NVIDIA Tegra X1 vs Google Tensor G2

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ベンチマークとの比較


NVIDIA Tegra X1 CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
NVIDIA Tegra X1 Google Tensor G2

CPU比較

NVIDIA Tegra X1 または Google Tensor G2 - 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。

NVIDIA Tegra X1 には、8 のスレッドと最大周波数 2.00 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 8 GB のメモリがサポートされています。 NVIDIA Tegra X1 は Q1/2017 でリリースされました。

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。 CPU は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリをサポートします。 Google Tensor G2 は Q4/2022 でリリースされました。
NVIDIA Tegra (2) 家族 Google Tensor (3)
NVIDIA Tegra X1 (2) CPUグループ Google Tensor G2 (1)
2 世代 2
Cortex-A57/-A53 アーキテクチャ G2
Mobile セグメント Mobile
-- 前任者 Google Tensor
-- 後継 --

CPU コアとクロック周波数

NVIDIA Tegra X1 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。 NVIDIA Tegra X1 のクロック周波数は 2.00 GHz ですが、Google Tensor G2 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。 Google Tensor G2 のクロック周波数は 2.85 GHz です。

NVIDIA Tegra X1 特性 Google Tensor G2
8 コア 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (Prime / 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
2.00 GHz
4x Cortex-A57
A-コア 2.85 GHz
2x Cortex-X1
2.00 GHz
4x Cortex-A53
B-コア 2.35 GHz
2x Cortex-A78
-- C-コア 1.80 GHz
4x Cortex-A55

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。

NVIDIA Tegra X1 特性 Google Tensor G2
-- AIハードウェア Google Tensor AI
-- AIの仕様 Google Edge TPU @ 4 TOPS

内部グラフィック

NVIDIA Tegra X1 また Google Tensor G2 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。

NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) GPU ARM Mali-G710 MP7
0.30 GHz グラフィック クロック周波数 0.90 GHz
1.00 GHz GPU (ターボ) --
1 GPU Generation Vallhall 3
20 nm 技術 4 nm
1 最大画面サイズ 1
2 ユニット 7
256 Shader --
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
2 GB 最大メモリ容量 --
12 DirectX Version 12

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。

NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) GPU ARM Mali-G710 MP7
復号化 Codec h265 / HEVC (8 bit) 復号化/符号化
復号化 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 Codec VP9 復号化/符号化
復号化 Codec VP8 復号化/符号化
いいえ Codec AV1 復号化
復号化 Codec AVC 復号化/符号化
復号化 Codec VC-1 復号化/符号化
復号化/符号化 Codec JPEG 復号化/符号化

RAM & PCIe

NVIDIA Tegra X1 は、2 メモリ チャネルで最大 8 GB のメモリを使用できます。 最大メモリ帯域幅は 25.6 GB/s です。 Google Tensor G2 は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリをサポートし、最大 53.0 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。

NVIDIA Tegra X1 特性 Google Tensor G2
LPDDR4-3200 RAM LPDDR5-5500
8 GB 最大メモリ容量 12 GB
2 (Dual Channel) メモリ チャンネル 2 (Dual Channel)
25.6 GB/s Max. 帯域幅 53.0 GB/s
いいえ ECC いいえ
2.50 MB L2 キャッシュ 8.00 MB
-- L3 キャッシュ 4.00 MB
-- PCIe バージョン --
-- PCIe 配線 --
-- PCIe 帯域幅 --

熱管理

NVIDIA Tegra X1 の熱設計電力 (略して TDP) は 7 W ですが、Google Tensor G2 の TDP は 10 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。

NVIDIA Tegra X1 特性 Google Tensor G2
7 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
5 W TDP down --
-- Tjunction max. --

技術データ

NVIDIA Tegra X1 は 20 nm で製造され、2.50 MB キャッシュを備えています。 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。

NVIDIA Tegra X1 特性 Google Tensor G2
20 nm 技術 4 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
オペレーティングシステム Android
Q1/2017 リリース日 Q4/2022
-- 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 1 CPUベンチマーク
NVIDIA Tegra X1 (22%)
Google Tensor G2 (100%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 1 CPUベンチマーク
NVIDIA Tegra X1 (24%)
Google Tensor G2 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
308 (22%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
798 (24%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) @ 1.00 GHz
512 (73%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (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。
NVIDIA Tegra X1 NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2.00 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (100%)

このプロセッサを搭載した装置

NVIDIA Tegra X1 Google Tensor G2
NVIDIA Shield (1. Gen)
Nintendo Switch
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

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