Google Tensor G2 ベンチマーク、テスト、および仕様

最終更新:
Google Tensor G2には8コアと8スレッドがあり、2に基づいています。 Google Tensorシリーズの遺伝子。 プロセッサはQ4/2022でリリースされました。 Google Tensor G2 は、Geekbench 5 シングルコア ベンチマークで 1,068 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 3,149 ポイントです。
Google Tensor G2

CPU系統

Google Tensor G2 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 G2 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 G2
家族: Google Tensor (3)
CPUグループ: Google Tensor G2 (1)
アーキテクチャ: G2
セグメント: Mobile
世代: 2
前任者: Google Tensor
後継: --

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。 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-A78
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: 2.85 GHz
B-Core クロック周波数: 2.35 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 @ 4 TOPS

内部グラフィック

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。 具体的には、Google Tensor G2 は、-- テクスチャ シェーダーと 7 実行ユニットを持つ ARM Mali-G710 MP7 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-G710 MP7
グラフィック クロック周波数: 0.90 GHz
GPU (ターボ): ターボなし
ユニット: 7
Shader: --
Hardware Raytracing: いいえ
リリース日: Q2/2021
最大画面サイズ: 1
Generation: Vallhall 3
Direct X: 12
技術: 4 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 G2 は 4 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 12.00 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: 4 nm
チップ設計: チップレット
ソケット: --
L2-Cache: 8.00 MB
L3-Cache: 4.00 MB
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: Q4/2022
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

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ベンチマーク

Verified Benchmark results
Google Tensor G2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。
Intel Core i3-9100 Intel Core i3-9100
4C 4T @ 4.20 GHz
1069
Intel Core i7-8650U Intel Core i7-8650U
4C 8T @ 4.20 GHz
1069
Intel Xeon E3-1225 v6 Intel Xeon E3-1225 v6
4C 4T @ 3.70 GHz
1069
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068
Intel Core i5-10600T Intel Core i5-10600T
6C 12T @ 4.00 GHz
1068
Intel Xeon E3-1225 v5 Intel Xeon E3-1225 v5
4C 4T @ 3.70 GHz
1068
Intel Core i5-10210U Intel Core i5-10210U
4C 8T @ 4.20 GHz
1067

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。
Intel Core i5-6600 Intel Core i5-6600
4C 4T @ 3.60 GHz
3167
Intel Xeon D-1521 Intel Xeon D-1521
4C 8T @ 2.40 GHz
3163
AMD Ryzen 7 3750H AMD Ryzen 7 3750H
4C 8T @ 3.50 GHz
3155
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149
Intel Core i7-4790T Intel Core i7-4790T
4C 8T @ 3.20 GHz
3148
Intel Xeon E3-1226 v3 Intel Xeon E3-1226 v3
4C 4T @ 3.30 GHz
3144
Intel Core i7-3770S Intel Core i7-3770S
4C 8T @ 3.10 GHz
3143

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 Xeon W-2175 Intel Xeon W-2175
14C 28T @ 4.30 GHz
1428
Intel Core i5-9500 Intel Core i5-9500
6C 6T @ 4.40 GHz
1427
Intel Core i5-9500F Intel Core i5-9500F
6C 6T @ 4.40 GHz
1427
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426
Intel Core i3-8350K Intel Core i3-8350K
4C 4T @ 4.00 GHz
1426
Intel Xeon W-2135 Intel Xeon W-2135
6C 12T @ 4.50 GHz
1422
Intel Xeon W-2195 Intel Xeon W-2195
18C 36T @ 4.30 GHz
1422

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 i7-1060G7 Intel Core i7-1060G7
4C 8T @ 2.60 GHz
3360
Intel Core i5-4670 Intel Core i5-4670
4C 4T @ 3.60 GHz
3349
Intel Core i5-7400 Intel Core i5-7400
4C 4T @ 3.30 GHz
3346
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342
Intel Core i7-5700HQ Intel Core i7-5700HQ
4C 8T @ 3.20 GHz
3342
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
3339
Intel Core i7-4810MQ Intel Core i7-4810MQ
4C 8T @ 3.70 GHz
3339

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 A10-7800 AMD A10-7800
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz
702
AMD A10-7850K AMD A10-7850K
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz
702
AMD A8-7600 AMD A8-7600
AMD Radeon R7 - 512 (Kaveri) @ 0.72 GHz
702
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700
Intel Core i3-1000NG4 Intel Core i3-1000NG4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0.90 GHz
691
Intel Core i3-1000G4 Intel Core i3-1000G4
Intel Iris Plus Graphics G4 @ 0.90 GHz
691
Intel Core i5-12600HX Intel Core i5-12600HX
Intel UHD Graphics 770 @ 1.35 GHz
691

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 888 Qualcomm Snapdragon 888
8C 8T @ 2.84 GHz
816812
MediaTek Dimensity 8100 MediaTek Dimensity 8100
8C 8T @ 2.85 GHz
811000
Apple A15 Bionic (4-GPU) Apple A15 Bionic (4-GPU)
6C 6T @ 3.23 GHz
806250
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419
Apple A12Z Bionic Apple A12Z Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
779044
Apple A14 Bionic Apple A14 Bionic
6C 6T @ 3.00 GHz
729968
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz
727650

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。
MediaTek Dimensity 1000 MediaTek Dimensity 1000
8C 8T @ 2.60 GHz
4.5
MediaTek Dimensity 1000C MediaTek Dimensity 1000C
8C 8T @ 2.00 GHz
4.5
MediaTek Dimensity 1000L MediaTek Dimensity 1000L
8C 8T @ 2.20 GHz
4.5
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4
Qualcomm Snapdragon 732G Qualcomm Snapdragon 732G
8C 8T @ 2.30 GHz
3.6
Qualcomm Snapdragon 730G Qualcomm Snapdragon 730G
8C 8T @ 2.20 GHz
3.6
Qualcomm Snapdragon 730 Qualcomm Snapdragon 730
8C 8T @ 2.20 GHz
3.6

ベンチマーク





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