Google Tensor vs Apple A16 Bionic

Ultimo aggiornamento:

Confronto con benchmark


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

Confronto CPU

Google Tensor o Apple A16 Bionic - 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 Google Tensor ha 8 core con 8 thread e clock con una frequenza massima di 2,80 GHz. Fino a 12 GB di memoria sono supportati in 2 canali di memoria. Il Google Tensor è stato rilasciato in Q4/2021.

Il Apple A16 Bionic ha 6 core con 6 thread e clock con una frequenza massima di 3,46 GHz. La CPU supporta fino a 6 GB di memoria in 1 canali di memoria. Il Apple A16 Bionic è stato rilasciato in Q3/2022.
Google Tensor (3) Famiglia Apple A series (22)
Google Tensor (1) Gruppo CPU Apple A16 (1)
1 Generazione 16
G1 Architettura A16
Mobile Segmento Mobile
-- Predecessore Apple A15 Bionic (5-GPU)
Google Tensor G2 Successore Apple A17 Pro

CPU Cores e frequenza di base

Google Tensor ha 8 core CPU e può calcolare 8 thread in parallelo. La frequenza di clock di Google Tensor è 2,80 GHz mentre Apple A16 Bionic ha 6 core CPU e 6 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Apple A16 Bionic è al 3,46 GHz.

Google Tensor Caratteristica Apple A16 Bionic
8 Cores 6
8 Threads 6
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architettura principale hybrid (big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,80 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 3,46 GHz
2x Everest
2,25 GHz
2x Cortex-A76
B-Core 2,02 GHz
4x Sawtooth
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Core --

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.

Google Tensor Caratteristica Apple A16 Bionic
Google Tensor AI Hardware AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS Specifiche AI 16 Neural cores @ 17 TOPS

Grafica interna

Google Tensor o Apple A16 Bionic 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.

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple A16 (5 GPU Cores)
0,76 GHz Frequenza GPU 1,34 GHz
-- GPU (Turbo ) --
Vallhall 2 GPU Generation 13
5 nm Tecnologia 4 nm
1 Max. visualizzazioni 3
20 Unità di esecuzione 20
320 Shader 640
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 6 GB
12 DirectX Version --

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.

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple A16 (5 GPU Cores)
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
Decodificare Codec AV1 No
Decodificare / Codificare Codec AVC Decodificare
Decodificare / Codificare Codec VC-1 Decodificare
Decodificare / Codificare Codec JPEG Decodificare / Codificare

Memoria & PCIe

Google Tensor può utilizzare fino a 12 GB di memoria in 2 canali di memoria. La larghezza di banda massima della memoria è 53,0 GB/s. Apple A16 Bionic supporta fino a 6 GB di memoria in 1 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 51,2 GB/s.

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

Gestione termica

La potenza di progettazione termica (TDP in breve) di Google Tensor è 10 W, mentre Apple A16 Bionic ha un TDP di 7.25 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

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

Dettagli tecnici

Google Tensor è prodotto in 5 nm e ha 8,00 MB di cache. Il Apple A16 Bionic è prodotto in 4 nm e ha una cache di 44,00 MB.

Google Tensor Caratteristica Apple A16 Bionic
5 nm Tecnologia 4 nm
Sconosciuto Design a chip Chiplet
Armv8-A (64 bit) Set di istruzioni (ISA) Armv8.6-A (64 bit)
-- Estensioni ISA --
-- Presa --
Nessuno Virtualizzazione Nessuno
No AES-NI No
Android Sistemi operativi iOS
Q4/2021 Data di lancio Q3/2022
-- Prezzo di rilascio --
mostra più dati mostra più dati


Valuta questi processori

Qui puoi valutare il Google Tensor per aiutare gli altri visitatori a prendere le loro decisioni di acquisto. La valutazione media è 4,3 stelle (12 valutazioni). Vota adesso:
Qui puoi valutare il Apple A16 Bionic per aiutare gli altri visitatori a prendere le loro decisioni di acquisto. La valutazione media è 4,4 stelle (39 valutazioni). Vota adesso:


Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
Google Tensor (57%)
Apple A16 Bionic (100%)
⌀ Prestazioni multi-core in 3 benchmark CPU
Google Tensor (61%)
Apple A16 Bionic (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1043 (55%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
1890 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
2915 (53%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
5465 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1494 (59%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
2531 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
3639 (58%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
6299 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 GHz
1943 (100%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
Apple A16 (5 GPU Cores) @ 1,34 GHz
1789 (92%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
691770 (73%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
947502 (100%)

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).
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1.6 (9%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
17 (100%)

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.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
1394590 (100%)

AnTuTu 8 Benchmark

Il benchmark AnTuTu 8 misura le prestazioni di un SoC. AnTuTu confronta CPU, GPU, memoria e UX (esperienza utente) simulando l'utilizzo di browser e app. AnTuTu può eseguire il benchmark di qualsiasi CPU ARM che gira su Android o iOS. I dispositivi potrebbero non essere direttamente confrontabili se il benchmark è stato eseguito con sistemi operativi diversi.

Nel benchmark AnTuTu 8, le prestazioni single-core di un processore sono solo leggermente ponderate. La valutazione consiste nelle prestazioni multi-core del processore, nella velocità della RAM e nelle prestazioni della grafica interna.
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
612494 (100%)
Apple A16 Bionic Apple A16 Bionic
6C 6T @ 3,46 GHz
0 (0%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor Apple A16 Bionic
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
Apple iPhone 14 Pro
Apple iPhone 14 Pro Max

I confronti più popolari che contengono questa CPU

1. Apple A16 BionicApple M1 Apple A16 Bionic vs Apple M1
2. Apple A16 BionicApple A15 Bionic (5-GPU) Apple A16 Bionic vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
3. Apple A16 BionicApple M2 Apple A16 Bionic vs Apple M2
4. Apple A16 BionicQualcomm Snapdragon 8 Gen 2 Apple A16 Bionic vs Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2
5. Apple A17 ProApple A16 Bionic Apple A17 Pro vs Apple A16 Bionic
6. Google TensorQualcomm Snapdragon 888 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 888
7. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor
8. Apple A16 BionicApple A14 Bionic Apple A16 Bionic vs Apple A14 Bionic
9. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
10. Apple A16 BionicApple A13 Bionic Apple A16 Bionic vs Apple A13 Bionic


Torna all'indice