Google Tensor G3 vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)

Dernière mise à jour:

Comparaison avec des benchmarks


Google Tensor G3 CPU1 vs CPU2 Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Google Tensor G3 Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)

Comparaison CPU

Google Tensor G3 ou Apple M3 Max (16-CPU 40-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 G3 a 8 cœurs avec 8 threads et horloges avec une fréquence maximale de 2.91 GHz. Jusqu'à 12 Go de mémoire est pris en charge dans 2 canaux de mémoire. Le Google Tensor G3 a été publié en Q3/2023.

Le Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) a 16 cœurs avec 16 threads et horloges avec une fréquence maximale de 4.06 GHz. Le processeur prend en charge jusqu'à 128 Go de mémoire dans 4 canaux de mémoire. Le Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) a été publié en Q4/2023.
Google Tensor (3) Famille Apple M series (25)
Google Tensor G3 (1) Groupe de processeurs Apple M3 (6)
3 Génération 3
G3 Architecture M3
Mobile Segment Mobile
Google Tensor Prédécesseur Apple M2 Max (30-GPU)
-- Successeur --

Cœurs de processeur et fréquence de base

Le Google Tensor G3 est un processeur central 8 avec une fréquence d'horloge de 2.91 GHz. Le Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) a 16 cœurs de processeur avec une fréquence d'horloge de 0.70 GHz (4.06 GHz).

Google Tensor G3 Caractéristique Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
8 Cores 16
8 Threads 16
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architecture de base hybrid (big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
2.91 GHz
1x Cortex-X3
A-Core 0.70 GHz (4.06 GHz)
12x P-Core
2.37 GHz
4x Cortex-A715
B-Core 0.74 GHz (2.75 GHz)
4x E-Core
1.70 GHz
4x Cortex-A510
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 G3 Caractéristique Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Google Tensor AI Matériel AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU Spécifications de l'IA 16 Neural cores @ 35 TOPS

Graphiques internes

L'unité graphique intégrée d'un processeur n'est pas seulement responsable de la sortie d'image pure sur le système, mais peut également augmenter considérablement l'efficacité du système avec la prise en charge des codecs vidéo modernes.

ARM Immortalis-G715 MP10 GPU Apple M3 Max (40 Core)
0.89 GHz Fréquence GPU 0.39 GHz
-- GPU (Turbo) 1.40 GHz
Vallhall GPU Generation --
4 nm La technologie 3 nm
0 Max. affiche 5
10 Unités d'exécution 640
-- Shader 5120
Non Hardware Raytracing Oui
Non Frame Generation Non
-- Max. GPU Mémoire 128 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 Immortalis-G715 MP10 GPU Apple M3 Max (40 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 / Encoder Codec AV1 Décoder
Décoder / Encoder Codec AVC Décoder
Décoder / Encoder Codec VC-1 Décoder
Décoder / Encoder Codec JPEG Décoder / Encoder

Mémoire & PCIe

Le Google Tensor G3 prend en charge un maximum de 12 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire. Le Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) peut connecter jusqu'à 128 Go de mémoire dans 4 canaux de mémoire.

Google Tensor G3 Caractéristique Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
LPDDR5-5500 Mémoire LPDDR5-6400
12 Go Max. Mémoire 128 Go
2 (Dual Channel) Canaux de mémoire 4 (Quad Channel)
53.0 Go/s Max. Bande passante 409.6 Go/s
Non ECC Non
-- L2 Cache 36.00 MB
-- L3 Cache --
-- Version PCIe 4.0
-- PCIe lanes --
-- PCIe Bande passante --

Gestion thermale

Le TDP (Thermal Design Power) d'un processeur spécifie la solution de refroidissement requise. Le Google Tensor G3 a un TDP de 10 W, celui du Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) est de 57 W.

Google Tensor G3 Caractéristique Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 57 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. 100 °C

Détails techniques

Le Google Tensor G3 a un cache de 0.00 Mo, tandis que le cache Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) a un total de 36.00 Mo.

Google Tensor G3 Caractéristique Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
4 nm La technologie 3 nm
Chiplet Conception de puce Chiplet
Armv9-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv8-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
Q3/2023 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 G3 (58%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) (100%)
⌀ Performances multicœurs dans 2 Benchmarks CPU
Google Tensor G3 (19%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1267 (59%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
2150 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
3631 (16%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3.60 GHz
22736 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1759 (56%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
3125 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
4533 (22%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3.60 GHz
21045 (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 G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz
1 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Apple M3 Max (40 Core) @ 1.40 GHz
14200 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
141 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
1607 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
1968 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3.60 GHz
24028 (100%)

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 est le successeur de Cinebench R15 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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
496 (100%)

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 est le successeur de Cinebench R15 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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3.60 GHz
6311 (100%)

AnTuTu 10 Benchmark

Le benchmark AnTuTu 10 est l'un des benchmarks les plus connus pour les processeurs mobiles, désormais disponible en version 10. Il existe une version pour les smartphones et tablettes Android, ainsi qu'une version pour les appareils mobiles Apple, c'est-à-dire les iPhones et iPads.

Le benchmark Antutu 10 comporte 3 phases. Dans la première phase, la RAM de l'appareil est testée, dans la phase 2, les graphiques sont testés et dans la phase finale, l'ensemble de l'appareil est poussé à ses limites de performances en rendant les graphiques 3D.

Antutu 10 est donc idéal pour comparer les performances de différents appareils.
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1106280 (100%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0.70 GHz
0 (0%)

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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
894587 (100%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0.70 GHz
0 (0%)

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 est le successeur de Cinebench 11.5 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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz
266 (100%)

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15 est le successeur de Cinebench 11.5 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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 3.60 GHz
3375 (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 G3 Google Tensor G3
2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
24,028 CB R23 MC @ 57 W
422 (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 G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 0.70 GHz
35 (100%)

Périphériques utilisant ce processeur

Google Tensor G3 Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
Google Pixel 8
Google Pixel 8 Pro
Apple MacBook Pro 14 (2023)
Apple MacBook Pro 16 (2023)

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6. Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)Intel Core i9-13900K Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Intel Core i9-13900K
7. Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)Intel Core i9-13980HX Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Intel Core i9-13980HX
8. Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU)Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU) vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
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