Google Tensor vs Samsung Exynos 2200

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Confronto con benchmark


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Samsung Exynos 2200
Google Tensor Samsung Exynos 2200

Confronto CPU

Google Tensor o Samsung Exynos 2200 - 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 Samsung Exynos 2200 ha 8 core con 8 thread e clock con una frequenza massima di 2,80 GHz. La CPU supporta fino a 12 GB di memoria in 4 canali di memoria. Il Samsung Exynos 2200 è stato rilasciato in Q1/2022.
Google Tensor (3) Famiglia Samsung Exynos (46)
Google Tensor (1) Gruppo CPU Samsung Exynos 2200 (1)
1 Generazione 6
G1 Architettura Cortex-X2/-A710/-A510
Mobile Segmento Mobile
-- Predecessore Samsung Exynos 2100
Google Tensor G2 Successore --

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 Samsung Exynos 2200 ha 8 core CPU e 8 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Samsung Exynos 2200 è al 2,80 GHz.

Google Tensor Caratteristica Samsung Exynos 2200
8 Cores 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architettura principale hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,80 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 2,80 GHz
1x Cortex-X2
2,25 GHz
2x Cortex-A76
B-Core 2,52 GHz
3x Cortex-A710
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Core 1,82 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.

Google Tensor Caratteristica Samsung Exynos 2200
Google Tensor AI Hardware AI --
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS Specifiche AI --

Grafica interna

Google Tensor o Samsung Exynos 2200 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 Samsung Xclipse 920
0,76 GHz Frequenza GPU 1,30 GHz
-- GPU (Turbo ) 1,30 GHz
Vallhall 2 GPU Generation 1
5 nm Tecnologia 4 nm
1 Max. visualizzazioni 0
20 Unità di esecuzione 24
320 Shader 384
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 4 GB
12 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.

ARM Mali-G78 MP20 GPU Samsung Xclipse 920
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 No
Decodificare Codec AV1 Decodificare
Decodificare / Codificare Codec AVC No
Decodificare / Codificare Codec VC-1 No
Decodificare / Codificare Codec JPEG No

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. Samsung Exynos 2200 supporta fino a 12 GB di memoria in 4 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 51,2 GB/s.

Google Tensor Caratteristica Samsung Exynos 2200
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 12 GB
2 (Dual Channel) Canali di memoria 4 (Quad Channel)
53,0 GB/s Max. Larghezza di banda 51,2 GB/s
No ECC No
8,00 MB L2 Cache --
-- L3 Cache --
-- 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 Samsung Exynos 2200 ha un TDP di --. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Google Tensor Caratteristica Samsung Exynos 2200
10 W TDP (PL1 / PBP) --
-- 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 Samsung Exynos 2200 è prodotto in 4 nm e ha una cache di 0,00 MB.

Google Tensor Caratteristica Samsung Exynos 2200
5 nm Tecnologia 4 nm
Sconosciuto Design a chip Sconosciuto
Armv8-A (64 bit) Set di istruzioni (ISA) Armv9-A (64 bit)
-- Estensioni ISA --
-- Presa --
Nessuno Virtualizzazione Nessuno
No AES-NI No
Android Sistemi operativi Android
Q4/2021 Data di lancio Q1/2022
-- Prezzo di rilascio --
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Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
Google Tensor (94%)
Samsung Exynos 2200 (98%)
⌀ Prestazioni multi-core in 3 benchmark CPU
Google Tensor (85%)
Samsung Exynos 2200 (99%)

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 (88%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
1182 (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 (81%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
3586 (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 (100%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
1428 (96%)

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 (100%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
3528 (97%)

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%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
Samsung Xclipse 920 @ 1,30 GHz
1422 (73%)

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 (75%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
917364 (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%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 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).
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2,80 GHz
1.6 (100%)
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2,80 GHz
0 (0%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor Samsung Exynos 2200
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
Samsung Galaxy S22
Samsung Galaxy S22 Plus
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