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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

一目でわかる
姓: Google Tensor G2
家族: Google Tensor (4)
CPUグループ: Google Tensor G2 (1)
アーキテクチャ: G2
技術: 4 nm
セグメント: Smartphone / Tablet
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

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 @ 4 TOPS
NPU + CPU + iGPU: --

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

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 3.8 星 (50 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 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 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 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
Apple A12X Bionic Apple A12X Bionic
8C 8T @ 2.49 GHz
1341
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
1334

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 888+ Qualcomm Snapdragon 888+
8C 8T @ 3.00 GHz
3436
MediaTek Kompanio 1300T MediaTek Kompanio 1300T
8C 8T @ 2.60 GHz
3389
MediaTek Dimensity 8200 MediaTek Dimensity 8200
8C 8T @ 3.10 GHz
3369
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342
Samsung Exynos 2100 Samsung Exynos 2100
8C 8T @ 2.90 GHz
3339
Qualcomm Snapdragon 865 Qualcomm Snapdragon 865
8C 8T @ 2.84 GHz
3244
HiSilicon Kirin 990 4G HiSilicon Kirin 990 4G
8C 8T @ 2.86 GHz
3244

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。
Apple A12 Bionic Apple A12 Bionic
6C 6T @ 2.49 GHz
1116
Qualcomm Snapdragon 8cx Gen 3 Qualcomm Snapdragon 8cx Gen 3
8C 8T @ 3.00 GHz
1096
Qualcomm Snapdragon 888 Qualcomm Snapdragon 888
8C 8T @ 2.84 GHz
1088
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068
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

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 888 Qualcomm Snapdragon 888
8C 8T @ 2.84 GHz
3250
Qualcomm Snapdragon 870 Qualcomm Snapdragon 870
8C 8T @ 3.20 GHz
3240
MediaTek Dimensity 1300 MediaTek Dimensity 1300
8C 8T @ 3.00 GHz
3225
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149
MediaTek Kompanio 1300T MediaTek Kompanio 1300T
8C 8T @ 2.60 GHz
3088
MediaTek Dimensity 1200 MediaTek Dimensity 1200
8C 8T @ 3.00 GHz
3075
Qualcomm Snapdragon 780G Qualcomm Snapdragon 780G
8C 8T @ 2.40 GHz
3027

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。
HiSilicon Kirin 990 4G HiSilicon Kirin 990 4G
ARM Mali-G76 MP16 @ 0.60 GHz
737
Qualcomm Snapdragon 845 Qualcomm Snapdragon 845
Qualcomm Adreno 630 @ 0.70 GHz
737
Qualcomm Snapdragon 850 Qualcomm Snapdragon 850
Qualcomm Adreno 630 @ 0.70 GHz
737
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700
Apple A13 Bionic Apple A13 Bionic
Apple A13 @ 1.35 GHz
691
HiSilicon Kirin 820 5G HiSilicon Kirin 820 5G
ARM Mali-G57 MP6 @ 0.85 GHz
653
HiSilicon Kirin 820E 5G HiSilicon Kirin 820E 5G
ARM Mali-G57 MP6 @ 0.85 GHz
653

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

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。
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

Geekbench 6 (SC)
Geekbench 6 (SC)
1,818 エントリ
Geekbench 6 (MC)
Geekbench 6 (MC)
1,764 エントリ
Geekbench 5 (SC)
Geekbench 5 (SC)
2,501 エントリ
Geekbench 5 (MC)
Geekbench 5 (MC)
2,473 エントリ
FP32 SP (iGPU)
FP32 SP (iGPU)
2,089 エントリ
AnTuTu 9 Benchmark
AnTuTu 9 Benchmark
90 エントリ
AI パフォーマンス (NPU)
AI パフォーマンス (NPU)
154 エントリ

プロセッサの説明

Google Tensor G2 は、Google によって開発されたスマートフォン プロセッサであり、Google の Google Pixel 7 および Google Pixel 7 Pro でのみ使用されます。 CPUは8CPUコアを搭載し、ハイブリッドコア構造を採用。 特別な機能は、Google Tensor G2 が非常に高クロックの Prime コアを 1 つではなく 2 つ備えていることです。

Prime コアは ARM の Cortex-X1 設計を使用し、最大 2.85 GHz のクロックを実現します。 これらは、2.35 GHz でクロックする 2 つの Cortex-A78 によって補完されます。 また、1.8 GHz でのみ動作しますが、特にエネルギー効率の高い Cortex-A55 省エネ コアが 4 つ追加されています。 モバイル デバイスでは、より大きな CPU コアがスタンバイ状態になり、必要な場合にのみ使用されるため、バッテリー寿命を延ばすことができます。

AI アクセラレーションに関しては、Google Tensor G2 は最大 4 TOPS の AI コンピューティング能力を持つ Google Edge TPU を利用できます。 Google Edge TPU は、カメラ機能、画像およびビデオ処理などを高速化します。 AI アクセラレーションは、必要な CPU コアを最小限に抑えることにも役立ちます。

Google Tensor G2 は、グラフィック カードとして ARM Mali-G710 MP7 を使用します。 理論上の GPU 計算能力は 0.7 TFLOPS で、ほとんどのスマートフォン ゲームをスムーズにプレイするのに非常に適しています。

Google Tensor G2 は、最大 53 GB/秒の最大メモリ帯域幅で最大 12 GB の DDR5-5500 メモリをサポートします。 このメモリ帯域幅はスマートフォンとしてはかなり優れており、多くのノートブックと同等です。

Google は Google Tensor G2 の TDP を直接指定していないため、エネルギー消費量とクロック周波数に基づいて TDP は 10 ワットと推定されます。 これにより、多くの最新のスマートフォン プロセッサが動作する領域に位置します。



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1. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2. Google Tensor G3 Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
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7. Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 865 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 865
8. Google Tensor G2 Apple A15 Bionic (5-GPU) Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
9. Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 765G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 765G
10. Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 855 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 855


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