Google Tensor G2 vs Apple A17 Pro

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ベンチマークとの比較


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple A17 Pro
Google Tensor G2 Apple A17 Pro

CPU比較

Google Tensor G2 または Apple A17 Pro - 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 A17 Pro には、6 のスレッドと最大周波数 3.78 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 8 GB のメモリをサポートします。 Apple A17 Pro は Q3/2023 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 A17 (1)
2 世代 17
G2 アーキテクチャ A17
Mobile セグメント Mobile
Google Tensor 前任者 Apple A16 Bionic
-- 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 A17 Pro 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 A17 Pro のクロック周波数は 3.78 GHz です。

Google Tensor G2 特性 Apple A17 Pro
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 3.78 GHz
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-コア 2.11 GHz
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 A17 Pro
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 @ 35 TOPS

内部グラフィック

Google Tensor G2 また Apple A17 Pro 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 A17 Pro (6 GPU Cores)
0.90 GHz グラフィック クロック周波数 1.40 GHz
-- GPU (ターボ) --
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm 技術 3 nm
1 最大画面サイズ 3
7 ユニット 24
-- Shader 768
いいえ Hardware Raytracing はい
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 A17 Pro (6 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 復号化
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 A17 Pro 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 51.2 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor G2 特性 Apple A17 Pro
LPDDR5-5500 RAM LPDDR5-6400
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 51.2 GB/s
いいえ ECC いいえ
8.00 MB L2 キャッシュ 20.00 MB
4.00 MB L3 キャッシュ 24.00 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 A17 Pro の TDP は 11 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 A17 Pro
10 W TDP (PL1 / PBP) 11 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 A17 Pro は 3 nm で製造され、44.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor G2 特性 Apple A17 Pro
4 nm 技術 3 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) Armv8.6-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 Q3/2023
-- 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 (49%)
Apple A17 Pro (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 (57%)
Apple A17 Pro (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 (50%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
2140 (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 (54%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
5868 (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 (48%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
2952 (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 (45%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
7462 (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 (33%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1.40 GHz
2147 (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 (71%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
1108570 (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 (11%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
35 (100%)

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。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz
1488440 (100%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor G2 Apple A17 Pro
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple iPhone 15 Pro
Apple iPhone 15 Pro Max

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