Google Tensor G2 vs Apple M2 Ultra (76-GPU)

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Confronto con benchmark


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 Ultra (76-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 Ultra (76-GPU)

Confronto CPU

Google Tensor G2 o Apple M2 Ultra (76-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 Ultra (76-GPU) ha 24 core con 24 thread e clock con una frequenza massima di 3,50 GHz. La CPU supporta fino a 192 GB di memoria in 8 canali di memoria. Il Apple M2 Ultra (76-GPU) è stato rilasciato in Q2/2023.
Google Tensor (3) Famiglia Apple M series (25)
Google Tensor G2 (1) Gruppo CPU Apple M2 (8)
2 Generazione 2
G2 Architettura M2
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecessore Apple M1 Ultra (64-GPU)
-- 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 M2 Ultra (76-GPU) ha 24 core CPU e 24 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Apple M2 Ultra (76-GPU) è al 0,66 GHz (3,50 GHz).

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 Ultra (76-GPU)
8 Cores 24
8 Threads 24
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)
16x Avalanche
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 0,60 GHz (2,42 GHz)
8x 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 Ultra (76-GPU)
Google Tensor AI Hardware AI Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Specifiche AI 32 Neural cores @ 31.6 TOPS

Grafica interna

Google Tensor G2 o Apple M2 Ultra (76-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 Ultra (76 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 8
7 Unità di esecuzione 1216
-- Shader 9728
No Hardware Raytracing No
No Frame Generation No
-- Max. GPU Memoria 192 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 Ultra (76 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 Ultra (76-GPU) supporta fino a 192 GB di memoria in 8 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 819,1 GB/s.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 Ultra (76-GPU)
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5-6400
12 GB Max. Memoria 192 GB
2 (Dual Channel) Canali di memoria 8 (Octa Channel)
53,0 GB/s Max. Larghezza di banda 819,1 GB/s
No ECC No
8,00 MB L2 Cache 72,00 MB
4,00 MB L3 Cache --
-- Versione PCIe 4.0
-- Linee PCIe 64
-- PCIe Larghezza di banda 126,0 GB/s

Gestione termica

La potenza di progettazione termica (TDP in breve) di Google Tensor G2 è 10 W, mentre Apple M2 Ultra (76-GPU) ha un TDP di 80 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 Ultra (76-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 80 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. 100 °C

Dettagli tecnici

Google Tensor G2 è prodotto in 4 nm e ha 12,00 MB di cache. Il Apple M2 Ultra (76-GPU) è prodotto in 5 nm e ha una cache di 72,00 MB.

Google Tensor G2 Caratteristica Apple M2 Ultra (76-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 Q2/2023
-- Prezzo di rilascio --
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Performance media nei benchmark

⌀ Prestazioni single core in 2 benchmark CPU
Google Tensor G2 (54%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) (100%)
⌀ Prestazioni multi-core in 2 benchmark CPU
Google Tensor G2 (14%)
Apple M2 Ultra (76-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 (55%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
1940 (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 (11%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
27860 (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 (53%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
2689 (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 (16%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
21450 (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 (3%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
Apple M2 Ultra (76 Core) @ 1,40 GHz
26980 (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 (13%)
Apple M2 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 0,66 GHz
31.6 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
126 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
1918 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
1695 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
28570 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 3,50 GHz
48560 (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 Ultra (76-GPU) Apple M2 Ultra (76-GPU)
28.570 CB R23 MC @ 80 W
357 (100%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor G2 Apple M2 Ultra (76-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Sconosciuto

I confronti più popolari che contengono questa CPU

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