Google Tensor G2 vs Apple A12Z Bionic

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ベンチマークとの比較


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple A12Z Bionic
Google Tensor G2 Apple A12Z Bionic

CPU比較

Google Tensor G2 または Apple A12Z Bionic - 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。

Apple A12Z Bionic には、8 のスレッドと最大周波数 2.49 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 6 GB のメモリをサポートします。 Apple A12Z Bionic は Q1/2020 でリリースされました。
Google Tensor (3) 家族 Apple A series (22)
Google Tensor G2 (1) CPUグループ Apple A12/A12X/A12Z (3)
2 世代 12
G2 アーキテクチャ A12
Mobile セグメント Mobile
Google Tensor 前任者 Apple A10X Fusion
-- 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、Apple A12Z Bionic には 8 の CPU コアがあり、8 のスレッドが同時に計算できます。 Apple A12Z Bionic のクロック周波数は 2.49 GHz です。

Google Tensor G2 特性 Apple A12Z Bionic
8 コア 8
8 Threads 8
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
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-コア 2.49 GHz
4x Vortex
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-コア 1.59 GHz
4x Tempest
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 Apple A12Z Bionic
Google Tensor AI AIハードウェア Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS AIの仕様 8 Neural cores @ 5 TOPS

内部グラフィック

Google Tensor G2 また Apple A12Z Bionic 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 Apple A12Z
0.90 GHz グラフィック クロック周波数 1.13 GHz
-- GPU (ターボ) --
Vallhall 3 GPU Generation 9
4 nm 技術 7 nm
1 最大画面サイズ 1
7 ユニット 32
-- Shader 512
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
-- 最大メモリ容量 6 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-G710 MP7 GPU Apple A12Z
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/符号化 Codec VP8 復号化/符号化
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 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。 Apple A12Z Bionic は、2 メモリ チャネルで最大 6 GB のメモリをサポートし、最大 68.2 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor G2 特性 Apple A12Z Bionic
LPDDR5-5500 RAM LPDDR4X-4266
12 GB 最大メモリ容量 6 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 2 (Dual Channel)
53.0 GB/s Max. 帯域幅 68.2 GB/s
いいえ ECC いいえ
8.00 MB L2 キャッシュ 8.00 MB
4.00 MB L3 キャッシュ --
-- PCIe バージョン --
-- PCIe 配線 --
-- PCIe 帯域幅 --

熱管理

Google Tensor G2 の熱設計電力 (略して TDP) は 10 W ですが、Apple A12Z Bionic の TDP は 15 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 Apple A12Z Bionic
10 W TDP (PL1 / PBP) 15 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

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。 Apple A12Z Bionic は 7 nm で製造され、8.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor G2 特性 Apple A12Z Bionic
4 nm 技術 7 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) 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
Q4/2022 リリース日 Q1/2020
-- 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 G2 (98%)
Apple A12Z Bionic (98%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 3 CPUベンチマーク
Google Tensor G2 (79%)
Apple A12Z Bionic (100%)

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 (95%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
1124 (100%)

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 (67%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
4718 (100%)

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%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
1351 (95%)

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 (70%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
4798 (100%)

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 (61%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
Apple A12Z @ 1.13 GHz
1152 (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。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
779044 (99%)

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 (80%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
5 (100%)

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。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
991 (100%)

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。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
4539 (100%)

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 G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
717401 (100%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor G2 Apple A12Z Bionic
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple iPad Pro 2020

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5. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple A12Z Bionic Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple A12Z Bionic
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7. Apple M2Apple A12Z Bionic Apple M2 vs Apple A12Z Bionic
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9. Qualcomm Snapdragon 888Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
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