Apple M3 (8-GPU) vs Google Tensor G3

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ベンチマークとの比較


Apple M3 (8-GPU) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G3
Apple M3 (8-GPU) Google Tensor G3

CPU比較

Apple M3 (8-GPU) または Google Tensor G3 - どちらのプロセッサが高速ですか? この比較では、違いを見て、これら 2 つの CPU のどちらが優れているかを分析します。 技術データとベンチマーク結果を比較します。

Apple M3 (8-GPU) には、8 のスレッドと最大周波数 4.06 GHz のクロックを備えた 8 のコアがあります。 2 メモリ チャネルでは、最大 24 GB のメモリがサポートされています。 Apple M3 (8-GPU) は Q4/2023 でリリースされました。

Google Tensor G3 には、8 のスレッドと最大周波数 2.91 GHz のクロックを備えた 8 のコアがあります。 CPU は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリをサポートします。 Google Tensor G3 は Q3/2023 でリリースされました。
Apple M series (25) 家族 Google Tensor (3)
Apple M3 (6) CPUグループ Google Tensor G3 (1)
3 世代 3
M3 アーキテクチャ G3
Mobile セグメント Mobile
Apple M2 (8-GPU) 前任者 Google Tensor
-- 後継 --

CPU コアとクロック周波数

Apple M3 (8-GPU) は、クロック周波数 0.70 GHz (4.06 GHz) の 8 コア プロセッサです。 Google Tensor G3 には、クロック周波数 2.91 GHz の 8 CPU コアが搭載されています。

Apple M3 (8-GPU) 特性 Google Tensor G3
8 コア 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (Prime / big.LITTLE)
いいえ ハイパースレッディング いいえ
いいえ オーバークロック可能 ? いいえ
0.70 GHz (4.06 GHz)
4x P-Core
A-コア 2.91 GHz
1x Cortex-X3
0.74 GHz (2.75 GHz)
4x E-Core
B-コア 2.37 GHz
4x Cortex-A715
-- C-コア 1.70 GHz
4x Cortex-A510

人工知能と機械学習

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。

Apple M3 (8-GPU) 特性 Google Tensor G3
Apple Neural Engine AIハードウェア Google Tensor AI
16 Neural cores @ 35 TOPS AIの仕様 Google Edge TPU

内部グラフィック

プロセッサーに統合されたグラフィックス ユニットは、システム上の純粋な画像出力を担当するだけでなく、最新のビデオ コーデックのサポートによりシステムの効率を大幅に向上させることもできます。

Apple M3 (8 Core) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
0.39 GHz グラフィック クロック周波数 0.89 GHz
1.40 GHz GPU (ターボ) --
-- GPU Generation Vallhall
3 nm 技術 4 nm
2 最大画面サイズ 0
128 ユニット 10
1024 Shader --
はい Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
24 GB 最大メモリ容量 --
-- DirectX Version 12

ハードウェア コーデック サポート

ハードウェアで高速化された写真またはビデオ コーデックは、ビデオの再生時にプロセッサの動作速度を大幅に高速化し、ノートブックまたはスマートフォンのバッテリ寿命を延ばすことができます。

Apple M3 (8 Core) GPU ARM Immortalis-G715 MP10
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (8 bit) 復号化/符号化
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (10 bit) 復号化/符号化
復号化/符号化 Codec h264 復号化/符号化
復号化/符号化 Codec VP9 復号化/符号化
復号化 Codec VP8 復号化/符号化
復号化 Codec AV1 復号化/符号化
復号化 Codec AVC 復号化/符号化
復号化 Codec VC-1 復号化/符号化
復号化/符号化 Codec JPEG 復号化/符号化

RAM & PCIe

Apple M3 (8-GPU) は、2 メモリ チャネルで最大 24 GB のメモリをサポートします。 Google Tensor G3 は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリを接続できます。

Apple M3 (8-GPU) 特性 Google Tensor G3
LPDDR5-6400 RAM LPDDR5-5500
24 GB 最大メモリ容量 12 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 2 (Dual Channel)
102.4 GB/s Max. 帯域幅 53.0 GB/s
いいえ ECC いいえ
20.00 MB L2 キャッシュ --
-- L3 キャッシュ --
4.0 PCIe バージョン --
-- PCIe 配線 --
-- PCIe 帯域幅 --

熱管理

プロセッサーの TDP (熱設計電力) は、必要な冷却ソリューションを指定します。 Apple M3 (8-GPU) の TDP は 22 W で、Google Tensor G3 の TDP は 10 W です。

Apple M3 (8-GPU) 特性 Google Tensor G3
22 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
10 W TDP down --
100 °C Tjunction max. --

技術データ

Apple M3 (8-GPU) には 20.00 MB キャッシュがあり、Google Tensor G3 キャッシュには合計 0.00 MB があります。

Apple M3 (8-GPU) 特性 Google Tensor G3
3 nm 技術 4 nm
チップレット チップ設計 チップレット
Armv8-A (64 bit) 指図書 (ISA) Armv9-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation ISA拡張機能 --
-- ソケット --
Apple Virtualization Framework 仮想化 なし
はい AES-NI いいえ
macOS, iPadOS オペレーティングシステム Android
Q4/2023 リリース日 Q3/2023
-- 発売価格 --
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ベンチマークの平均パフォーマンス

⌀ シングルコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Apple M3 (8-GPU) (100%)
Google Tensor G3 (58%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Apple M3 (8-GPU) (100%)
Google Tensor G3 (37%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
2150 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1267 (59%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
10450 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
3631 (35%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
3125 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1759 (56%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 マルチコア ベンチマークは、プロセッサのすべての CPU コアのパフォーマンスを評価します。 AMD SMT や Intel のハイパースレッディングなどの仮想スレッドの改善は、ベンチマークの結果にプラスの影響を与えます。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
11863 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
4533 (38%)

iGPU-FP32パフォーマンス(単精度GFLOPS)

GFLOPSの単純な精度(32ビット)でのプロセッサーの内部グラフィックスユニットの理論上の計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
Apple M3 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz
1 (0%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 ベンチマークは、Maxon の 3D プログラム Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンに基づいています。 ベンチマークの実行はそれぞれ 10 分間行われ、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
137 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 ベンチマークのマルチコア テストでは、すべての CPU コアを使用して、Maxons Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンを使用してレンダリングします。 ベンチマークの実行時間は 10 分間で、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
659 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
1965 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 4.06 GHz
10437 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

AnTuTu 10 Benchmark

AnTuTu 10 ベンチマークは、モバイル プロセッサ用の最もよく知られたベンチマークの 1 つであり、バージョン 10 で利用できるようになりました。 Android ベースのスマートフォンおよびタブレット用のバージョンと、Apple モバイル デバイス (iPhone や iPad など) 用のバージョンがあります。

Antutu 10 ベンチマークには 3 つのフェーズがあります。 最初のフェーズではデバイスの RAM がテストされ、フェーズ 2 ではグラフィックスがテストされ、最終フェーズでは 3D グラフィックスのレンダリングによってデバイス全体がパフォーマンスの限界まで引き上げられます。

したがって、Antutu 10 は、さまざまなデバイスのパフォーマンスを比較するのに最適です。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 0.70 GHz
0 (0%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1106280 (100%)

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9ベンチマークは、スマートフォンのパフォーマンスの測定に非常に適しています。 AnTuTu 9は3Dグラフィックスに非常に重く、「メタル」グラフィックスインターフェイスも使用できるようになりました。 AnTuTuでは、ブラウザとアプリの使用状況をシミュレートすることで、メモリとUX(ユーザーエクスペリエンス)もテストされます。 AnTuTuバージョン9は、AndroidまたはiOSで実行されている任意のARMCPUを比較できます。 異なるオペレーティングシステムでベンチマークを行った場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 9ベンチマークでは、プロセッサのシングルコアパフォーマンスはわずかに重み付けされています。 評価は、プロセッサのマルチコアパフォーマンス、作業メモリの速度、および内部グラフィックスのパフォーマンスで構成されます。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 0.70 GHz
0 (0%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
894587 (100%)

ワットあたりの CPU パフォーマンス (効率)

Cinebench R23 (マルチコア) ベンチマークでの全負荷時のプロセッサーの効率。 ベンチマーク結果は、必要な平均エネルギー (ワット単位の CPU パッケージ電力) で除算されます。 値が大きいほど、フル負荷時の CPU の効率が高くなります。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
10,437 CB R23 MC @ 22 W
474 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
2.91 GHz
0 (0%)

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のパフォーマンス

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。パフォーマンスは、1 秒あたりの算術演算数 (兆) (TOPS) で表されます。
Apple M3 (8-GPU) Apple M3 (8-GPU)
8C 8T @ 0.70 GHz
35 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

このプロセッサを搭載した装置

Apple M3 (8-GPU) Google Tensor G3
Apple iMac 24 (2023) Google Pixel 8
Google Pixel 8 Pro

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