Google Tensor G2 vs Apple A17 Pro

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Confronto con benchmark


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple A17 Pro
Google Tensor G2 Apple A17 Pro

Confronto CPU

Google Tensor G2 o Apple A17 Pro - 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 G2 ha 8 core con 8 thread e clock con una frequenza massima di 2,85 GHz. Fino a 12 GB di memoria sono supportati in 2 canali di memoria. Il Google Tensor G2 è stato rilasciato in Q4/2022.

Il Apple A17 Pro ha 6 core con 6 thread e clock con una frequenza massima di 3,78 GHz. La CPU supporta fino a 8 GB di memoria in 1 canali di memoria. Il Apple A17 Pro è stato rilasciato in Q3/2023.
Google Tensor (3) Famiglia Apple A series (22)
Google Tensor G2 (1) Gruppo CPU Apple A17 (1)
2 Generazione 17
G2 Architettura A17
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecessore Apple A16 Bionic
-- Successore --

CPU Cores e frequenza di base

Google Tensor G2 ha 8 core CPU e può calcolare 8 thread in parallelo. La frequenza di clock di Google Tensor G2 è 2,85 GHz mentre Apple A17 Pro ha 6 core CPU e 6 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Apple A17 Pro è al 3,78 GHz.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple A17 Pro
8 Cores 6
8 Threads 6
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architettura principale hybrid (big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 3,78 GHz
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 2,11 GHz
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 G2 Caratteristica Apple A17 Pro
Google Tensor AI Hardware AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Specifiche AI 16 Neural cores @ 35 TOPS

Grafica interna

Google Tensor G2 o Apple A17 Pro 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-G710 MP7 GPU Apple A17 Pro (6 GPU Cores)
0,90 GHz Frequenza GPU 1,40 GHz
-- GPU (Turbo ) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm Tecnologia 3 nm
1 Max. visualizzazioni 3
7 Unità di esecuzione 24
-- Shader 768
No Hardware Raytracing Si
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-G710 MP7 GPU Apple A17 Pro (6 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 Decodificare
Decodificare / Codificare Codec AVC Decodificare
Decodificare / Codificare Codec VC-1 Decodificare
Decodificare / Codificare Codec JPEG Decodificare / Codificare

Memoria & PCIe

Google Tensor G2 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 A17 Pro supporta fino a 8 GB di memoria in 1 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 51,2 GB/s.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple A17 Pro
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 8 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
4,00 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 G2 è 10 W, mentre Apple A17 Pro ha un TDP di 11 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple A17 Pro
10 W TDP (PL1 / PBP) 11 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

Dettagli tecnici

Google Tensor G2 è prodotto in 4 nm e ha 12,00 MB di cache. Il Apple A17 Pro è prodotto in 3 nm e ha una cache di 44,00 MB.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple A17 Pro
4 nm Tecnologia 3 nm
Chiplet 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
Q4/2022 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
Google Tensor G2 (49%)
Apple A17 Pro (100%)
⌀ Prestazioni multi-core in 3 benchmark CPU
Google Tensor G2 (57%)
Apple A17 Pro (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1068 (50%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
2140 (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3149 (54%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
5868 (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
1426 (48%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
2952 (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
3342 (45%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
7462 (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 G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0,90 GHz
700 (33%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1,40 GHz
2147 (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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
789419 (71%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
1108570 (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
4 (11%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
35 (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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3,78 GHz
1488440 (100%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor G2 Apple A17 Pro
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple iPhone 15 Pro
Apple iPhone 15 Pro Max

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10. Apple A17 ProApple M3 Apple A17 Pro vs Apple M3


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