Google Tensor G2 vs Samsung Exynos 2400

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Comparaison avec des benchmarks


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Samsung Exynos 2400
Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400

Comparaison CPU

Google Tensor G2 ou Samsung Exynos 2400 - 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 Samsung Exynos 2400 a 10 cœurs avec 10 threads et horloges avec une fréquence maximale de 3.20 GHz. Le processeur prend en charge jusqu'à 12 Go de mémoire dans 4 canaux de mémoire. Le Samsung Exynos 2400 a été publié en Q4/2023.
Google Tensor (3) Famille Samsung Exynos (46)
Google Tensor G2 (1) Groupe de processeurs Samsung Exynos 2400 (1)
2 Génération 7
G2 Architecture Cortex-X4/-A720/-A520
Mobile Segment Mobile
Google Tensor Prédécesseur --
-- Successeur --

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 Samsung Exynos 2400 a 10 cœurs de processeur et 10 threads peuvent calculer simultanément. La fréquence d'horloge de Samsung Exynos 2400 est à 3.20 GHz.

Google Tensor G2 Caractéristique Samsung Exynos 2400
8 Cores 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architecture de base hybrid (Prime / big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 3.20 GHz
1x Cortex-X4
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 2.90 GHz
5x Cortex-A720
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-Core 1.95 GHz
4x Cortex-A520

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 Samsung Exynos 2400
Google Tensor AI Matériel AI Samsung AI engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Spécifications de l'IA Samsung AI Accelerator @ 44 TOPS

Graphiques internes

Le Google Tensor G2 ou Samsung Exynos 2400 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 Samsung Xclipse 940
0.90 GHz Fréquence GPU 1.40 GHz
-- GPU (Turbo) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm La technologie 4 nm
1 Max. affiche 0
7 Unités d'exécution 12
-- Shader 384
Non Hardware Raytracing Non
Non Frame Generation Non
-- Max. GPU Mémoire 4 Go
12 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.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Samsung Xclipse 940
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 Non
Décoder Codec AV1 Décoder
Décoder / Encoder Codec AVC Non
Décoder / Encoder Codec VC-1 Non
Décoder / Encoder Codec JPEG Non

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 Samsung Exynos 2400 prend en charge jusqu'à 12 Go de mémoire dans 4 canaux de mémoire et atteint une bande passante mémoire allant jusqu'à 68.3 Go/s.

Google Tensor G2 Caractéristique Samsung Exynos 2400
LPDDR5-5500 Mémoire LPDDR5X-8533
12 Go Max. Mémoire 12 Go
2 (Dual Channel) Canaux de mémoire 4 (Quad Channel)
53.0 Go/s Max. Bande passante 68.3 Go/s
Non ECC Non
8.00 MB L2 Cache --
4.00 MB L3 Cache --
-- Version PCIe --
-- 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 Samsung Exynos 2400 a un TDP de 12 W. Le TDP spécifie la solution de refroidissement nécessaire pour refroidir suffisamment le processeur.

Google Tensor G2 Caractéristique Samsung Exynos 2400
10 W TDP (PL1 / PBP) 12 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Détails techniques

Le Google Tensor G2 est fabriqué en 4 nm et a 12.00 cache de Mo. Le Samsung Exynos 2400 est fabriqué en 4 nm et dispose d'un cache 0.00 Mo.

Google Tensor G2 Caractéristique Samsung Exynos 2400
4 nm La technologie 4 nm
Chiplet Conception de puce Inconnu
Armv8-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv9-A (64 bit)
-- Extensions ISA --
-- Socket --
Aucun La virtualisation Aucun
Non AES-NI Non
Android Systèmes d'exploitation Android
Q4/2022 Date de sortie Q4/2023
-- Prix de sortie --
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Performance moyenne dans les benchmarks

⌀ Performances monocœur dans 2 Benchmarks CPU
Google Tensor G2 (67%)
Samsung Exynos 2400 (100%)
⌀ Performances multicœurs dans 2 Benchmarks CPU
Google Tensor G2 (53%)
Samsung Exynos 2400 (100%)

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 (68%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
1579 (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 (56%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
5651 (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 (66%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
2168 (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 (49%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
6856 (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 (38%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
Samsung Xclipse 940 @ 1.40 GHz
1825 (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 (9%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
44 (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%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
0 (0%)

Périphériques utilisant ce processeur

Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Samsung Galaxy S24
Samsung Galaxy S24 Plus

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