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 (3) |
| Groupe de processeurs: | Google Tensor (1) |
| Architecture: | G1 |
| Segment: | Mobile |
| 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 |
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.
| Matériel AI: | Google Tensor AI |
|---|---|
| Spécifications de l'IA: | Google Edge TPU @ 1.6 TOPS |
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. |
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| 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 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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AMD EPYC 7662
64C 128T @ 3.30 GHz |
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Intel Xeon D-1749NT
10C 20T @ 3.50 GHz |
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Intel Xeon D-1739
8C 16T @ 3.50 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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AMD Ryzen 3 7320U
4C 8T @ 4.10 GHz |
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AMD EPYC 7302P
16C 32T @ 3.30 GHz |
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Intel Xeon Gold 6140
18C 36T @ 3.70 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 7 Gen 1
6C 6T @ 2.40 GHz |
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Intel Core i7-3820QM
4C 8T @ 2.70 GHz |
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Intel Xeon Bronze 3104
6C 6T @ 1.70 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Intel Core i5-4690
4C 4T @ 3.70 GHz |
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Intel Core i7-3610QE
4C 8T @ 3.00 GHz |
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Intel Xeon D-1622
4C 8T @ 3.00 GHz |
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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.
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Intel Core i7-7740X
4C 8T @ 4.50 GHz |
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Intel Core i7-10710U
6C 12T @ 4.70 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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Intel Core i9-9980HK
8C 16T @ 5.00 GHz |
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Intel Core i5-10400H
4C 8T @ 4.60 GHz |
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Intel Xeon W-2145
8C 16T @ 4.50 GHz |
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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.
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Intel Core i7-4850HQ
4C 8T @ 3.50 GHz |
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Intel Xeon E5-2620 v2
6C 12T @ 2.30 GHz |
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Intel Xeon E3-1220 v5
4C 4T @ 3.30 GHz |
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Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz |
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Intel Core i7-4950HQ
4C 8T @ 2.40 GHz |
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Intel Core i7-4722HQ
4C 8T @ 2.40 GHz |
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Intel Core i5-5675R
4C 4T @ 3.30 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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AMD Ryzen 7 5700U
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz |
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AMD Ryzen 9 5900HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz |
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AMD Ryzen 9 5980HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz |
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Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz |
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Intel Core Ultra 7 155UL
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.95 GHz |
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Intel Core Ultra 7 155U
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.95 GHz |
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Intel Core i7-1165G7
Intel Iris Xe Graphics 96 (Tiger Lake) @ 1.30 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) 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).
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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 5 (SC)
2,488 entrées
2,488 entrées
Geekbench 5 (MC)
2,461 entrées
2,461 entrées
Geekbench 6 (SC)
1,755 entrées
1,755 entrées
Geekbench 6 (MC)
1,703 entrées
1,703 entrées
FP32 SP (iGPU)
2,042 entrées
2,042 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
AI / ML Performance
119 entrées
119 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.
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