Google Tensor ベンチマーク、テスト、および仕様

最終更新:
Google Tensorには8コアと8スレッドがあり、1に基づいています。 Google Tensorシリーズの遺伝子。 プロセッサはQ4/2021でリリースされました。 Google Tensor は、Geekbench 5 シングルコア ベンチマークで 1,043 ポイント を獲得しました。 Geekbench 5 マルチコア ベンチマークでは、結果は 2,915 ポイントです。
Google Tensor

一目でわかる

姓: Google Tensor
家族: Google Tensor (4)
CPUグループ: Google Tensor (1)
アーキテクチャ: G1
技術: 5 nm
セグメント: Smartphone / Tablet
世代: 1
前任者: --
後継: Google Tensor G2

CPU コアとクロック周波数

Google Tensor 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 のクロック周波数は 2.80 GHz です。 CPU コアの数はプロセッサの速度に大きく影響し、重要なパフォーマンス指標です。

CPU コア / Threads: 8 / 8
コアアーキテクチャ: hybrid (Prime / big.LITTLE)
A-Core: 2x Cortex-X1
B-Core: 2x Cortex-A76
C-Core: 4x Cortex-A55
ハイパースレッディング / SMT: いいえ
オーバークロック可能: いいえ
A-Core クロック周波数: 2.80 GHz
B-Core クロック周波数: 2.25 GHz
C-Core クロック周波数: 1.80 GHz

NPU AI パフォーマンス

プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサは、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よりもはるかに高速に処理できます。

AIハードウェア: Google Tensor AI
AIの仕様: Google Edge TPU @ 1.6 TOPS
NPU + CPU + iGPU: --

内部グラフィック

Google Tensor 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。 具体的には、Google Tensor は、320 テクスチャ シェーダーと 20 実行ユニットを持つ ARM Mali-G78 MP20 を使用します。 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。

グラフィック: ARM Mali-G78 MP20
グラフィック クロック周波数: 0.76 GHz
GPU (ターボ): ターボなし
ユニット: 20
Shader: 320
Hardware Raytracing: いいえ
リリース日: Q4/2021
最大画面サイズ: 1
Generation: Vallhall 2
Direct X: 12
技術: 5 nm
最大メモリ容量: --
Frame Generation: いいえ

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。

h265 / HEVC (8 bit): 復号化/符号化
h265 / HEVC (10 bit): 復号化/符号化
h264: 復号化/符号化
VP8: 復号化/符号化
VP9: 復号化/符号化
AV1: 復号化
AVC: 復号化/符号化
VC-1: 復号化/符号化
JPEG: 復号化/符号化

RAM & PCIe

プロセッサは、2 (Dual Channel) メモリ チャネルで最大 12 GB 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。 メモリの種類とメモリの量は、システムの速度に大きく影響します。

メモリ種別: メモリ帯域幅:
LPDDR5-5500
53.0 GB/s
最大メモリ容量: 12 GB
メモリ チャンネル: 2 (Dual Channel)
ECC: いいえ
PCIe:
PCIe 帯域幅: --

熱管理

プロセッサの熱設計電力 (略して 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。 TDP は通常、CPU の実際の消費電力の大まかな目安を示します。

TDP (PL1 / PBP): 10 W
TDP (PL2): --
TDP up: --
TDP down: --
Tjunction max.: --

技術データ

Google Tensor は 5 nm 製です。 CPU の製造プロセスが小さいほど、最新でエネルギー効率が高くなります。 全体として、プロセッサには 8.00 MB キャッシュがあります。 キャッシュが大きいと、ゲームなどの場合にプロセッサの速度が大幅に向上します。

技術: 5 nm
チップ設計:
ソケット: --
L2-Cache: 8.00 MB
L3-Cache: --
AES-NI: いいえ
オペレーティングシステム: Android
仮想化: なし
指図書 (ISA): Armv8-A (64 bit)
ISA拡張機能: --
リリース日: Q4/2021
発売価格: --
部品番号: --
ドキュメント: --

このプロセッサを評価する

ここでこのプロセッサを評価して、他の訪問者が購入を決定するのに役立てることができます。 このプロセッサの平均評価は 4.5 星 (37 評価) です。 今すぐ評価してください:

ベンチマーク

Verified Benchmark results
Google Tensorのベンチマーク結果は、私たちによって注意深くチェックされています。 私たちは、私たちが作成した、または訪問者によって提出され、チームメンバーによってチェックされたベンチマーク結果のみを公開します。 すべての結果は、ベンチマークガイドライン に基づいて作成されています。

スクリーンショット:

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、 スマートフォンの部分負荷ベンチマークです。シングルコア テストでは、最速の CPU コアのみが測定されます。テスト実行では、実際のパフォーマンスをシミュレートします。
Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1
8C 8T @ 3.20 GHz
1657
MediaTek Dimensity 9000+ MediaTek Dimensity 9000+
8C 8T @ 3.20 GHz
1521
Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2
8C 8T @ 2.91 GHz
1496
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1494
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2.80 GHz
1428
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
1351

Geekbench 6 (Multi-Core)

実用的な Geekbench 6 マルチコア ベンチマークは、部分負荷下でのシステムのパフォーマンスをテストします。プロセッサーの最大エネルギー消費量はまだ使い果たされていません。
Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1
8C 8T @ 3.20 GHz
4231
MediaTek Dimensity 9000+ MediaTek Dimensity 9000+
8C 8T @ 3.20 GHz
4223
Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2
8C 8T @ 2.91 GHz
4189
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639
MediaTek Dimensity 8020 MediaTek Dimensity 8020
8C 8T @ 2.60 GHz
3631
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
6C 6T @ 2.65 GHz
3599
Samsung Exynos 2200 Samsung Exynos 2200
8C 8T @ 2.80 GHz
3528

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。
HiSilicon Kirin 9000 HiSilicon Kirin 9000
8C 8T @ 3.13 GHz
1063
HiSilicon Kirin 9000E HiSilicon Kirin 9000E
8C 8T @ 3.13 GHz
1063
Samsung Exynos 1580 Samsung Exynos 1580
8C 8T @ 2.91 GHz検証されていない
1046
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
1011
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz
996
MediaTek Dimensity 8200 MediaTek Dimensity 8200
8C 8T @ 3.10 GHz
987

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。
Qualcomm Snapdragon 4 Gen 1 Qualcomm Snapdragon 4 Gen 1
8C 8T @ 2.00 GHz
2979
MediaTek Dimensity 1000 MediaTek Dimensity 1000
8C 8T @ 2.60 GHz
2976
Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1 Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1
6C 6T @ 2.40 GHz
2932
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915
Qualcomm Snapdragon 7s Gen 2 Qualcomm Snapdragon 7s Gen 2
8C 8T @ 0.70 GHz
2874
MediaTek Dimensity 8050 MediaTek Dimensity 8050
8C 8T @ 3.00 GHz
2861
Qualcomm Snapdragon 778G+ Qualcomm Snapdragon 778G+
8C 8T @ 2.50 GHz
2856

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。
Apple A18 Apple A18
Apple A18 (5 GPU Cores) @ 1.68 GHz
2150
Apple A17 Pro Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1.40 GHz
2147
HiSilicon Kirin 9000E HiSilicon Kirin 9000E
ARM Mali-G78 MP22 @ 0.76 GHz
2137
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943
Qualcomm Snapdragon 8cx Qualcomm Snapdragon 8cx
Qualcomm Adreno 680 @ 0.59 GHz
1843
Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 for Galaxy Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 for Galaxy
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz
1840
Qualcomm Snapdragon 8s Gen 3 Qualcomm Snapdragon 8s Gen 3
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz
1840

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。
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz
727650
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
724660
Qualcomm Snapdragon 865+ Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz
716498
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
691770
MediaTek Dimensity 1300 MediaTek Dimensity 1300
8C 8T @ 3.00 GHz
689042
MediaTek Dimensity 1200 MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz
669042
Qualcomm Snapdragon 865 Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz
668494

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8ベンチマークは、SoCのパフォーマンスを測定します。 AnTuTuは、ブラウザーとアプリの使用状況をシミュレートすることにより、CPU、GPU、メモリ、およびUX(ユーザーエクスペリエンス)のベンチマークを行います。 AnTuTuは、AndroidまたはiOSで実行される任意のARMCPUのベンチマークを実行できます。ベンチマークが異なるオペレーティングシステムで実行された場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 8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、RAM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。
Apple A14 Bionic Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3.00 GHz
628047
MediaTek Dimensity 1200 MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz
627817
Qualcomm Snapdragon 865+ Qualcomm Snapdragon 865+
8C 8T @ 3.10 GHz
616032
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
612494
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
602990
Qualcomm Snapdragon 865 Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz
598103
Qualcomm Snapdragon 860 Qualcomm Snapdragon 860
8C 8T @ 2.96 GHz
560128

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のパフォーマンス

プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。

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。
Qualcomm Snapdragon 665 Qualcomm Snapdragon 665
8C 8T @ 2.00 GHz
3
Qualcomm Snapdragon 670 Qualcomm Snapdragon 670
8C 8T @ 2.00 GHz
3
Qualcomm Snapdragon 8cx Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz
3
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1.6
MediaTek Helio G99 MediaTek Helio G99
8C 8T @ 2.20 GHz
1
Apple A11 Bionic Apple A11 Bionic
6C 6T @ 2.39 GHz
0.6
MediaTek MT8183 MediaTek MT8183
8C 8T @ 2.00 GHz
0.5

ベンチマーク


プロセッサの説明

Google Tensor は、アメリカの Google 社によって開発された 64 ビット システムオンチップ (SOC) プロセッサです。 2021年の第4四半期にリリースされ、Googleの自社スマートフォンであるGoogle Pixel 6、Google Pixel 6 Pro、Google Pixel 6aに採用された。 Google Tensor は第 1 世代の Tensor プロセッサであり、構造幅 5 ナノメートルで製造されています。 Google Tensor G2 では、第 1 世代の後継機が 2022 年に登場し、Google Pixel 7 に搭載される予定です。

Google Tensor は、ハイブリッド Prime big.LITTLE コア アーキテクチャに基づいており、合計 8 つのプロセッサ コアを備えています。 これらは、2 つのプライム コア、2 つのパフォーマンス コア、4 つの効率コアに分かれています。 2 つのプライム コアは最大 2.80 ギガヘルツでクロックし、ARM Cortex-X1 コアをベースにしています。 2 つのパフォーマンス コアは ARM Cortex-A76 をベースにしており、クロックは最大 2.25 ギガヘルツです。 スマートフォンのバッテリー寿命を延ばすためにコンピューティング能力が必要ない場合に使用される 4 つの効率コアは、ARM Cortex-A55 と最大 1.80 ギガヘルツのクロックに基づいています。

Google Tensor AI (1.6 TOPS 性能の Google Edge TPU) では、Google Tensor に特別なハードウェアが組み込まれており、ハードウェアでの AI または ML の計算をサポートします。

Google Tensor の内部グラフィックス ユニットは、20 個の実行ユニットを備えた ARM Mali-G78 です。 この iGPU には合計 320 個のシェーダ ユニットと最大 760 メガヘルツのクロックが搭載されていますが、グラフィックス ユニットにはターボ モードがありません。 単精度で 1943 ギガ FLOPS の FP32 演算能力を実現します。 ARM Mail-G78 は、5 ナノメートルの構造幅で製造され、Valhall 2 世代に由来します。

Google Tensor G1 には、最大 12 GB の LPDDR5-5500 メモリが搭載されており、2 つのメモリ チャネルがあります。



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