Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)

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ベンチマークとの比較


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)

CPU比較

Google Tensor G2 または Apple M2 (8-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 M2 (8-GPU) には、8 のスレッドと最大周波数 3.50 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 24 GB のメモリをサポートします。 Apple M2 (8-GPU) は Q2/2022 でリリースされました。
Google Tensor (3) 家族 Apple M series (23)
Google Tensor G2 (1) CPUグループ Apple M2 (8)
2 世代 2
G2 アーキテクチャ M2
Mobile セグメント Mobile
Google Tensor 前任者 Apple M1
-- 後継 Apple M3 (8-GPU)

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 M2 (8-GPU) 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 M2 (8-GPU) のクロック周波数は 0.66 GHz (3.50 GHz) です。

Google Tensor G2 特性 Apple M2 (8-GPU)
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 0.66 GHz (3.50 GHz)
4x Avalanche
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-コア 0.60 GHz (2.42 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 M2 (8-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 M2 (8-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 M2 (8 Core)
0.90 GHz グラフィック クロック周波数 0.45 GHz
-- GPU (ターボ) 1.40 GHz
Vallhall 3 GPU Generation 2
4 nm 技術 5 nm
1 最大画面サイズ 2
7 ユニット 128
-- Shader 1024
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
-- 最大メモリ容量 24 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 M2 (8 Core)
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
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 M2 (8-GPU) は、2 メモリ チャネルで最大 24 GB のメモリをサポートし、最大 102.4 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

Google Tensor G2 特性 Apple M2 (8-GPU)
LPDDR5-5500 RAM LPDDR5-6400
12 GB 最大メモリ容量 24 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 2 (Dual Channel)
53.0 GB/s Max. 帯域幅 102.4 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 --
-- PCIe バージョン 4.0
-- 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 M2 (8-GPU) の TDP は 20 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 M2 (8-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 20 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °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。 Apple M2 (8-GPU) は 5 nm で製造され、20.00 MB キャッシュを備えています。

Google Tensor G2 特性 Apple M2 (8-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) Armv8.5-A (64 bit)
-- ISA拡張機能 Rosetta 2 x86-Emulation
-- ソケット --
なし 仮想化 Apple Virtualization Framework
いいえ AES-NI はい
Android オペレーティングシステム macOS, iPadOS
Q4/2022 リリース日 Q2/2022
-- 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 (56%)
Apple M2 (8-GPU) (100%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Google Tensor G2 (35%)
Apple M2 (8-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 (57%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1874 (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 (36%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8853 (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 (55%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
2596 (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 (33%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
10062 (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 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (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 M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 ベンチマークは、Maxon の 3D プログラム Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンに基づいています。 ベンチマークの実行はそれぞれ 10 分間行われ、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
120 (100%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 ベンチマークのマルチコア テストでは、すべての CPU コアを使用して、Maxons Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンを使用してレンダリングします。 ベンチマークの実行時間は 10 分間で、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
555 (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 M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1592 (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 M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8558 (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 M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 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%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
15472 (100%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blenderは、3Dボディをレンダリング(作成)するための無料の3Dグラフィックソフトウェアであり、ソフトウェアでテクスチャリングおよびアニメーション化することもできます。 Blenderベンチマークは、事前定義されたシーンを作成し、シーン全体に必要な時間を測定します。 必要な時間が短いほど良いです。 ベンチマークシーンとして「bmw27」を選択しました。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
277 (100%)

ワットあたりの CPU パフォーマンス (効率)

Cinebench R23 (マルチコア) ベンチマークでの全負荷時のプロセッサーの効率。 ベンチマーク結果は、必要な平均エネルギー (ワット単位の CPU パッケージ電力) で除算されます。 値が大きいほど、フル負荷時の CPU の効率が高くなります。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8,558 CB R23 MC @ 20 W
428 (100%)

このプロセッサを搭載した装置

Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

これらの CPU の 1 種との人気比較

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