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Google Tensor Benchmark, test et spécifications
Dernière mise à jour:
Le Google Tensor a 8 cœurs avec 8 threads et est basé sur le 1. Gène de la série Google Tensor. Le processeur a été publié en Q4/2021. Le Google Tensor marque 1,043 points dans le benchmark Geekbench 5 monocœur. Dans le benchmark multicœur Geekbench 5, le résultat est de 2,915 points.
| Nom: | Google Tensor |
|---|---|
| Famille: | Google Tensor (4) |
| Groupe de processeurs: | Google Tensor (1) |
| Architecture: | G1 |
| La technologie: | 5 nm |
| Segment: | Smartphone / Tablet |
| Génération: | 1 |
| Prédécesseur: | -- |
| Successeur: | Google Tensor G2 |
Cœurs de processeur et fréquence de base
Le Google Tensor a 8 cœurs de processeur et peut calculer 8 threads en parallèle. La fréquence d'horloge de Google Tensor est 2.80 GHz. Le nombre de cœurs de processeur affecte grandement la vitesse du processeur et constitue un indicateur de performance important.
| CPU Cores / Threads: | 8 / 8 |
|---|---|
| Architecture de base: | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| A-Core: | 2x Cortex-X1 |
| B-Core: | 2x Cortex-A76 |
| C-Core: | 4x Cortex-A55 |
| Hyperthreading / SMT: | Non |
|---|---|
| Overclocking: | Non |
| A-Core La fréquence: | 2.80 GHz |
| B-Core La fréquence: | 2.25 GHz |
| C-Core La fréquence: | 1.80 GHz |
Performances de l'IA NPU
Les valeurs de performances de l'unité AI du processeur. Les performances du NPU isolé sont indiquées ici, les performances globales de l'IA (NPU+CPU+iGPU) peuvent être plus élevées. Les processeurs prenant en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent traiter de nombreux calculs, notamment le traitement audio, d'image et vidéo, beaucoup plus rapidement que les processeurs classiques.
| Matériel AI: | Google Tensor AI |
|---|---|
| Spécifications de l'IA: | Google Edge TPU @ 1.6 TOPS |
| NPU + CPU + iGPU: | -- |
Graphiques internes
Le Google Tensor a des graphiques intégrés, appelés iGPU en abrégé. Plus précisément, le Google Tensor utilise le ARM Mali-G78 MP20, qui a des shaders de texture 320 et des unités d'exécution 20. L'iGPU utilise la mémoire principale du système comme mémoire graphique et repose sur la matrice du processeur.
| Nom du GPU: | ARM Mali-G78 MP20 |
|---|---|
| Fréquence GPU: | 0.76 GHz |
| GPU (Turbo): | Pas de turbo |
| Unités d'exécution: | 20 |
| Shader: | 320 |
| Hardware Raytracing: | Non |
| Date de sortie: | Q4/2021 |
| Max. affiche: | 1 |
|---|---|
| Generation: | Vallhall 2 |
| Direct X: | 12 |
| La technologie: | 5 nm |
| Max. GPU Mémoire: | -- |
| Frame Generation: | Non |
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.
| h265 / HEVC (8 bit): | Décoder / Encoder |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | Décoder / Encoder |
| h264: | Décoder / Encoder |
| VP8: | Décoder / Encoder |
| VP9: | Décoder / Encoder |
| AV1: | Décoder |
|---|---|
| AVC: | Décoder / Encoder |
| VC-1: | Décoder / Encoder |
| JPEG: | Décoder / Encoder |
Mémoire & PCIeLe processeur peut utiliser jusqu'à 12 Go mémoire dans 2 (Dual Channel) canaux mémoire. La bande passante mémoire maximale est de 53.0 Go/s. Le type de mémoire ainsi que la quantité de mémoire peuvent grandement affecter la vitesse du système. |
|
| Type de mémoire: | Bande passante mémoire: |
|---|---|
| LPDDR5-5500 | 53.0 Go/s |
| Max. Mémoire: | 12 Go |
| Canaux de mémoire: | 2 (Dual Channel) |
| ECC: | Non |
| PCIe: | |
| PCIe Bande passante: | -- |
Gestion thermaleLa puissance de conception thermique (TDP en abrégé) du processeur est de 10 W. Le TDP spécifie la solution de refroidissement nécessaire pour refroidir suffisamment le processeur. Le TDP donne généralement une idée approximative de la consommation électrique réelle du CPU. |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 10 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | -- |
| TDP down: | -- |
| Tjunction max.: | -- |
Détails techniques
Le Google Tensor est fabriqué en 5 nm. Plus le processus de fabrication d'un processeur est petit, plus il est moderne et économe en énergie. Dans l'ensemble, le processeur a 8.00 MB cache. Un grand cache peut considérablement accélérer la vitesse du processeur dans certains cas, comme les jeux.
| La technologie: | 5 nm |
|---|---|
| Conception de puce: | |
| Socket: | -- |
| L2-Cache: | 8.00 MB |
| L3-Cache: | -- |
| AES-NI: | Non |
| Systèmes d'exploitation: | Android |
| La virtualisation: | Aucun |
|---|---|
| Jeu d'instructions (ISA): | Armv8-A (64 bit) |
| Extensions ISA: | -- |
| Date de sortie: | Q4/2021 |
| Prix de sortie: | -- |
| Numéro d'article: | -- |
| Documents: | -- |
8C 8T @ 2.80 GHz
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Notez ce processeur
Résultats de référence
Les résultats du benchmark pour le Google Tensor ont été soigneusement vérifiés par nos soins. Nous publions uniquement les résultats de référence qui ont été créés par nous ou qui ont été soumis par un visiteur puis vérifiés par un membre de l'équipe. Tous les résultats sont basés sur et remplissent nos directives de référence.
Captures d'écran:
Captures d'écran:
- Geekbench 5.4.3 on Google Pixel 6 (8 GB LPDDR5), Android 12
- Geekbench 3.4.1 on Google Pixel 6 (8GB LPDDR5), Android 12
- Geekbench 6.2.2 on Google Pixel 6a (6 GB LPPDR5), Android 14
- Geekbench 6.2.2 on Google Pixel 6a (6 GB LPPDR5), Android 14
- Geekbench 6.2.2 Processor details on Google Pixel 6a (6 GB LPPDR5), Android 14
Geekbench 6 Single-Core
Geekbench 6 est un test de charge partielle pour les ordinateurs, ordinateurs portables et smartphones modernes. Dans le test monocœur, seul le cœur du processeur le plus rapide est mesuré. Le test simule les performances du monde réel.
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Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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MediaTek Dimensity 9000+
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2
8C 8T @ 2.91 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
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Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz |
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Geekbench 6 Multi-Core
Le benchmark multicœur pratique Geekbench 6 teste les performances du système sous charge partielle. La consommation énergétique maximale du processeur est loin d'être épuisée.
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Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1
8C 8T @ 3.20 GHz |
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MediaTek Dimensity 9000+
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2
8C 8T @ 2.91 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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MediaTek Dimensity 8020
8C 8T @ 2.60 GHz |
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Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz |
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Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2.80 GHz |
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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.
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HiSilicon Kirin 9000
8C 8T @ 3.13 GHz |
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HiSilicon Kirin 9000E
8C 8T @ 3.13 GHz |
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Samsung Exynos 1580
8C 8T @ 2.91 GHznon vérifié |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz |
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MediaTek Dimensity 8200
8C 8T @ 3.10 GHz |
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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.
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Qualcomm Snapdragon 4 Gen 1
8C 8T @ 2.00 GHz |
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MediaTek Dimensity 1000
8C 8T @ 2.60 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1
6C 6T @ 2.40 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 7s Gen 2
8C 8T @ 0.70 GHz |
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MediaTek Dimensity 8050
8C 8T @ 3.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 778G+
8C 8T @ 2.50 GHz |
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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.
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Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1.40 GHz |
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HiSilicon Kirin 9000E
ARM Mali-G78 MP22 @ 0.76 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8 Elite for Galaxy
Qualcomm Adreno 830 @ 1.20 GHz |
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Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8cx
Qualcomm Adreno 680 @ 0.59 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 for Galaxy
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8s Gen 3
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz |
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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.
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.
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Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz |
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Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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MediaTek Dimensity 1300
8C 8T @ 3.00 GHz |
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MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz |
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AnTuTu 8 Benchmark
Le benchmark AnTuTu 8 mesure les performances d'un SoC. AnTuTu compare le CPU, le GPU, la mémoire ainsi que l'UX (expérience utilisateur) en simulant l'utilisation du navigateur et des applications. AnTuTu peut comparer n'importe quel processeur ARM fonctionnant sous Android ou iOS. Les appareils peuvent ne pas être directement comparables si l'analyse comparative a été effectuée sous différents systèmes d'exploitation.
Dans le benchmark AnTuTu 8, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. L'évaluation comprend les performances multicœurs du processeur, la vitesse de la RAM et les performances des graphiques internes.
Dans le benchmark AnTuTu 8, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. L'évaluation comprend les performances multicœurs du processeur, la vitesse de la RAM et les performances des graphiques internes.
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Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3.00 GHz |
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MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 860
8C 8T @ 2.96 GHz |
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Performances pour l'intelligence artificielle (IA)
Les valeurs de performances de l'unité AI du processeur. Les performances du NPU isolé sont indiquées ici, les performances globales de l'IA (NPU+CPU+iGPU) peuvent être plus élevées.
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).
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).
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Qualcomm Snapdragon 665
8C 8T @ 2.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 670
8C 8T @ 2.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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MediaTek Helio G99
8C 8T @ 2.20 GHz |
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Apple A11 Bionic
6C 6T @ 2.39 GHz |
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MediaTek MT8183
8C 8T @ 2.00 GHz |
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Benchmarks
Geekbench 6 (SC)
1,888 entrées
1,888 entrées
Geekbench 6 (MC)
1,822 entrées
1,822 entrées
Geekbench 5 (SC)
2,510 entrées
2,510 entrées
Geekbench 5 (MC)
2,477 entrées
2,477 entrées
FP32 SP (iGPU)
2,155 entrées
2,155 entrées
AnTuTu 9 Benchmark
90 entrées
90 entrées
AnTuTu 8 Benchmark
118 entrées
118 entrées
Geekbench 3 (SC)
942 entrées
942 entrées
Geekbench 3 (MC)
938 entrées
938 entrées
Performances de l'IA (NPU)
182 entrées
182 entrées
Description du processeur
Le Google Tensor est un processeur système sur puce (SOC) 64 bits développé par la société américaine Google. Il a été lancé au quatrième trimestre 2021 et a été utilisé dans les smartphones de Google, Google Pixel 6, Google Pixel 6 Pro et Google Pixel 6a. Le Google Tensor est la première génération de processeurs Tensor et est fabriqué avec une largeur de structure de 5 nanomètres. Avec le Google Tensor G2, le successeur de la première génération est arrivé en 2022, qui sera installé dans le Google Pixel 7.Le Google Tensor est basé sur une architecture de cœur hybride Prime big.LITTLE et dispose dun total de huit cœurs de processeur. Ceux-ci sont divisés en 2 cœurs principaux, 2 cœurs de performance et 4 cœurs d’efficacité. Les deux cœurs principaux cadencés jusquà 2,80 gigahertz et sont basés sur un cœur ARM Cortex-X1. Les deux cœurs de performance sont basés sur lARM Cortex-A76 et cadencés jusquà 2,25 gigahertz. Les quatre cœurs defficacité, utilisés lorsquaucune puissance de calcul nest nécessaire pour prolonger la durée de vie de la batterie du smartphone, sont basés sur lARM Cortex-A55 et cadencés à un maximum de 1,80 gigahertz.
Avec Google Tensor AI (Google Edge TPU avec performances 1,6 TOPS), un matériel spécial est intégré à Google Tensor, qui prend en charge le calcul de lIA ou du ML dans le matériel.
Lunité graphique interne de Google Tensor est lARM Mali-G78 avec 20 unités dexécution. Cet iGPU dispose dun total de 320 unités de shader et dhorloges allant jusquà 760 mégahertz ; lunité graphique na pas de mode turbo. Il atteint une puissance de calcul FP32 de 1943 GigaFLOPS, en simple précision. LARM Mail-G78 est fabriqué avec une largeur de structure de 5 nanomètres et provient de la génération Valhall 2.
Le Google Tensor G1 était équipé jusquà 12 Go de mémoire LPDDR5-5500 et dispose de 2 canaux mémoire.
Comparaisons populaires
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