Google Tensor vs Apple A10 Fusion

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ベンチマークとの比較


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Apple A10 Fusion
Google Tensor Apple A10 Fusion

CPU比較

Google Tensor または Apple A10 Fusion - 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。

Google Tensor には、8 のスレッドと最大周波数 2.80 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 12 GB のメモリがサポートされています。 Google Tensor は Q4/2021 でリリースされました。

Apple A10 Fusion には、4 のスレッドと最大周波数 2.34 GHz のクロックを備えた 4 のコアがあります。 CPU は、1 メモリ チャネルで最大 3 GB のメモリをサポートします。 Apple A10 Fusion は Q3/2016 でリリースされました。
Google Tensor (3) 家族 Apple A series (22)
Google Tensor (1) CPUグループ Apple A10/A10X (2)
1 世代 10
G1 アーキテクチャ A10
Mobile セグメント Mobile
-- 前任者 Apple A9
Google Tensor G2 後継 Apple A11 Bionic

CPU コアとクロック周波数

Google Tensor には 8 の CPU コアがあり、8 のスレッドを並列で計算できます。 Google Tensor のクロック周波数は 2.80 GHz ですが、Apple A10 Fusion には 4 の CPU コアがあり、4 のスレッドが同時に計算できます。 Apple A10 Fusion のクロック周波数は 2.34 GHz です。

Google Tensor 特性 Apple A10 Fusion
8 コア 4
8 Threads 4
hybrid (Prime / big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (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
2.80 GHz
2x Cortex-X1
A-コア 2.34 GHz
2x Hurricane
2.25 GHz
2x Cortex-A76
B-コア 1.09 GHz
2x Zephyr
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-コア --

NPU AI パフォーマンス

プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサは、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よりもはるかに高速に処理できます。

Google Tensor 特性 Apple A10 Fusion
Google Tensor AI AIハードウェア --
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS AIの仕様 --
-- NPU + CPU + iGPU --

内部グラフィック

Google Tensor また Apple A10 Fusion には、略して iGPU と呼ばれる統合グラフィックスが搭載されています。 iGPU は、システムのメイン メモリをグラフィックス メモリとして使用し、プロセッサのダイ上に配置されます。

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple A10
0.76 GHz グラフィック クロック周波数 0.90 GHz
-- GPU (ターボ) --
Vallhall 2 GPU Generation 7
5 nm 技術 16 nm
1 最大画面サイズ 1
20 ユニット 24
320 Shader 192
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
-- 最大メモリ容量 4 GB
12 DirectX Version --

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。

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple A10
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (8 bit) 復号化
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (10 bit) 復号化
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
復号化/符号化 Codec VP8 復号化
復号化 Codec AV1 いいえ
復号化/符号化 Codec AVC 復号化
復号化/符号化 Codec VC-1 復号化
復号化/符号化 Codec JPEG 復号化/符号化

RAM & PCIe

Google Tensor は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリを使用できます。 最大メモリ帯域幅は 53.0 GB/s です。 Apple A10 Fusion は、1 メモリ チャネルで最大 3 GB のメモリをサポートし、最大 25.6 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor 特性 Apple A10 Fusion
LPDDR5-5500 RAM LPDDR4-3200
12 GB 最大メモリ容量 3 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 1 (Single Channel)
53.0 GB/s Max. 帯域幅 25.6 GB/s
いいえ ECC いいえ
8.00 MB L2 キャッシュ 3.00 MB
-- L3 キャッシュ 4.00 MB
-- PCIe バージョン --
-- PCIe 配線 --
-- PCIe 帯域幅 --

熱管理

Google Tensor の熱設計電力 (略して TDP) は 10 W ですが、Apple A10 Fusion の TDP は 5 W です。 TDP は、プロセッサを十分に冷却するために必要な冷却ソリューションを指定します。

Google Tensor 特性 Apple A10 Fusion
10 W TDP (PL1 / PBP) 5 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

技術データ

Google Tensor は 5 nm で製造され、8.00 MB キャッシュを備えています。 Apple A10 Fusion は 10 nm で製造され、7.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor 特性 Apple A10 Fusion
5 nm 技術 10 nm
不明 チップ設計 チップレット
Armv8-A (64 bit) 指図書 (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- ISA拡張機能 --
-- ソケット --
なし 仮想化 なし
いいえ AES-NI いいえ
Android オペレーティングシステム iOS
Q4/2021 リリース日 Q3/2016
-- 発売価格 --
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これらのプロセッサを評価してください

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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
Google Tensor (100%)
Apple A10 Fusion (66%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Google Tensor (100%)
Apple A10 Fusion (41%)

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
776 (74%)

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
1422 (49%)

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1494 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
853 (57%)

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
1207 (33%)

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。
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
Apple A10 @ 0.90 GHz
346 (18%)

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8ベンチマークは、SoCのパフォーマンスを測定します。 AnTuTuは、ブラウザーとアプリの使用状況をシミュレートすることにより、CPU、GPU、メモリ、およびUX(ユーザーエクスペリエンス)のベンチマークを行います。 AnTuTuは、AndroidまたはiOSで実行される任意のARMCPUのベンチマークを実行できます。ベンチマークが異なるオペレーティングシステムで実行された場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 8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、RAM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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
612494 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
227804 (37%)

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
691770 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
0 (0%)

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のパフォーマンス

プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。

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。
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1.6 (100%)
Apple A10 Fusion Apple A10 Fusion
4C 4T @ 2.34 GHz
0 (0%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor Apple A10 Fusion
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
Apple iPhone 7
Apple iPhone 7 Plus
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8. Apple A8XApple A10 Fusion Apple A8X vs Apple A10 Fusion
9. Apple A11 BionicApple A10 Fusion Apple A11 Bionic vs Apple A10 Fusion
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