Google Tensor G2 vs AMD Sempron 3850

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ベンチマークとの比較


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 AMD Sempron 3850
Google Tensor G2 AMD Sempron 3850

CPU比較

Google Tensor G2 または AMD Sempron 3850 - 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 G2 には、8 のスレッドと最大周波数 2.85 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 G2 は Q4/2022 でリリースされました。

AMD Sempron 3850 には、4 のスレッドと最大周波数 1.30 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 8 GB のメモリをサポートします。 AMD Sempron 3850 は Q2/2014 でリリースされました。
Google Tensor (3) 家族 AMD Sempron (2)
Google Tensor G2 (1) CPUグループ AMD Sempron 2000/3000 (2)
2 世代 1
G2 アーキテクチャ Kabini (Jaguar)
Mobile セグメント Desktop / Server
Google Tensor 前任者 --
-- 後継 --

CPU コアとクロック周波数

Google Tensor G2 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 G2 のクロック周波数は 2.85 GHz ですが、AMD Sempron 3850 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。 AMD Sempron 3850 のクロック周波数は 1.30 GHz です。

Google Tensor G2 特性 AMD Sempron 3850
8 コア 4
8 Threads 4
hybrid (Prime / big.LITTLE) コアアーキテクチャ normal
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
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-コア 1.30 GHz
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-コア --
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-コア --

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。

Google Tensor G2 特性 AMD Sempron 3850
Google Tensor AI AIハードウェア --
Google Edge TPU @ 4 TOPS AIの仕様 --

内部グラフィック

Google Tensor G2 また AMD Sempron 3850 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-G710 MP7 GPU AMD Radeon HD 8280
0.90 GHz グラフィック クロック周波数 0.45 GHz
-- GPU (ターボ) --
Vallhall 3 GPU Generation 5
4 nm 技術 28 nm
1 最大画面サイズ 2
7 ユニット 2
-- Shader 128
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
-- 最大メモリ容量 2 GB
12 DirectX Version 11.1

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-G710 MP7 GPU AMD Radeon HD 8280
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (8 bit) いいえ
復号化/符号化 Codec h265 / HEVC (10 bit) いいえ
復号化/符号化 Codec h264 復号化
復号化/符号化 Codec VP9 いいえ
復号化/符号化 Codec VP8 いいえ
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 G2 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。 AMD Sempron 3850 は、1 メモリ チャネルで最大 8 GB のメモリをサポートし、最大 12.8 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor G2 特性 AMD Sempron 3850
LPDDR5-5500 RAM DDR3L-1600
12 GB 最大メモリ容量 8 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 1 (Single Channel)
53.0 GB/s Max. 帯域幅 12.8 GB/s
いいえ ECC いいえ
8.00 MB L2 キャッシュ 2.00 MB
4.00 MB L3 キャッシュ --
-- PCIe バージョン 2.0
-- PCIe 配線 4
-- PCIe 帯域幅 2.0 GB/s

熱管理

Google Tensor G2 の熱設計電力 (略して TDP) は 10 W ですが、AMD Sempron 3850 の TDP は 25 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 G2 特性 AMD Sempron 3850
10 W TDP (PL1 / PBP) 25 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. 90 °C

技術データ

Google Tensor G2 は 4 nm で製造され、12.00 MB キャッシュを備えています。 AMD Sempron 3850 は 28 nm で製造され、2.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor G2 特性 AMD Sempron 3850
4 nm 技術 28 nm
チップレット チップ設計 モノリシック
Armv8-A (64 bit) 指図書 (ISA) x86-64 (64 bit)
-- ISA拡張機能 SSE4a, SSE4.1, SSE4.2, AVX
-- ソケット AM1
なし 仮想化 AMD-V
いいえ AES-NI はい
Android オペレーティングシステム Windows 10, Linux
Q4/2022 リリース日 Q2/2014
-- 発売価格 30 $
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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 G2 (100%)
AMD Sempron 3850 (14%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Google Tensor G2 (100%)
AMD Sempron 3850 (17%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
170 (16%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
606 (19%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
158 (11%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
495 (15%)

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 G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
AMD Radeon HD 8280 @ 0.45 GHz
115 (16%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
0 (0%)

PassMark CPU Markの期待される結果

弊社ではここで掲載されている全てのプロセッサを試験してはいません。結果の一部には定式により独自に算出されたものもあり、PassMark 社により提供されている CPU マークの結果とは異なる場合もあり、PassMark Software Pty Ltd に依存するものではありません。PassMark CPUマークは、プロセッサの速度を測定するための素数を生成するものです。ここでは、全ての CPU コアおよびハイパースレッディングが使用されます。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
1155 (100%)

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。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (100%)
AMD Sempron 3850 AMD Sempron 3850
4C 4T @ 1.30 GHz
0 (0%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor G2 AMD Sempron 3850
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
不明

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