances et un rendu plus fluide que l'ARM Mali-G78 MP20 du Google Tensor, grâce à son unité graphique interne plus puissante avec 4 cœurs GPU.

En ce qui concerne l'efficacité énergétique, l'Apple A16 Bionic bénéficie du procédé de fabrication plus petit de 4 nm, ce qui entraîne une meilleure performance par watt. Le Google Tensor, fabriqué selon le procédé 5 nm, offre également une bonne efficacité, mais l'Apple A16 Bionic est plus avantageux en termes de performances de pointe.

Les deux processeurs ne sont pas disponibles individuellement ; leur rapport qualité-prix est lié aux appareils finaux, l'Apple A16 Bionic étant intégré dans les appareils du segment premium.

Google Tensor

  • Optimisation spéciale pour les tâches d'IA et d'apprentissage automatique
  • Performance globale solide grâce au procédé de fabrication 5 nm
  • Unité graphique intégrée ARM Mali-G78 MP20
  • Bon équilibre entre performance et efficacité

Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)

  • Performances monocœur et multicœur supérieures
  • Procédé de fabrication avancé de 4 nm
  • Unité graphique intégrée puissante avec 4 cœurs GPU pour le jeu
  • Meilleure efficacité énergétique à des performances de pointe

Aperçu des performances
Performances moyennes sur plusieurs benchmarks

Performances monocœur
Position 2 - 58 %
Google Tensor
Position 1 - 100 %
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
Performances multicœurs
Position 2 - 60 %
Google Tensor
Position 1 - 100 %
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
Geekbench 6 Single-Core

Geekbench 6 Single-Core
Performances monocœur

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
1,494
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
5C / 5T · 3.46 GHz
2,573
Geekbench 6 Multi-Core

Geekbench 6 Multi-Core
Performances multicœurs

Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
3,639
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
5C / 5T · 3.46 GHz
6,120
<br />
iGPU - FP32 Performance (GFLOPS simple précision)


iGPU - FP32 Performance (GFLOPS simple précision)

Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20
1,943
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
Apple A16 (4 GPU Cores)
1,431
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 (5-CPU 4-GPU)
5C / 5T · 3.46 GHz
17.0 TOPS

Autres benchmarks

En un coup d'œil

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
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 (4-GPU)
SuccesseurGoogle Tensor G2

Cœurs de processeur et fréquence de base

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
CPU Cores / Threads8 / 85 / 5
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
3x 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 (5-CPU 4-GPU)
Nom du GPUARM Mali-G78 MP20Apple A16 (4 GPU Cores)
Fréquence GPU0.76 GHz0.40 - 1.34 GHz
CUs / Shader20 / 32016 / 512
Raytracing
Max. affiche13
Max. GPU Mémoire6 Go
La technologie5 nm4 nm
Date de sortieQ4/2021Q1/2025

Performances de l'IA NPU

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
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 (5-CPU 4-GPU)
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

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Google TensorApple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
TDP10 W10 W
TDP (PL2)
TDP up
TDP down
T. junction max.

Détails techniques

Wischen
Google TensorApple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
Conception de puceInconnuChiplet
AES-NI
Systèmes d'exploitationAndroidiOS
Jeu d'instructionsArmv8-A (64 bit)Armv8.6-A (64 bit)
Extensions ISA
Date de sortieQ4/2021Q1/2025
Prix de sortie
DocumentsFiche technique

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Google Tensor
Google Tensor
8C / 8T · 2.80 GHz
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
Apple A16 Bionic (5-CPU 4-GPU)
5C / 5T · 3.46 GHz

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