Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)

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Confronto con benchmark


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)

Confronto CPU

Google Tensor G2 o Apple M2 (8-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 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 M2 (8-GPU) ha 8 core con 8 thread e clock con una frequenza massima di 3,50 GHz. La CPU supporta fino a 24 GB di memoria in 2 canali di memoria. Il Apple M2 (8-GPU) è stato rilasciato in Q2/2022.
Google Tensor (3) Famiglia Apple M series (23)
Google Tensor G2 (1) Gruppo CPU Apple M2 (8)
2 Generazione 2
G2 Architettura M2
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecessore Apple M1
-- Successore Apple M3 (8-GPU)

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 M2 (8-GPU) ha 8 core CPU e 8 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Apple M2 (8-GPU) è al 0,66 GHz (3,50 GHz).

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 (8-GPU)
8 Cores 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architettura principale hybrid (big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 0,66 GHz (3,50 GHz)
4x Avalanche
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 0,60 GHz (2,42 GHz)
4x Blizzard
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 M2 (8-GPU)
Google Tensor AI Hardware AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Specifiche AI 16 Neural cores @ 15.8 TOPS

Grafica interna

Google Tensor G2 o Apple M2 (8-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-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
0,90 GHz Frequenza GPU 0,45 GHz
-- GPU (Turbo ) 1,40 GHz
Vallhall 3 GPU Generation 2
4 nm Tecnologia 5 nm
1 Max. visualizzazioni 2
7 Unità di esecuzione 128
-- Shader 1024
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 24 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 M2 (8 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 & 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 M2 (8-GPU) supporta fino a 24 GB di memoria in 2 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 102,4 GB/s.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 (8-GPU)
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 24 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 20,00 MB
4,00 MB L3 Cache --
-- Versione PCIe 4.0
-- 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 M2 (8-GPU) ha un TDP di 20 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 (8-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 20 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °C

Dettagli tecnici

Google Tensor G2 è prodotto in 4 nm e ha 12,00 MB di cache. Il Apple M2 (8-GPU) è prodotto in 5 nm e ha una cache di 20,00 MB.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 (8-GPU)
4 nm Tecnologia 5 nm
Chiplet 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
Q4/2022 Data di lancio Q2/2022
-- Prezzo di rilascio --
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Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
Google Tensor G2 (56%)
Apple M2 (8-GPU) (100%)
⌀ Prestazioni multi-core in 2 benchmark CPU
Google Tensor G2 (35%)
Apple M2 (8-GPU) (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 (57%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
1874 (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 (36%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
8853 (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 (55%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
2596 (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 (33%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
10062 (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 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1,40 GHz
2840 (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 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0,66 GHz
15.8 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
120 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
555 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
1592 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
8558 (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 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0,66 GHz
0 (0%)

Risultati stimati da PassMark CPU Mark

Alcune delle CPU elencate di seguito sono stati sottoposti a benchmarking da CPU-monkey. Tuttavia, la maggior parte delle CPU non sono state testate e i risultati sono stati stimati utilizzando una formula segreta di proprietà di CPU-monkey. Come tali, essi non riflettono con precisione i valori attuali di Passmark CPU Mark e non sono stati approvati da PAssMark Software Pty Ltd.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
15472 (100%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender è un software di grafica 3D gratuito per il rendering (creazione) di corpi 3D, che può anche essere strutturato e animato nel software. Il benchmark di Blender crea scene predefinite e misura i tempi richiesti per l'intera scena. Più breve è il tempo richiesto, meglio è. La scena di riferimento, abbiamo selezionato bmw27.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3,50 GHz
277 (100%)

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.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2,85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8.558 CB R23 MC @ 20 W
428 (100%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

I confronti più popolari che contengono questa CPU

1. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2. Apple M3Apple M2 (8-GPU) Apple M3 vs Apple M2 (8-GPU)
3. Google Tensor G3Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
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5. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
6. Intel Core i7-1360PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1360P vs Apple M2 (8-GPU)
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8. Intel Core i7-1260PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1260P vs Apple M2 (8-GPU)
9. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
10. Apple M2 (8-GPU)Intel Core i5-13600K Apple M2 (8-GPU) vs Intel Core i5-13600K


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