Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)

最終更新:

ベンチマークとの比較


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple A15 Bionic (5-GPU)
Google Tensor G2 Apple A15 Bionic (5-GPU)

CPU比較

Google Tensor G2 または Apple A15 Bionic (5-GPU) - 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 A15 Bionic (5-GPU) には、6 のスレッドと最大周波数 3.23 GHz のクロックを備えた 6 のコアがあります。 CPU は、1 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 A15 Bionic (5-GPU) は Q3/2021 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 A15 (2)
2 世代 15
G2 アーキテクチャ A15
Mobile セグメント Mobile
Google Tensor 前任者 Apple A14 Bionic
-- 後継 Apple A16 Bionic

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 A15 Bionic (5-GPU) には 6 の CPU コアがあり、6 のスレッドが同時に計算できます。 Apple A15 Bionic (5-GPU) のクロック周波数は 3.23 GHz です。

Google Tensor G2 特性 Apple A15 Bionic (5-GPU)
8 コア 6
8 Threads 6
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 3.23 GHz
2x Avalanche
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-コア 2.02 GHz
4x Blizzard
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 A15 Bionic (5-GPU)
Google Tensor AI AIハードウェア Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS AIの仕様 16 Neural cores @ 15.8 TOPS

内部グラフィック

Google Tensor G2 また Apple A15 Bionic (5-GPU) 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 A15 (5 GPU Cores)
0.90 GHz グラフィック クロック周波数 1.34 GHz
-- GPU (ターボ) --
Vallhall 3 GPU Generation 12
4 nm 技術 5 nm
1 最大画面サイズ 3
7 ユニット 20
-- Shader 640
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 A15 (5 GPU Cores)
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 A15 Bionic (5-GPU) は、1 メモリ チャネルで最大 6 GB のメモリをサポートし、最大 34.1 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor G2 特性 Apple A15 Bionic (5-GPU)
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 1 (Single Channel)
53.0 GB/s Max. 帯域幅 34.1 GB/s
いいえ ECC いいえ
8.00 MB L2 キャッシュ 16.00 MB
4.00 MB L3 キャッシュ 32.00 MB
-- 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 A15 Bionic (5-GPU) の TDP は 7.25 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 Apple A15 Bionic (5-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 7.25 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 A15 Bionic (5-GPU) は 5 nm で製造され、48.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor G2 特性 Apple A15 Bionic (5-GPU)
4 nm 技術 5 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 Q3/2021
-- 発売価格 --
その他のデータを表示 その他のデータを表示


これらのプロセッサを評価してください

ここで Google Tensor G2 を評価して、他の訪問者の購入決定に役立てることができます。 平均評価は 4.0 星 (12 評価) です。 今すぐ評価してください:
ここで Apple A15 Bionic (5-GPU) を評価して、他の訪問者の購入決定に役立てることができます。 平均評価は 3.9 星 (15 評価) です。 今すぐ評価してください:


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 (63%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) (100%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 3 CPUベンチマーク
Google Tensor G2 (75%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) (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 (61%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
1745 (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 (66%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
4777 (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 (64%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
2245 (100%)

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 (62%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
5402 (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 (41%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
Apple A15 (5 GPU Cores) @ 1.34 GHz
1713 (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 (96%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
825116 (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 (25%)
Apple A15 Bionic (5-GPU) Apple A15 Bionic (5-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
15.8 (100%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor G2 Apple A15 Bionic (5-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple iPad mini (6. Gen)
Apple iPhone 13 Pro
Apple iPhone 13 Pro Max
Apple iPhone 14
Apple iPhone 14 Plus

これらの CPU の 1 種との人気比較

1. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple M1 Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple M1
2. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
3. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple A13 Bionic Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple A13 Bionic
4. Apple A16 BionicApple A15 Bionic (5-GPU) Apple A16 Bionic vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
5. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple A14 Bionic Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple A14 Bionic
6. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple M2 Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple M2
7. Apple A15 Bionic (5-GPU)Apple A12Z Bionic Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Apple A12Z Bionic
8. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Apple A15 Bionic (5-GPU) Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
9. Apple A15 Bionic (5-GPU)Qualcomm Snapdragon 888 Apple A15 Bionic (5-GPU) vs Qualcomm Snapdragon 888
10. Apple A12 BionicApple A15 Bionic (5-GPU) Apple A12 Bionic vs Apple A15 Bionic (5-GPU)


ホームページに戻る