Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)

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Comparaison avec des benchmarks


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)

Comparaison CPU

Google Tensor G2 ou Apple M2 (8-GPU) - quel processeur est le plus rapide ? Dans cette comparaison, nous examinons les différences et analysons lequel de ces deux processeurs est le meilleur. Nous comparons les données techniques et les résultats de référence.

Le Google Tensor G2 a 8 cœurs avec 8 threads et horloges avec une fréquence maximale de 2.85 GHz. Jusqu'à 12 Go de mémoire est pris en charge dans 2 canaux de mémoire. Le Google Tensor G2 a été publié en Q4/2022.

Le Apple M2 (8-GPU) a 8 cœurs avec 8 threads et horloges avec une fréquence maximale de 3.50 GHz. Le processeur prend en charge jusqu'à 24 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire. Le Apple M2 (8-GPU) a été publié en Q2/2022.
Google Tensor (3) Famille Apple M series (23)
Google Tensor G2 (1) Groupe de processeurs Apple M2 (8)
2 Génération 2
G2 Architecture M2
Mobile Segment Mobile
Google Tensor Prédécesseur Apple M1
-- Successeur Apple M3 (8-GPU)

Cœurs de processeur et fréquence de base

Le Google Tensor G2 a 8 cœurs de processeur et peut calculer 8 threads en parallèle. La fréquence d'horloge du Google Tensor G2 est 2.85 GHz tandis que le Apple M2 (8-GPU) a 8 cœurs de processeur et 8 threads peuvent calculer simultanément. La fréquence d'horloge de Apple M2 (8-GPU) est à 0.66 GHz (3.50 GHz).

Google Tensor G2 Caractéristique Apple M2 (8-GPU)
8 Cores 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architecture de base hybrid (big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 0.66 GHz (3.50 GHz)
4x Avalanche
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 0.60 GHz (2.42 GHz)
4x Blizzard
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-Core --

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.

Google Tensor G2 Caractéristique Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor AI Matériel AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Spécifications de l'IA 16 Neural cores @ 15.8 TOPS

Graphiques internes

Le Google Tensor G2 ou Apple M2 (8-GPU) a des graphiques intégrés, appelés iGPU en abrégé. L'iGPU utilise la mémoire principale du système comme mémoire graphique et repose sur la matrice du processeur.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
0.90 GHz Fréquence GPU 0.45 GHz
-- GPU (Turbo) 1.40 GHz
Vallhall 3 GPU Generation 2
4 nm La technologie 5 nm
1 Max. affiche 2
7 Unités d'exécution 128
-- Shader 1024
Non Hardware Raytracing Non
Non Frame Generation Non
-- Max. GPU Mémoire 24 Go
12 DirectX Version --

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.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
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
Décoder Codec AV1 Non
Décoder / Encoder Codec AVC Décoder
Décoder / Encoder Codec VC-1 Décoder
Décoder / Encoder Codec JPEG Décoder / Encoder

Mémoire & PCIe

Le Google Tensor G2 peut utiliser jusqu'à 12 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire. La bande passante mémoire maximale est de 53.0 Go/s. Le Apple M2 (8-GPU) prend en charge jusqu'à 24 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire et atteint une bande passante mémoire allant jusqu'à 102.4 Go/s.

Google Tensor G2 Caractéristique Apple M2 (8-GPU)
LPDDR5-5500 Mémoire LPDDR5-6400
12 Go Max. Mémoire 24 Go
2 (Dual Channel) Canaux de mémoire 2 (Dual Channel)
53.0 Go/s Max. Bande passante 102.4 Go/s
Non ECC Non
8.00 MB L2 Cache 20.00 MB
4.00 MB L3 Cache --
-- Version PCIe 4.0
-- PCIe lanes --
-- PCIe Bande passante --

Gestion thermale

La puissance thermique nominale (TDP en abrégé) du Google Tensor G2 est de 10 W, tandis que le Apple M2 (8-GPU) a un TDP de 20 W. Le TDP spécifie la solution de refroidissement nécessaire pour refroidir suffisamment le processeur.

Google Tensor G2 Caractéristique Apple M2 (8-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 20 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °C

Détails techniques

Le Google Tensor G2 est fabriqué en 4 nm et a 12.00 cache de Mo. Le Apple M2 (8-GPU) est fabriqué en 5 nm et dispose d'un cache 20.00 Mo.

Google Tensor G2 Caractéristique Apple M2 (8-GPU)
4 nm La technologie 5 nm
Chiplet Conception de puce Chiplet
Armv8-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv8.5-A (64 bit)
-- Extensions ISA Rosetta 2 x86-Emulation
-- Socket --
Aucun La virtualisation Apple Virtualization Framework
Non AES-NI Oui
Android Systèmes d'exploitation macOS, iPadOS
Q4/2022 Date de sortie Q2/2022
-- 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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (57%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1874 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (36%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8853 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (55%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
2596 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (33%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
10062 (100%)


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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (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).
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
120 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
555 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1592 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8558 (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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
15472 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
277 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8,558 CB R23 MC @ 20 W
428 (100%)

Périphériques utilisant ce processeur

Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

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