Google Tensor G2 vs Samsung Exynos 2400

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Confronto con benchmark


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Samsung Exynos 2400
Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400

Confronto CPU

Google Tensor G2 o Samsung Exynos 2400 - 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 Samsung Exynos 2400 ha 10 core con 10 thread e clock con una frequenza massima di 3,20 GHz. La CPU supporta fino a 12 GB di memoria in 4 canali di memoria. Il Samsung Exynos 2400 è stato rilasciato in Q4/2023.
Google Tensor (3) Famiglia Samsung Exynos (46)
Google Tensor G2 (1) Gruppo CPU Samsung Exynos 2400 (1)
2 Generazione 7
G2 Architettura Cortex-X4/-A720/-A520
Mobile Segmento Mobile
Google Tensor Predecessore --
-- 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 Samsung Exynos 2400 ha 10 core CPU e 10 thread possono calcolare simultaneamente. La frequenza di clock di Samsung Exynos 2400 è al 3,20 GHz.

Google Tensor G2 Caratteristica Samsung Exynos 2400
8 Cores 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) Architettura principale hybrid (Prime / big.LITTLE)
No Hyperthreading No
No Overclocking ? No
2,85 GHz
2x Cortex-X1
A-Core 3,20 GHz
1x Cortex-X4
2,35 GHz
2x Cortex-A78
B-Core 2,90 GHz
5x Cortex-A720
1,80 GHz
4x Cortex-A55
C-Core 1,95 GHz
4x Cortex-A520

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 Samsung Exynos 2400
Google Tensor AI Hardware AI Samsung AI engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS Specifiche AI Samsung AI Accelerator @ 44 TOPS

Grafica interna

Google Tensor G2 o Samsung Exynos 2400 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 Samsung Xclipse 940
0,90 GHz Frequenza GPU 1,40 GHz
-- GPU (Turbo ) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm Tecnologia 4 nm
1 Max. visualizzazioni 0
7 Unità di esecuzione 12
-- 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-G710 MP7 GPU Samsung Xclipse 940
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 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. Samsung Exynos 2400 supporta fino a 12 GB di memoria in 4 canali di memoria e raggiunge una larghezza di banda di memoria fino a 68,3 GB/s.

Google Tensor G2 Caratteristica Samsung Exynos 2400
LPDDR5-5500 Memoria LPDDR5X-8533
12 GB Max. Memoria 12 GB
2 (Dual Channel) Canali di memoria 4 (Quad Channel)
53,0 GB/s Max. Larghezza di banda 68,3 GB/s
No ECC No
8,00 MB L2 Cache --
4,00 MB L3 Cache --
-- 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 Samsung Exynos 2400 ha un TDP di 12 W. Il TDP specifica la soluzione di raffreddamento necessaria per raffreddare sufficientemente il processore.

Google Tensor G2 Caratteristica Samsung Exynos 2400
10 W TDP (PL1 / PBP) 12 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 Samsung Exynos 2400 è prodotto in 4 nm e ha una cache di 0,00 MB.

Google Tensor G2 Caratteristica Samsung Exynos 2400
4 nm Tecnologia 4 nm
Chiplet 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
Q4/2022 Data di lancio Q4/2023
-- 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 (67%)
Samsung Exynos 2400 (100%)
⌀ Prestazioni multi-core in 2 benchmark CPU
Google Tensor G2 (53%)
Samsung Exynos 2400 (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 (68%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
1579 (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 (56%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
5651 (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 (66%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
2168 (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 (49%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
6856 (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 (38%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
Samsung Xclipse 940 @ 1,40 GHz
1825 (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 (9%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
44 (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%)
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3,20 GHz
0 (0%)

Dispositivi che utilizzano questo processore

Google Tensor G2 Samsung Exynos 2400
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Samsung Galaxy S24
Samsung Galaxy S24 Plus

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