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

CPU系統

Google Tensor を分類したセグメント。 たとえば、これがデスクトップ プロセッサなのかモバイル プロセッサなのか、またはどのプロセッサが Google Tensor の後継となる可能性があるのか​​を一目で確認できます。

姓: Google Tensor
家族: Google Tensor (3)
CPUグループ: Google Tensor (1)
アーキテクチャ: G1
セグメント: Mobile
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

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。

AIハードウェア: Google Tensor AI
AIの仕様: Google Edge TPU @ 1.6 TOPS

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: --

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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 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。
AMD EPYC 7662 AMD EPYC 7662
64C 128T @ 3.30 GHz
1046
Intel Xeon D-1749NT Intel Xeon D-1749NT
10C 20T @ 3.50 GHz
1045
Intel Xeon D-1739 Intel Xeon D-1739
8C 16T @ 3.50 GHz
1044
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043
AMD Ryzen 3 7320U AMD Ryzen 3 7320U
4C 8T @ 4.10 GHz
1043
AMD EPYC 7302P AMD EPYC 7302P
16C 32T @ 3.30 GHz
1043
Intel Xeon Gold 6140 Intel Xeon Gold 6140
18C 36T @ 3.70 GHz
1043

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 7 Gen 1 Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1
6C 6T @ 2.40 GHz
2932
Intel Core i7-3820QM Intel Core i7-3820QM
4C 8T @ 2.70 GHz
2926
Intel Xeon Bronze 3104 Intel Xeon Bronze 3104
6C 6T @ 1.70 GHz
2917
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915
Intel Core i5-4690 Intel Core i5-4690
4C 4T @ 3.70 GHz
2913
Intel Core i7-3610QE Intel Core i7-3610QE
4C 8T @ 3.00 GHz
2911
Intel Xeon D-1622 Intel Xeon D-1622
4C 8T @ 3.00 GHz
2909

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。
Intel Core i7-7740X Intel Core i7-7740X
4C 8T @ 4.50 GHz
1497
Intel Core i7-10710U Intel Core i7-10710U
6C 12T @ 4.70 GHz
1496
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
Intel Core i9-9980HK Intel Core i9-9980HK
8C 16T @ 5.00 GHz
1492
Intel Core i5-10400H Intel Core i5-10400H
4C 8T @ 4.60 GHz
1490
Intel Xeon W-2145 Intel Xeon W-2145
8C 16T @ 4.50 GHz
1487

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。
Intel Core i7-4850HQ Intel Core i7-4850HQ
4C 8T @ 3.50 GHz
3648
Intel Xeon E5-2620 v2 Intel Xeon E5-2620 v2
6C 12T @ 2.30 GHz
3643
Intel Xeon E3-1220 v5 Intel Xeon E3-1220 v5
4C 4T @ 3.30 GHz
3642
Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639
Intel Core i7-4950HQ Intel Core i7-4950HQ
4C 8T @ 2.40 GHz
3637
Intel Core i7-4722HQ Intel Core i7-4722HQ
4C 8T @ 2.40 GHz
3633
Intel Core i5-5675R Intel Core i5-5675R
4C 4T @ 3.30 GHz
3632

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。
AMD Ryzen 7 5700U AMD Ryzen 7 5700U
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
AMD Ryzen 9 5900HX AMD Ryzen 9 5900HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
AMD Ryzen 9 5980HX AMD Ryzen 9 5980HX
AMD Radeon RX Vega 8 (Renoir) @ 1.90 GHz
1946
Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943
Intel Core Ultra 7 155U Intel Core Ultra 7 155U
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.95 GHz
1935
Intel Core i7-1165G7 Intel Core i7-1165G7
Intel Iris Xe Graphics 96 (Tiger Lake) @ 1.30 GHz
1933
Intel Core i7-1255UL Intel Core i7-1255UL
Intel Iris Xe Graphics 96 (Alder Lake) @ 1.25 GHz
1916

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

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





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