Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2

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Confronto con benchmark


Apple A16 Bionic CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple A16 Bionic Google Tensor G2

Confronto CPU

In questo confronto della CPU, confrontiamo Apple A16 Bionic e Google Tensor G2 e utilizziamo i benchmark per verificare quale processore è più veloce.

Confrontiamo il Apple A16 Bionic 6 core processor rilasciato in Q3/2022 con il Google Tensor G2 che ha 8 Core della CPU ed è stato introdotto in Q4/2022.
Apple A series (22) Famiglia Google Tensor (3)
Apple A16 (1) Gruppo CPU Google Tensor G2 (1)
16 Generazione 2
A16 Architettura G2
Mobile Segmento Mobile
Apple A15 Bionic (5-GPU) Predecessore Google Tensor
Apple A17 Pro Successore --

CPU Cores e frequenza di base

Il Apple A16 Bionic è un 6 core processor con una frequenza di clock del 3,46 GHz. Il processore può calcolare 6 thread contemporaneamente. Google Tensor G2 clock con 2,85 GHz, ha 8 core CPU e può calcolare 8 thread in parallelo.

Apple A16 Bionic Caratteristica Google Tensor G2
6 Cores 8
6 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Architettura principale hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
3,46 GHz
2x Everest
A-Core 2,85 GHz
2x Cortex-X1
2,02 GHz
4x Sawtooth
B-Core 2,35 GHz
2x Cortex-A78
-- C-Core 1,80 GHz
4x Cortex-A55

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

I processori con il supporto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) possono elaborare molti calcoli, in particolare l'elaborazione di audio, immagini e video, molto più velocemente dei processori classici. Gli algoritmi per ML migliorano le loro prestazioni quanti più dati hanno raccolto tramite software. Le attività ML possono essere elaborate fino a 10.000 volte più velocemente rispetto a un processore classico.

Apple A16 Bionic Caratteristica Google Tensor G2
Apple Neural Engine Hardware AI Google Tensor AI
16 Neural cores @ 17 TOPS Specifiche AI Google Edge TPU @ 4 TOPS

Grafica interna

La grafica (iGPU) integrata nel processore non solo consente l'output delle immagini senza dover fare affidamento su una soluzione grafica dedicata, ma può anche accelerare in modo efficiente la riproduzione video.

Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Mali-G710 MP7
1,34 GHz Frequenza GPU 0,90 GHz
-- GPU (Turbo ) --
13 GPU Generation Vallhall 3
4 nm Tecnologia 4 nm
3 Max. visualizzazioni 1
20 Unità di esecuzione 7
640 Shader --
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
6 GB Max. GPU Memoria --
-- DirectX Version 12

Hardware codec support

Un codec fotografico o video accelerato nell'hardware può accelerare notevolmente la velocità di lavoro di un processore e prolungare la durata della batteria di notebook o smartphone durante la riproduzione di video.

Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Mali-G710 MP7
Decodificare / Codificare Codec h265 / HEVC (8 bit) Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec h265 / HEVC (10 bit) Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec h264 Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec VP9 Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec VP8 Decodificare / Codificare
No Codec AV1 Decodificare
Decodificare Codec AVC Decodificare / Codificare
Decodificare Codec VC-1 Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec JPEG Decodificare / Codificare

Memoria & PCIe

6 GB di memoria in un massimo di 1 canali di memoria sono supportati da Apple A16 Bionic, mentre Google Tensor G2 supporta un massimo di 12 GB di memoria con una larghezza di banda di memoria massima di 53,0 GB/s abilitata.

Apple A16 Bionic Caratteristica Google Tensor G2
LPDDR5-6400 Memoria LPDDR5-5500
6 GB Max. Memoria 12 GB
1 (Single Channel) Canali di memoria 2 (Dual Channel)
51,2 GB/s Max. Larghezza di banda 53,0 GB/s
No ECC No
20,00 MB L2 Cache 8,00 MB
24,00 MB L3 Cache 4,00 MB
-- Versione PCIe --
-- Linee PCIe --
-- PCIe Larghezza di banda --

Gestione termica

Apple A16 Bionic ha un TDP di 7.25 W. Il TDP di Google Tensor G2 è 10 W. Gli integratori di sistema utilizzano il TDP del processore come guida per il dimensionamento della soluzione di raffreddamento.

Apple A16 Bionic Caratteristica Google Tensor G2
7.25 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Dettagli tecnici

Apple A16 Bionic ha 44,00 MB di cache ed è prodotto in 4 nm. La cache di Google Tensor G2 è a 12,00 MB. Il processore è prodotto in 4 nm.

Apple A16 Bionic Caratteristica Google Tensor G2
4 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Design a chip Chiplet
Armv8.6-A (64 bit) Set di istruzioni (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- Estensioni ISA --
-- Presa --
Nessuno Virtualizzazione Nessuno
No AES-NI No
iOS Sistemi operativi Android
Q3/2022 Data di lancio Q4/2022
-- Prezzo di rilascio --
mostra più dati mostra più dati


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Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
⌀ Prestazioni multi-core in 3 benchmark CPU

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 è un benchmark multi-piattaforma che usa in modo intensivo la memoria del sistema.Il test single-core utilizza solo un nucleo elaborativo della CPU. A tal fine, il numero di nuclei elaborativi o la capacità di hyperthreading non sono rilevanti.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
1890 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (57%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 è un benchmark multi-piattaforma che usa in modo intensivo la memoria del sistema.Il test multi-core coinvolge tutti i nuclei elaborativi della CPU e si avvale del hyperthreading.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
5465 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (58%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 è un punto di riferimento per computer, notebook e smartphone moderni. Ciò che è nuovo è un utilizzo ottimizzato delle architetture CPU più recenti, ad esempio basate sul concetto big.LITTLE e combinando core CPU di diverse dimensioni. Il benchmark single-core valuta solo le prestazioni del core della CPU più veloce, il numero di core della CPU in un processore è irrilevante qui.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
2531 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (56%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 è un punto di riferimento per computer, notebook e smartphone moderni. Ciò che è nuovo è un utilizzo ottimizzato delle architetture CPU più recenti, ad esempio basate sul concetto big.LITTLE e combinando core CPU di diverse dimensioni. Il benchmark multi-core valuta le prestazioni di tutti i core della CPU del processore. I miglioramenti del thread virtuale come AMD SMT o l'Hyper-Threading di Intel hanno un impatto positivo sul risultato del benchmark.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
6299 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (53%)

iGPU - Prestazioni FP32 (GFLOPS a precisione singola)

Le prestazioni di calcolo teoriche dell'unità grafica interna del processore con precisione semplice (32 bit) in GFLOPS. GFLOPS indica quanti miliardi di operazioni in virgola mobile che l'iPPU può eseguire al secondo.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores) @ 1,34 GHz
1789 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (39%)

AnTuTu 9 Benchmark

Il benchmark AnTuTu 9 è molto adatto per misurare le prestazioni di uno smartphone. AnTuTu 9 è piuttosto pesante sulla grafica 3D e ora può anche utilizzare l'interfaccia grafica "Metal". In AnTuTu, anche la memoria e l'esperienza utente (esperienza utente) vengono testate simulando l'utilizzo di browser e app. AnTuTu versione 9 può confrontare qualsiasi CPU ARM in esecuzione su Android o iOS. I dispositivi potrebbero non essere direttamente confrontabili se confrontati con sistemi operativi diversi.

Nel benchmark AnTuTu 9, le prestazioni single-core di un processore sono solo leggermente ponderate. La valutazione è composta dalle prestazioni multi-core del processore, dalla velocità della memoria di lavoro e dalle prestazioni della grafica interna.
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
947502 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (83%)

Prestazioni per Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML)

I processori con il supporto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) possono elaborare molti calcoli, in particolare l'elaborazione di audio, immagini e video, molto più velocemente dei processori classici. Gli algoritmi per ML migliorano le loro prestazioni quanti più dati hanno raccolto tramite software. La performance è espressa in numero (trilioni) di operazioni aritmetiche al secondo (TOPS).
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
17 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (24%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Apple A16 Bionic Google Tensor G2
Apple iPhone 14 Pro
Apple iPhone 14 Pro Max
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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