Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)

Son güncelleme:

Kriterlerle karşılaştırma


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)

CPU karşılaştırması

Google Tensor G2 veya Apple M2 (8-GPU) - hangi işlemci daha hızlı? Bu karşılaştırmada, farklılıklara bakıyoruz ve bu iki CPU'dan hangisinin daha iyi olduğunu analiz ediyoruz. Teknik verileri ve kıyaslama sonuçlarını karşılaştırıyoruz.

Google Tensor G2, 8 iş parçacığına ve maksimum 2.85 GHz frekansa sahip saatlere sahip 8 çekirdeğe sahiptir. 2 bellek kanallarında 12 GB'a kadar bellek desteklenir. %%name_pure_1%, Q4/2022 içinde yayınlandı.

Apple M2 (8-GPU), 8 iş parçacığına sahip 8 çekirdeğe ve maksimum 3.50 GHz frekansa sahip saatlere sahiptir. CPU, 2 bellek kanallarında 24 GB'a kadar belleği destekler. Apple M2 (8-GPU), Q2/2022 içinde yayınlandı.
Google Tensor (3) Aile Apple M series (25)
Google Tensor G2 (1) CPU grubu Apple M2 (8)
2 Nesil 2
G2 Mimarî M2
Mobile Segment Mobile
Google Tensor Selef Apple M1
-- Varis Apple M3 (8-GPU)

CPU Çekirdekleri ve Baz Frekans Hızları

Google Tensor G2, 8 CPU çekirdeğine sahiptir ve paralel olarak 8 iş parçacığını hesaplayabilir. Google Tensor G2 saat frekansı 2.85 GHz iken, Apple M2 (8-GPU) %%kerne_2% CPU çekirdeğine sahiptir ve 8 iş parçacıkları aynı anda hesaplayabilir. Apple M2 (8-GPU) saat frekansı 0.66 GHz (3.50 GHz) konumunda.

Google Tensor G2 karakteristik Apple M2 (8-GPU)
8 Çekirdekler 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) Çekirdek mimari hybrid (big.LITTLE)
Hayır Hyperthreading Hayır
Hayır Hız aşırtma ? Hayır
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-Çekirdek 0.66 GHz (3.50 GHz)
4x Avalanche
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-Çekirdek 0.60 GHz (2.42 GHz)
4x Blizzard
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-Çekirdek --

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) destekli işlemciler, başta ses, görüntü ve video işleme olmak üzere birçok hesaplamayı klasik işlemcilerden çok daha hızlı işleyebilir. Makine öğrenimi için algoritmalar, yazılım aracılığıyla topladıkları daha fazla veriyle performanslarını artırır. Makine öğrenimi görevleri, klasik bir işlemciye göre 10.000 kata kadar daha hızlı işlenebilir.

Google Tensor G2 karakteristik Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor AI AI Donanımı Apple Neural Engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS yapay zeka özellikleri 16 Neural cores @ 15.8 TOPS

Dahili GPU

Google Tensor G2 veya Apple M2 (8-GPU), kısaca iGPU olarak adlandırılan entegre grafiklere sahiptir. iGPU, sistemin ana belleğini grafik belleği olarak kullanır ve işlemcinin kalıbına oturur.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
0.90 GHz GPU frekansı 0.45 GHz
-- GPU (Turbo) 1.40 GHz
Vallhall 3 GPU Generation 2
4 nm Teknoloji 5 nm
1 Max. ekran 2
7 Yürütme birimleri 128
-- Shader 1024
Hayır Hardware Raytracing Hayır
Hayır Frame Generation Hayır
-- Maks. GPU Bellek 24 GB
12 DirectX Version --

Donanım codec desteği

Donanımda hızlandırılmış bir fotoğraf veya video codec bileşeni, bir işlemcinin çalışma hızını büyük ölçüde hızlandırabilir ve video oynatılırken dizüstü bilgisayarların veya akıllı telefonların pil ömrünü uzatabilir.

ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
Kod Çözme / Kodlama Codec h265 / HEVC (8 bit) Kod Çözme / Kodlama
Kod Çözme / Kodlama Codec h265 / HEVC (10 bit) Kod Çözme / Kodlama
Kod Çözme / Kodlama Codec h264 Kod Çözme / Kodlama
Kod Çözme / Kodlama Codec VP9 Kod Çözme / Kodlama
Kod Çözme / Kodlama Codec VP8 Kod Çözme
Kod Çözme Codec AV1 Hayır
Kod Çözme / Kodlama Codec AVC Kod Çözme
Kod Çözme / Kodlama Codec VC-1 Kod Çözme
Kod Çözme / Kodlama Codec JPEG Kod Çözme / Kodlama

Hafıza & PCIe

Google Tensor G2, 2 bellek kanallarında en fazla 12 GB bellek kullanabilir. Maksimum bellek bant genişliği 53.0 GB/s şeklindedir. Apple M2 (8-GPU), 2 bellek kanallarında 24 GB'a kadar belleği destekler ve 102.4 GB/s'ye kadar bir bellek bant genişliğine ulaşır.

Google Tensor G2 karakteristik Apple M2 (8-GPU)
LPDDR5-5500 Hafıza LPDDR5-6400
12 GB Maks. Bellek 24 GB
2 (Dual Channel) Hafıza kanalları 2 (Dual Channel)
53.0 GB/s Max. Bant genişliği 102.4 GB/s
Hayır ECC Hayır
8.00 MB L2 Önbellek 20.00 MB
4.00 MB L3 Önbellek --
-- PCIe versiyonu 4.0
-- PCIe girişleri --
-- PCIe Bant genişliği --

Termal Yönetim

Google Tensor G2'nin termal tasarım gücü (kısaca TDP) 10 W iken, Apple M2 (8-GPU)'nin TDP'si 20 W'dir. TDP, işlemciyi yeterince soğutmak için gereken gerekli soğutma çözümünü belirtir.

Google Tensor G2 karakteristik Apple M2 (8-GPU)
10 W TDP (PL1 / PBP) 20 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °C

Teknik detaylar

Google Tensor G2, 4 nm'de üretilmiştir ve 12.00 MB önbelleğe sahiptir. Apple M2 (8-GPU), 5 nm'de üretilmiştir ve 20.00 MB önbelleğe sahiptir.

Google Tensor G2 karakteristik Apple M2 (8-GPU)
4 nm Teknoloji 5 nm
yonga çip tasarımı yonga
Armv8-A (64 bit) Komut seti (ISA) Armv8.5-A (64 bit)
-- ISA uzantıları Rosetta 2 x86-Emulation
-- Soket --
Hiçbiri Sanallaştırma Apple Virtualization Framework
Hayır AES-NI Evet
Android Işletim sistemleri macOS, iPadOS
Q4/2022 Yayın tarihi Q2/2022
-- Sürüm fiyatı --
daha fazla veri göster daha fazla veri göster


Bu işlemcileri derecelendirin

Burada, diğer ziyaretçilerin satın alma kararlarını vermelerine yardımcı olmak için Google Tensor G2'yi derecelendirebilirsiniz. Ortalama derecelendirme 4.1 yıldız (16 derecelendirme) şeklindedir. Şimdi oyla:
Burada, diğer ziyaretçilerin satın alma kararlarını vermelerine yardımcı olmak için Apple M2 (8-GPU)'yi derecelendirebilirsiniz. Ortalama derecelendirme 4.9 yıldız (51 derecelendirme) şeklindedir. Şimdi oyla:


Benchmarklarda ortalama performans

⌀ Tek çekirdek performansı 2 CPU karşılaştırmaları
Google Tensor G2 (56%)
Apple M2 (8-GPU) (100%)
⌀ Çok çekirdekli performans 2 CPU karşılaştırmaları
Google Tensor G2 (35%)
Apple M2 (8-GPU) (100%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, sistem belleğini yoğun olarak kullanan bir çapraz plattform testidir. Hızlı bir hafıza(RAM) sonucu çok fazla etkileyecektir. Tek çekirdekli test, sadece bir CPU çekirdeği kullanır, çekirdek veya hyperthreading yeteneği sayılmaz.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (57%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1874 (100%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5, sistem belleğini yoğun olarak kullanan bir çapraz plattform testidir. Hızlı bir hafıza(RAM) sonucu çok fazla etkileyecektir. Çok çekirdekli test, tüm CPU çekirdeklerini içerir ve büyük bir hyperthreading avantajına sahiptir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (36%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8853 (100%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6, modern bilgisayarlar, dizüstü bilgisayarlar ve akıllı telefonlar için bir ölçüttür. Yeni olan, örneğin big.LITTLE konseptine dayanan ve farklı boyutlardaki CPU çekirdeklerini birleştiren daha yeni CPU mimarilerinin optimize edilmiş kullanımıdır. Tek çekirdekli kıyaslama, yalnızca en hızlı CPU çekirdeğinin performansını değerlendirir, burada bir işlemcideki CPU çekirdeği sayısı önemli değildir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (55%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
2596 (100%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6, modern bilgisayarlar, dizüstü bilgisayarlar ve akıllı telefonlar için bir ölçüttür. Yeni olan, örneğin big.LITTLE konseptine dayanan ve farklı boyutlardaki CPU çekirdeklerini birleştiren daha yeni CPU mimarilerinin optimize edilmiş kullanımıdır. Çok çekirdekli kıyaslama, işlemcinin tüm CPU çekirdeklerinin performansını değerlendirir. AMD SMT veya Intel'in Hyper-Threading gibi sanal iş parçacığı geliştirmeleri, kıyaslama sonucu üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (33%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
10062 (100%)

iGPU - FP32 Performansı (Tek hassasiyetli GFLOPS)

GFLOPS'ta işlemcinin dahili grafik biriminin basit doğrulukta (32 bit) teorik bilgi işlem performansı. GFLOPS, iGPU'nun saniyede kaç milyar kayan nokta işlemi gerçekleştirebileceğini gösterir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (100%)

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) için Performans

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) destekli işlemciler, başta ses, görüntü ve video işleme olmak üzere birçok hesaplamayı klasik işlemcilerden çok daha hızlı işleyebilir. Makine öğrenimi için algoritmalar, yazılım aracılığıyla topladıkları daha fazla veriyle performanslarını artırır. Performans, saniyedeki aritmetik işlemlerin (TOPS) sayısıyla (trilyon) verilir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 kıyaslaması, Maxon'un 3D programı Cinema 4D'de de kullanılan Redshift işleme motorunu temel alıyor. Karşılaştırmalı çalışmaların her biri, işlemcinin ısı üretimi nedeniyle sınırlı olup olmadığını test etmek için 10 dakika uzunluğundadır.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
120 (100%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 testinin Çok Çekirdekli testi, Maxons Cinema 4D'de de kullanılan Redshift işleme motorunu kullanarak işlemek için tüm işlemci çekirdeklerini kullanır. Karşılaştırma çalışması, işlemcinin ısı üretimi nedeniyle sınırlı olup olmadığını test etmek için 10 dakika sürüyor.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
555 (100%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20'in devamıdır ve aynı zamanda Cinema 4 Suite'e dayanmaktadır. Cinema 4, 3D formları oluşturmak için dünya çapında kullanılan bir yazılımdır. Tek çekirdekli test sadece bir CPU çekirdeği kullanır, çekirdek veya hyperthreading sayılmaz.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1592 (100%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20'in devamıdır ve aynı zamanda Cinema 4 Suite'e dayanmaktadır. Cinema 4, 3D formları oluşturmak için dünya çapında kullanılan bir yazılımdır. Çok çekirdekli test, tüm CPU çekirdeklerini içerir ve büyük bir hyperthreading avantajına sahiptir.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8558 (100%)

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 karşılaştırması, bir akıllı telefonun performansını ölçmek için çok uygundur. AnTuTu 9, 3D grafiklerde oldukça ağırdır ve artık "Metal" grafik arayüzünü de kullanabilir. AnTuTu'da bellek ve UX (kullanıcı deneyimi) de tarayıcı ve uygulama kullanımı simüle edilerek test edilir. AnTuTu sürüm 9, Android veya iOS üzerinde çalışan herhangi bir ARM CPU'yu karşılaştırabilir. Cihazlar, farklı işletim sistemlerinde kıyaslandığında doğrudan karşılaştırılabilir olmayabilir.

AnTuTu 9 karşılaştırmasında, bir işlemcinin tek çekirdek performansı yalnızca biraz ağırlıklıdır. Derecelendirme, işlemcinin çok çekirdekli performansından, çalışan belleğin hızından ve dahili grafiklerin performansından oluşur.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
0 (0%)

PassMark CPU Mark için tahmini sonuçlar

Aşağıda listelenen bazı işlemciler, CPU-Panda tarafından kıyaslanmıştır. Ancak, CPU'ların çoğu test edilmemiştir ve sonuçlar CPU-Monkey'in gizli tescilli formülü ile tahmin edilmiştir. Bu nedenle gerçek Passmark CPU işareti değerlerini doğru olarak yansıtmazlar ve PassMark Software Pty Ltd. tarafından onaylanmazlar.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
15472 (100%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender, yazılımda da şekillendirilebilen ve canlandırılabilen 3D gövdelerin oluşturulması (oluşturulması) için ücretsiz bir 3D grafik yazılımıdır. Blender karşılaştırması önceden tanımlanmış sahneler oluşturur ve tüm sahne için gerekli süreleri ölçer. Gereken süre ne kadar kısa olursa o kadar iyidir. Benchmark sahnesi olarak bmw27 yi seçtik.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
277 (100%)

Watt başına CPU performansı (verimlilik)

Cinebench R23 (çok çekirdekli) testinde işlemcinin tam yükteki verimliliği. Karşılaştırma sonucu, gereken ortalama enerjiye (watt cinsinden CPU paketi gücü) bölünür. Değer ne kadar yüksek olursa CPU tam yük altında o kadar verimli olur.
Google Tensor G2 Google Tensor G2
2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8,558 CB R23 MC @ 20 W
428 (100%)

Bu işlemciyi kullanan cihazlar

Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

BU CPU'yu içeren popüler kıyaslamalar

1. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2. Apple M3Apple M2 (8-GPU) Apple M3 vs Apple M2 (8-GPU)
3. Google Tensor G3Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
4. Qualcomm Snapdragon 888Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
5. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
6. Intel Core i7-1360PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1360P vs Apple M2 (8-GPU)
7. Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 vs Google Tensor G2
8. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
9. Intel Core i7-1260PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1260P vs Apple M2 (8-GPU)
10. Apple M2 (8-GPU)Intel Core i5-13600K Apple M2 (8-GPU) vs Intel Core i5-13600K


dizine geri dön