Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) vs Google Tensor G3

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Confronto con benchmark


Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G3
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Google Tensor G3

Confronto CPU

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) o Google Tensor G3 - quale processore è più veloce? In questo confronto guardiamo le differenze e analizziamo quale di queste due CPU è migliore. Confrontiamo i dati tecnici e i risultati dei benchmark.

Il Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) ha 10 core con 10 thread e clock con una frequenza massima di 3,20 GHz. Fino a 32 GB di memoria sono supportati in 2 canali di memoria. Il Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) è stato rilasciato in Q3/2021.

Il Google Tensor G3 ha 8 core con 8 thread e clock con una frequenza massima di 2,91 GHz. La CPU supporta fino a 12 GB di memoria in 2 canali di memoria. Il Google Tensor G3 è stato rilasciato in Q3/2023.
Apple M series (25) Famiglia Google Tensor (3)
Apple M1 (9) Gruppo CPU Google Tensor G3 (1)
1 Generazione 3
M1 Architettura G3
Mobile Segmento Mobile
-- Predecessore Google Tensor
Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Successore --

CPU Cores e frequenza di base

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) ha 10 core CPU e può calcolare 10 thread in parallelo. La frequenza di clock di Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) è 0,60 GHz (3,20 GHz) mentre Google Tensor G3 ha 8 core CPU e 8 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Google Tensor G3 è al 2,91 GHz.

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Caratteristica Google Tensor G3
10 Cores 8
10 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) Architettura principale hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
0,60 GHz (3,20 GHz)
8x Firestorm
A-Core 2,91 GHz
1x Cortex-X3
0,60 GHz (2,06 GHz)
2x Icestorm
B-Core 2,37 GHz
4x Cortex-A715
-- C-Core 1,70 GHz
4x Cortex-A510

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Caratteristica Google Tensor G3
Apple Neural Engine Hardware AI Google Tensor AI
16 Neural cores @ 11 TOPS Specifiche AI Google Edge TPU

Grafica interna

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) o Google Tensor G3 ha una grafica integrata, chiamata iGPU in breve. L'iGPU utilizza la memoria principale del sistema come memoria grafica e si trova sul die del processore.

Apple M1 Pro (14 Core) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
0,39 GHz Frequenza GPU 0,89 GHz
1,30 GHz GPU (Turbo ) --
1 GPU Generation Vallhall
5 nm Tecnologia 4 nm
3 Max. visualizzazioni 0
224 Unità di esecuzione 10
1792 Shader --
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
32 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 M1 Pro (14 Core) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
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 Codec VP8 Decodificare / Codificare
No Codec AV1 Decodificare / Codificare
Decodificare Codec AVC Decodificare / Codificare
Decodificare Codec VC-1 Decodificare / Codificare
Decodificare / Codificare Codec JPEG Decodificare / Codificare

Memoria & PCIe

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) può utilizzare fino a 32 GB di memoria in 2 canali di memoria. La larghezza di banda massima della memoria è 102,4 GB/s. Google Tensor G3 supporta fino a 12 GB di memoria in 2 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 53,0 GB/s.

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Caratteristica Google Tensor G3
LPDDR5-6400 Memoria LPDDR5-5500
32 GB Max. Memoria 12 GB
2 (Dual Channel) Canali di memoria 2 (Dual Channel)
102,4 GB/s Max. Larghezza di banda 53,0 GB/s
No ECC No
28,00 MB L2 Cache --
-- L3 Cache --
4.0 Versione PCIe --
-- Linee PCIe --
-- PCIe Larghezza di banda --

Gestione termica

La potenza di progettazione termica (TDP in breve) di Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) è 45 W, mentre Google Tensor G3 ha un TDP di 10 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Caratteristica Google Tensor G3
45 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Dettagli tecnici

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) è prodotto in 5 nm e ha 28,00 MB di cache. Il Google Tensor G3 è prodotto in 4 nm e ha una cache di 0,00 MB.

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Caratteristica Google Tensor G3
5 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet Design a chip Chiplet
Armv8.5-A (64 bit) Set di istruzioni (ISA) Armv9-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation Estensioni ISA --
-- Presa --
Apple Virtualization Framework Virtualizzazione Nessuno
Si AES-NI No
macOS Sistemi operativi Android
Q3/2021 Data di lancio Q3/2023
-- Prezzo di rilascio --
mostra più dati mostra più dati


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Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) (100%)
Google Tensor G3 (73%)
⌀ Prestazioni multi-core in 2 benchmark CPU
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) (100%)
Google Tensor G3 (33%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
1768 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1267 (72%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
12574 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
3631 (29%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
2397 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1759 (73%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
12407 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
4533 (37%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
Apple M1 Pro (14 Core) @ 1,30 GHz
4580 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0,89 GHz
1 (0%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Il benchmark Cinebench 2024 si basa sul motore di rendering Redshift, utilizzato anche nel programma 3D di Maxon Cinema 4D. Le corse di benchmark durano 10 minuti ciascuna per testare se il processore è limitato dalla generazione di calore.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
113 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Il test Multi-Core del benchmark Cinebench 2024 utilizza tutti i core della CPU per eseguire il rendering utilizzando il motore di rendering Redshift, utilizzato anche in Maxons Cinema 4D. L'esecuzione del benchmark dura 10 minuti per verificare se il processore è limitato dalla generazione di calore.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
802 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è anch'esso basato su Cinema 4D. Cinema 4D è un software usato a livello mondiale per creare forme in 3D. 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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
1534 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è anch'esso basato su Cinema 4D. Cinema 4D è un software usato a livello mondiale per creare forme in 3D. Il test multi-core coinvolge tutti i nuclei elaborativi della CPU e si avvale del hyperthreading.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
12390 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

AnTuTu 10 Benchmark

Il benchmark AnTuTu 10 è uno dei benchmark più conosciuti per i processori mobili, ora disponibile nella versione 10. Esiste una versione per smartphone e tablet basati su Android, nonché una versione per dispositivi mobili Apple, ovvero iPhone e iPad.

Il benchmark Antutu 10 ha 3 fasi. Nella prima fase viene testata la RAM del dispositivo, nella fase 2 viene testata la grafica e nella fase finale l'intero dispositivo viene spinto ai limiti delle prestazioni eseguendo il rendering della grafica 3D.

Antutu 10 è quindi ideale per confrontare le prestazioni di diversi dispositivi.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 0,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
1106280 (100%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 0,60 GHz
0 (0%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
894587 (100%)

Blender 3.1 Benchmark

In Blender Benchmark 3.1, le scene "mostro", "spazzatura" e "aula" vengono renderizzate e viene misurato il tempo richiesto dal sistema. Nel nostro benchmark testiamo la CPU e non la scheda grafica. Blender 3.1 è stato presentato come versione standalone a marzo 2022.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 3,20 GHz
192 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Prestazioni della CPU per watt (efficienza)

Efficienza del processore a pieno carico nel benchmark Cinebench R23 (multi-core). Il risultato del benchmark è diviso per l'energia media richiesta (potenza del pacchetto CPU in watt). Più alto è il valore, più efficiente è la CPU a pieno carico.
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
12.390 CB R23 MC @ 45 W
275 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
2,91 GHz
0 (0%)

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 M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
10C 10T @ 0,60 GHz
11 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2,91 GHz
0 (0%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Google Tensor G3
Apple MacBook Pro 14 (2021)
Apple MacBook Pro 16 (2021)
Google Pixel 8
Google Pixel 8 Pro

I confronti più popolari che contengono questa CPU

1. Apple M2Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) Apple M2 vs Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
2. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2Google Tensor G3 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 vs Google Tensor G3
3. Google Tensor G3Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
4. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3Google Tensor G3 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 vs Google Tensor G3
5. Apple A17 ProGoogle Tensor G3 Apple A17 Pro vs Google Tensor G3
6. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G3 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G3
7. Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)Apple M1 Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) vs Apple M1
8. Google Tensor G3Google Tensor Google Tensor G3 vs Google Tensor
9. Apple A16 BionicGoogle Tensor G3 Apple A16 Bionic vs Google Tensor G3
10. Qualcomm Snapdragon 888Google Tensor G3 Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G3


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