Google Tensor G2 Benchmark, test et spécifications

Dernière mise à jour: 12.03.2024

Le Google Tensor G2 a 8 cœurs avec 8 threads et est basé sur le 2. Gène de la série Google Tensor. Le processeur a été publié en Q4/2022. Le Google Tensor G2 marque 1,068 points dans le benchmark Geekbench 5 monocœur. Dans le benchmark multicœur Geekbench 5, le résultat est de 3,149 points.

Lignée du processeur
Le segment dans lequel nous avons classé le Google Tensor G2. Ici, vous pouvez voir au premier coup d'œil s'il s'agit d'un processeur de bureau ou d'un processeur mobile, par exemple, ou quel processeur peut être le successeur de Google Tensor G2.
Nom:	Google Tensor G2
Famille:	Google Tensor (3)
Groupe de processeurs:	Google Tensor G2 (1)
Architecture:	G2
Segment:	Mobile
Génération:	2
Prédécesseur:	Google Tensor
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 de Google Tensor G2 est 2.85 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-A78
C-Core:	4x Cortex-A55

Hyperthreading / SMT:	Non
Overclocking:	Non
A-Core La fréquence:	2.85 GHz
B-Core La fréquence:	2.35 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 @ 4 TOPS

Graphiques internes

Le Google Tensor G2 a des graphiques intégrés, appelés iGPU en abrégé. Plus précisément, le Google Tensor G2 utilise le ARM Mali-G710 MP7, qui a des shaders de texture -- et des unités d'exécution 7. L'iGPU utilise la mémoire principale du système comme mémoire graphique et repose sur la matrice du processeur.

Nom du GPU:	ARM Mali-G710 MP7
Fréquence GPU:	0.90 GHz
GPU (Turbo):	Pas de turbo
Unités d'exécution:	7
Shader:	--
Hardware Raytracing:	Non
Date de sortie:	Q2/2021

Max. affiche:	1
Generation:	Vallhall 3
Direct X:	12
La technologie:	4 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

Type de mémoire:	Bande passante mémoire:
Mémoire & PCIe Le 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.

LPDDR5-5500	53.0 Go/s
Max. Mémoire:	12 Go
Canaux de mémoire:	2 (Dual Channel)
ECC:	Non
PCIe:
PCIe Bande passante:	--

Gestion thermale La 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.

TDP (PL1 / PBP):	10 W
TDP (PL2):	--
TDP up:	--
TDP down:	--
Tjunction max.:	--

Détails techniques

Le Google Tensor G2 est fabriqué en 4 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 12.00 MB cache. Un grand cache peut considérablement accélérer la vitesse du processeur dans certains cas, comme les jeux.

La technologie:	4 nm
Conception de puce:	Chiplet
Socket:	--
L2-Cache:	8.00 MB
L3-Cache:	4.00 MB
AES-NI:	Non
Systèmes d'exploitation:	Android

La virtualisation:	Aucun
Jeu d'instructions (ISA):	Armv8-A (64 bit)
Extensions ISA:	--
Date de sortie:	Q4/2022
Prix de sortie:	--
Numéro d'article:	--
Documents:	--

Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz

achetez maintenant sur Amazon.fr et économisez!

Notez ce processeur

Ici, vous pouvez évaluer ce processeur pour aider les autres visiteurs à prendre leur décision d'achat. La note moyenne de ce processeur est de 4.0 étoiles (13 notes). Évaluez maintenant :

Résultats de référence

Les résultats du benchmark pour le Google Tensor G2 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:

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.


	Intel Core i3-9100 4C 4T @ 4.20 GHz	1069
	Intel Core i7-8650U 4C 8T @ 4.20 GHz	1069
	Intel Xeon E3-1225 v6 4C 4T @ 3.70 GHz	1069
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	1068
	Intel Core i5-10600T 6C 12T @ 4.00 GHz	1068
	Intel Xeon E3-1225 v5 4C 4T @ 3.70 GHz	1068
	Intel Core i5-10210U 4C 8T @ 4.20 GHz	1067

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.


	Intel Core i5-6600 4C 4T @ 3.60 GHz	3167
	Intel Xeon D-1521 4C 8T @ 2.40 GHz	3163
	AMD Ryzen 7 3750H 4C 8T @ 3.50 GHz	3155
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	3149
	Intel Core i7-4790T 4C 8T @ 3.20 GHz	3148
	Intel Xeon E3-1226 v3 4C 4T @ 3.30 GHz	3144
	Intel Core i7-3770S 4C 8T @ 3.10 GHz	3143

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.


	Intel Xeon W-2175 14C 28T @ 4.30 GHz	1428
	Intel Core i5-9500 6C 6T @ 4.40 GHz	1427
	Intel Core i5-9500F 6C 6T @ 4.40 GHz	1427
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	1426
	Intel Core i3-8350K 4C 4T @ 4.00 GHz	1426
	Intel Xeon W-2135 6C 12T @ 4.50 GHz	1422
	Intel Xeon W-2195 18C 36T @ 4.30 GHz	1422

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.


	Intel Core i7-1060G7 4C 8T @ 2.60 GHz	3360
	Intel Core i5-4670 4C 4T @ 3.60 GHz	3349
	Intel Core i5-7400 4C 4T @ 3.30 GHz	3346
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	3342
	Intel Core i7-5700HQ 4C 8T @ 3.20 GHz	3342
	Samsung Exynos 2100 8C 8T @ 2.90 GHz	3339
	Intel Core i7-4810MQ 4C 8T @ 3.70 GHz	3339

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.


	AMD A10-7800 AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz	702
	AMD A10-7850K AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz	702
	AMD A8-7600 AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz	702
	Google Tensor G2 ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz	700
	Intel Core i3-1000NG4 Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0.90 GHz	691
	Intel Core i3-1000G4 Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0.90 GHz	691
	Intel Core i5-12600HX Intel UHD Graphics 770 @ 1.35 GHz	691

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.


	Qualcomm Snapdragon 888 8C 8T @ 2.84 GHz	816812
	MediaTek Dimensity 8100 8C 8T @ 2.85 GHz	811000
	Apple A15 Bionic (4-GPU) 6C 6T @ 3.23 GHz	806250
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	789419
	Apple A12Z Bionic 8C 8T @ 2.49 GHz	779044
	Apple A14 Bionic 6C 6T @ 3.00 GHz	729968
	Qualcomm Snapdragon 870 8C 8T @ 3.20 GHz	727650

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).


	MediaTek Dimensity 1000 8C 8T @ 2.60 GHz	4.5
	MediaTek Dimensity 1000C 8C 8T @ 2.00 GHz	4.5
	MediaTek Dimensity 1000L 8C 8T @ 2.20 GHz	4.5
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	4
	Qualcomm Snapdragon 732G 8C 8T @ 2.30 GHz	3.6
	Qualcomm Snapdragon 730G 8C 8T @ 2.20 GHz	3.6
	Qualcomm Snapdragon 730 8C 8T @ 2.20 GHz	3.6

Benchmarks

Geekbench 5 (SC)
2,488 entrées

Geekbench 5 (MC)
2,461 entrées

Geekbench 6 (SC)
1,755 entrées

Geekbench 6 (MC)
1,703 entrées

FP32 SP (iGPU)
2,042 entrées

AnTuTu 9 Benchmark
90 entrées

AI / ML Performance
119 entrées

Description du processeur

Le Google Tensor G2 est un processeur pour smartphone développé par Google et utilisé exclusivement dans le Google Pixel 7 et le Google Pixel 7 Pro de Google. Le processeur dispose de 8 cœurs de processeur et utilise une structure de base hybride. La particularité est que le Google Tensor G2 ne possède pas un cœur Prime très cadencé, mais deux.

Les cœurs Prime utilisent la conception Cortex-X1 dARM et une horloge allant jusquà 2,85 GHz. Ils sont complétés par deux Cortex-A78 cadencés à 2,35 GHz. Il existe également quatre cœurs supplémentaires à économie dénergie Cortex-A55 qui ne fonctionnent quà 1,8 GHz, mais sont particulièrement économes en énergie. Sur les appareils mobiles, cela peut prolonger la durée de vie de la batterie, car les cœurs de processeur les plus gros sont mis en veille et ne sont utilisés que lorsquils sont nécessaires.

En matière daccélération de lIA, le Google Tensor G2 peut sappuyer sur le Google Edge TPU avec une puissance de calcul IA allant jusquà 4 TOPS. Le Google Edge TPU accélère, par exemple, les fonctions de lappareil photo, le traitement des images et des vidéos. L’accélération de l’IA peut également contribuer à garantir que les cœurs de processeur soient le moins nécessaires possible.

Le Google Tensor G2 utilise un ARM Mali-G710 MP7 comme carte graphique. Avec une puissance de calcul GPU théorique de 0,7 TFLOPS, cela est tout à fait adapté pour jouer en douceur à la plupart des jeux sur smartphone.

Le Google Tensor G2 prend en charge jusquà 12 Go de mémoire DDR5-5500 avec une bande passante mémoire maximale allant jusquà 53 Go/s. Cette bande passante mémoire est plutôt bonne pour un smartphone et comparable à celle de nombreux ordinateurs portables.

Google ne précise pas directement le TDP du Google Tensor G2, donc sur la base de la consommation dénergie et des fréquences dhorloge, nous estimons le TDP à 10 watts. Cela le place dans un domaine dans lequel fonctionnent de nombreux processeurs de smartphones modernes.

Comparaisons populaires


1.		Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2.		Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
3.		Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
4.		Google Tensor vs Google Tensor G2
5.		Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 vs Google Tensor G2
6.		Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
7.		Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 865
8.		Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
9.		Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 vs Google Tensor G2
10.		Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 765G

retour à l'index