NVIDIA Tegra X1 vs Google Tensor G2

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Comparaison avec des benchmarks


NVIDIA Tegra X1 CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
NVIDIA Tegra X1 Google Tensor G2

Comparaison CPU

NVIDIA Tegra X1 ou Google Tensor G2 - 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 NVIDIA Tegra X1 a 8 cœurs avec 8 threads et horloges avec une fréquence maximale de 2.00 GHz. Jusqu'à 8 Go de mémoire est pris en charge dans 2 canaux de mémoire. Le NVIDIA Tegra X1 a été publié en Q1/2017.

Le Google Tensor G2 a 8 cœurs avec 8 threads et horloges avec une fréquence maximale de 2.85 GHz. Le processeur prend en charge jusqu'à 12 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire. Le Google Tensor G2 a été publié en Q4/2022.
NVIDIA Tegra (2) Famille Google Tensor (3)
NVIDIA Tegra X1 (2) Groupe de processeurs Google Tensor G2 (1)
2 Génération 2
Cortex-A57/-A53 Architecture G2
Mobile Segment Mobile
-- Prédécesseur Google Tensor
-- Successeur --

Cœurs de processeur et fréquence de base

Le NVIDIA Tegra X1 a 8 cœurs de processeur et peut calculer 8 threads en parallèle. La fréquence d'horloge du NVIDIA Tegra X1 est 2.00 GHz tandis que le Google Tensor G2 a 8 cœurs de processeur et 8 threads peuvent calculer simultanément. La fréquence d'horloge de Google Tensor G2 est à 2.85 GHz.

NVIDIA Tegra X1 Caractéristique Google Tensor G2
8 Cores 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Architecture de base hybrid (Prime / big.LITTLE)
Non Hyperthreading Non
Non Overclocking ? Non
2.00 GHz
4x Cortex-A57
A-Core 2.85 GHz
2x Cortex-X1
2.00 GHz
4x Cortex-A53
B-Core 2.35 GHz
2x Cortex-A78
-- C-Core 1.80 GHz
4x Cortex-A55

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.

NVIDIA Tegra X1 Caractéristique Google Tensor G2
-- Matériel AI Google Tensor AI
-- Spécifications de l'IA Google Edge TPU @ 4 TOPS

Graphiques internes

Le NVIDIA Tegra X1 ou Google Tensor G2 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.

NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) GPU ARM Mali-G710 MP7
0.30 GHz Fréquence GPU 0.90 GHz
1.00 GHz GPU (Turbo) --
1 GPU Generation Vallhall 3
20 nm La technologie 4 nm
1 Max. affiche 1
2 Unités d'exécution 7
256 Shader --
Non Hardware Raytracing Non
Non Frame Generation Non
2 Go Max. GPU Mémoire --
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.

NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) GPU ARM Mali-G710 MP7
Décoder Codec h265 / HEVC (8 bit) Décoder / Encoder
Décoder Codec h265 / HEVC (10 bit) Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec h264 Décoder / Encoder
Décoder Codec VP9 Décoder / Encoder
Décoder Codec VP8 Décoder / Encoder
Non Codec AV1 Décoder
Décoder Codec AVC Décoder / Encoder
Décoder Codec VC-1 Décoder / Encoder
Décoder / Encoder Codec JPEG Décoder / Encoder

Mémoire & PCIe

Le NVIDIA Tegra X1 peut utiliser jusqu'à 8 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire. La bande passante mémoire maximale est de 25.6 Go/s. Le Google Tensor G2 prend en charge jusqu'à 12 Go de mémoire dans 2 canaux de mémoire et atteint une bande passante mémoire allant jusqu'à 53.0 Go/s.

NVIDIA Tegra X1 Caractéristique Google Tensor G2
LPDDR4-3200 Mémoire LPDDR5-5500
8 Go Max. Mémoire 12 Go
2 (Dual Channel) Canaux de mémoire 2 (Dual Channel)
25.6 Go/s Max. Bande passante 53.0 Go/s
Non ECC Non
2.50 MB L2 Cache 8.00 MB
-- L3 Cache 4.00 MB
-- Version PCIe --
-- PCIe lanes --
-- PCIe Bande passante --

Gestion thermale

La puissance thermique nominale (TDP en abrégé) du NVIDIA Tegra X1 est de 7 W, tandis que le Google Tensor G2 a un TDP de 10 W. Le TDP spécifie la solution de refroidissement nécessaire pour refroidir suffisamment le processeur.

NVIDIA Tegra X1 Caractéristique Google Tensor G2
7 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
5 W TDP down --
-- Tjunction max. --

Détails techniques

Le NVIDIA Tegra X1 est fabriqué en 20 nm et a 2.50 cache de Mo. Le Google Tensor G2 est fabriqué en 4 nm et dispose d'un cache 12.00 Mo.

NVIDIA Tegra X1 Caractéristique Google Tensor G2
20 nm La technologie 4 nm
Chiplet Conception de puce Chiplet
Armv8-A (64 bit) Jeu d'instructions (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- Extensions ISA --
-- Socket --
Aucun La virtualisation Aucun
Non AES-NI Non
Systèmes d'exploitation Android
Q1/2017 Date de sortie Q4/2022
-- Prix de sortie --
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Performance moyenne dans les benchmarks

⌀ Performances monocœur dans 1 Benchmarks CPU
NVIDIA Tegra X1 (22%)
Google Tensor G2 (100%)
⌀ Performances multicœurs dans 1 Benchmarks CPU
NVIDIA Tegra X1 (24%)
Google Tensor G2 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
308 (22%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
798 (24%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) @ 1.00 GHz
512 (73%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (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.
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (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).
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (100%)

Périphériques utilisant ce processeur

NVIDIA Tegra X1 Google Tensor G2
NVIDIA Shield (1. Gen)
Nintendo Switch
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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