Google Tensor | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) | |
Confronto CPUGoogle Tensor o Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) - 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 M2 Pro (12-CPU 19-GPU) ha 12 core con 12 thread e clock con una frequenza massima di 3,50 GHz. La CPU supporta fino a 32 GB di memoria in 2 canali di memoria. Il Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) è stato rilasciato in Q1/2023. |
||
Google Tensor (3) | Famiglia | Apple M series (25) |
Google Tensor (1) | Gruppo CPU | Apple M2 (8) |
1 | Generazione | 2 |
G1 | Architettura | M2 |
Mobile | Segmento | Mobile |
-- | Predecessore | Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) |
Google Tensor G2 | Successore | Apple M3 Pro (12-CPU 18-GPU) |
|
||
CPU Cores e frequenza di baseGoogle 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 M2 Pro (12-CPU 19-GPU) ha 12 core CPU e 12 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) è al 0,66 GHz (3,50 GHz). |
||
Google Tensor | Caratteristica | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
8 | Cores | 12 |
8 | Threads | 12 |
hybrid (Prime / big.LITTLE) | Architettura principale | hybrid (big.LITTLE) |
No | Hyperthreading | No |
No | Overclocking ? | No |
2,80 GHz 2x Cortex-X1 |
A-Core | 0,66 GHz (3,50 GHz) 8x Avalanche |
2,25 GHz 2x Cortex-A76 |
B-Core | 0,60 GHz (2,42 GHz) 4x Blizzard |
1,80 GHz 4x Cortex-A55 |
C-Core | -- |
Intelligenza artificiale e apprendimento automaticoI 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 M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
Google Tensor AI | Hardware AI | Apple Neural Engine |
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS | Specifiche AI | 16 Neural cores @ 15.8 TOPS |
Grafica internaGoogle Tensor o Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) 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 M2 Pro (19 Core) |
0,76 GHz | Frequenza GPU | 0,45 GHz |
-- | GPU (Turbo ) | 1,40 GHz |
Vallhall 2 | GPU Generation | 2 |
5 nm | Tecnologia | 5 nm |
1 | Max. visualizzazioni | 3 |
20 | Unità di esecuzione | 304 |
320 | Shader | 2432 |
No | Hardware Raytracing | No |
No | Frame Generation | No |
-- | Max. GPU Memoria | 32 GB |
12 | DirectX Version | -- |
Hardware codec supportUn 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 M2 Pro (19 Core) |
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 |
Decodificare | Codec AV1 | No |
Decodificare / Codificare | Codec AVC | Decodificare |
Decodificare / Codificare | Codec VC-1 | Decodificare |
Decodificare / Codificare | Codec JPEG | Decodificare / Codificare |
Memoria & PCIeGoogle 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 M2 Pro (12-CPU 19-GPU) supporta fino a 32 GB di memoria in 2 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 102,4 GB/s. |
||
Google Tensor | Caratteristica | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
LPDDR5-5500 | Memoria | LPDDR5-6400 |
12 GB | Max. Memoria | 32 GB |
2 (Dual Channel) | Canali di memoria | 2 (Dual Channel) |
53,0 GB/s | Max. Larghezza di banda | 102,4 GB/s |
No | ECC | No |
8,00 MB | L2 Cache | 36,00 MB |
-- | L3 Cache | -- |
-- | Versione PCIe | 4.0 |
-- | Linee PCIe | -- |
-- | PCIe Larghezza di banda | -- |
Gestione termicaLa potenza di progettazione termica (TDP in breve) di Google Tensor è 10 W, mentre Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) ha un TDP di 40 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore. |
||
Google Tensor | Caratteristica | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
10 W | TDP (PL1 / PBP) | 40 W |
-- | TDP (PL2) | -- |
-- | TDP up | -- |
-- | TDP down | -- |
-- | Tjunction max. | 100 °C |
Dettagli tecniciGoogle Tensor è prodotto in 5 nm e ha 8,00 MB di cache. Il Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) è prodotto in 5 nm e ha una cache di 36,00 MB. |
||
Google Tensor | Caratteristica | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
5 nm | Tecnologia | 5 nm |
Sconosciuto | Design a chip | Chiplet |
Armv8-A (64 bit) | Set di istruzioni (ISA) | Armv8.5-A (64 bit) |
-- | Estensioni ISA | Rosetta 2 x86-Emulation |
-- | Presa | -- |
Nessuno | Virtualizzazione | Apple Virtualization Framework |
No | AES-NI | Si |
Android | Sistemi operativi | macOS, iPadOS |
Q4/2021 | Data di lancio | Q1/2023 |
-- | Prezzo di rilascio | -- |
mostra più dati | mostra più dati | |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0,76 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
Apple M2 Pro (19 Core) @ 1,40 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 0,66 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 0,66 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 0,66 GHz |
Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
Google Tensor
2,80 GHz |
|||
Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)
14.855 CB R23 MC @ 40 W |
Dispositivi che utilizzano questo processore |
|
Google Tensor | Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) |
Google Pixel 6 Google Pixel 6 Pro |
Apple MacBook Pro 16 (2023) |