Samsung Exynos 2400 vs Google Tensor G3

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ベンチマークとの比較


Samsung Exynos 2400 CPU1 vs CPU2 Google Tensor G3
Samsung Exynos 2400 Google Tensor G3

CPU比較

Samsung Exynos 2400 または Google Tensor G3 - 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。

Samsung Exynos 2400 には、10 のスレッドと最大周波数 3.20 GHz のクロックを備えた 10 のコアがあります。 4 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。 Samsung Exynos 2400 は Q4/2023 でリリースされました。

Google Tensor G3 には、8 のスレッドと最大周波数 2.91 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 G3 は Q3/2023 でリリースされました。
Samsung Exynos (46) 家族 Google Tensor (3)
Samsung Exynos 2400 (1) CPUグループ Google Tensor G3 (1)
7 世代 3
Cortex-X4/-A720/-A520 アーキテクチャ G3
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

Samsung Exynos 2400 は、クロック周波数 3.20 GHz の 10 コア プロセッサです。 Google Tensor G3 には、クロック周波数 2.91 GHz の 8 CPU コアが搭載されています。

Samsung Exynos 2400 特性 Google Tensor G3
10 コア 8
10 Threads 8
hybrid (Prime / 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
3.20 GHz
1x Cortex-X4
A-コア 2.91 GHz
1x Cortex-X3
2.90 GHz
5x Cortex-A720
B-コア 2.37 GHz
4x Cortex-A715
1.95 GHz
4x Cortex-A520
C-コア 1.70 GHz
4x Cortex-A510

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。

Samsung Exynos 2400 特性 Google Tensor G3
Samsung AI engine AIハードウェア Google Tensor AI
Samsung AI Accelerator @ 44 TOPS AIの仕様 Google Edge TPU

内部グラフィック

プロセッサーに統合されたグラフィックス ユニットは、システム上の純粋な画像出力を担当するだけでなく、最新のビデオ コーデックのサポートによりシステムの効率を大幅に向上させることもできます。

Samsung Xclipse 940 GPU ARM Immortalis-G715 MP10
1.40 GHz グラフィック クロック周波数 0.89 GHz
-- GPU (ターボ) --
-- GPU Generation Vallhall
4 nm 技術 4 nm
0 最大画面サイズ 0
12 ユニット 10
384 Shader --
いいえ Hardware Raytracing いいえ
いいえ Frame Generation いいえ
4 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。

Samsung Xclipse 940 GPU ARM Immortalis-G715 MP10
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
いいえ Codec VP8 復号化/符号化
復号化 Codec AV1 復号化/符号化
いいえ Codec AVC 復号化/符号化
いいえ Codec VC-1 復号化/符号化
いいえ Codec JPEG 復号化/符号化

RAM & PCIe

Samsung Exynos 2400 は、4 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 G3 は、2 メモリ チャネルで最大 12 GB のメモリを接続できます。

Samsung Exynos 2400 特性 Google Tensor G3
LPDDR5X-8533 RAM LPDDR5-5500
12 GB 最大メモリ容量 12 GB
4 (Quad Channel) メモリ チャンネル 2 (Dual Channel)
68.3 GB/s Max. 帯域幅 53.0 GB/s
いいえ ECC いいえ
-- L2 キャッシュ --
-- L3 キャッシュ --
-- PCIe バージョン --
-- PCIe 配線 --
-- PCIe 帯域幅 --

熱管理

プロセッサーの TDP (熱設計電力) は、必要な冷却ソリューションを指定します。 Samsung Exynos 2400 の TDP は 12 W で、Google Tensor G3 の TDP は 10 W です。

Samsung Exynos 2400 特性 Google Tensor G3
12 W TDP (PL1 / PBP) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

技術データ

Samsung Exynos 2400 には 0.00 MB キャッシュがあり、Google Tensor G3 キャッシュには合計 0.00 MB があります。

Samsung Exynos 2400 特性 Google Tensor G3
4 nm 技術 4 nm
不明 チップ設計 チップレット
Armv9-A (64 bit) 指図書 (ISA) Armv9-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 Android
Q4/2023 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
Samsung Exynos 2400 (100%)
Google Tensor G3 (81%)
⌀ マルチコアのパフォーマンス 2 CPUベンチマーク
Samsung Exynos 2400 (100%)
Google Tensor G3 (65%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
1579 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1267 (80%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
5651 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
3631 (64%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
2168 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
1759 (81%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
6856 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
4533 (66%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
Samsung Xclipse 940 @ 1.40 GHz
1825 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz
1 (0%)

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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
0 (0%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
894587 (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。
Samsung Exynos 2400 Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz
44 (100%)
Google Tensor G3 Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz
0 (0%)

このプロセッサを搭載した装置

Samsung Exynos 2400 Google Tensor G3
Samsung Galaxy S24
Samsung Galaxy S24 Plus
Google Pixel 8
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