Apple A17 Pro | Google Tensor G3 | |
CPU比较Apple A17 Pro 还是 Google Tensor G3 ? 在这个比较中,我们检查这两个 CPU 中哪个更好。 我们比较技术数据和基准测试结果。
Apple A17 Pro 具有 6 内核,具有 6 线程和最大频率为 3.78 GHz 的时钟。 1 内存通道支持高达 8 GB 的内存。 Apple A17 Pro 已在 Q3/2023 中发布。 Google Tensor G3 具有 8 内核,具有 8 个线程和最大频率为 2.91 GHz 的时钟。 CPU 在 2 个内存通道中支持高达 12 GB 的内存。 Google Tensor G3 在 Q3/2023 中发布。 |
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Apple A series (22) | 家族 | Google Tensor (3) |
Apple A17 (1) | CPU系列 | Google Tensor G3 (1) |
17 | 代次 | 3 |
A17 | 架构 | G3 |
Mobile | 垂直市场 | Mobile |
Apple A16 Bionic | 先代产品 | Google Tensor |
-- | 后代产品 | -- |
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CPU核心数与基础频率Apple A17 Pro 是一个 6 核心处理器,时钟频率为 3.78 GHz。 Google Tensor G3 具有 8 个 CPU 核心,时钟频率为 2.91 GHz。 |
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Apple A17 Pro | 特征 | Google Tensor G3 |
6 | 核心 | 8 |
6 | Threads | 8 |
hybrid (big.LITTLE) | 核心架构 | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
否 | 超线程技术 | 否 |
否 | 超频 ? | 否 |
3.78 GHz | A-核心 | 2.91 GHz 1x Cortex-X3 |
2.11 GHz | B-核心 | 2.37 GHz 4x Cortex-A715 |
-- | C-核心 | 1.70 GHz 4x Cortex-A510 |
人工智能和机器学习在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算,尤其是音频、图像和视频处理,比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多,机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。 |
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Apple A17 Pro | 特征 | Google Tensor G3 |
Apple Neural Engine | AI-硬件 | Google Tensor AI |
16 Neural cores @ 35 TOPS | 人工智能规范 | Google Edge TPU |
核芯显卡处理器的集成图形单元不仅负责系统上的纯图像输出,而且在现代视频编解码器的支持下还可以显着提高系统的效率。 |
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Apple A17 Pro (6 GPU Cores) | GPU | ARM Immortalis-G715 MP10 |
1.40 GHz | GPU频率 | 0.89 GHz |
-- | GPU (加速频率) | -- |
-- | GPU Generation | Vallhall |
3 nm | 工艺 | 4 nm |
3 | 最大显示器数量 | 0 |
24 | 运算单元 | 10 |
768 | Shader | -- |
是 | Hardware Raytracing | 否 |
否 | Frame Generation | 否 |
6 GB | 最大显存 | -- |
-- | DirectX Version | 12 |
硬件解码支持在硬件中加速的照片或视频编解码器可以大大加快处理器的工作速度,并在播放视频时延长笔记本电脑或智能手机的电池寿命。 |
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Apple A17 Pro (6 GPU Cores) | GPU | ARM Immortalis-G715 MP10 |
解码 / 编码 | Codec h265 / HEVC (8 bit) | 解码 / 编码 |
解码 / 编码 | Codec h265 / HEVC (10 bit) | 解码 / 编码 |
解码 / 编码 | Codec h264 | 解码 / 编码 |
解码 / 编码 | Codec VP9 | 解码 / 编码 |
解码 / 编码 | Codec VP8 | 解码 / 编码 |
解码 | Codec AV1 | 解码 / 编码 |
解码 | Codec AVC | 解码 / 编码 |
解码 | Codec VC-1 | 解码 / 编码 |
解码 / 编码 | Codec JPEG | 解码 / 编码 |
内存 & PCIeApple A17 Pro 在 1 内存通道中最多支持 8 GB 内存。 Google Tensor G3 最多可以在 2 个内存通道中连接 12 GB 内存。 |
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Apple A17 Pro | 特征 | Google Tensor G3 |
LPDDR5-6400 | 内存 | LPDDR5-5500 |
8 GB | 最大内存 | 12 GB |
1 (Single Channel) | 内存通道 | 2 (Dual Channel) |
51.2 GB/s | Max. 带宽 | 53.0 GB/s |
否 | ECC | 否 |
20.00 MB | L2 缓存 | -- |
24.00 MB | L3 缓存 | -- |
-- | PCIe版本 | -- |
-- | PCIe通道 | -- |
-- | PCIe 带宽 | -- |
散热管理处理器的 TDP(热设计功率)指定了所需的冷却解决方案。 Apple A17 Pro 的 TDP 为 11 W,Google Tensor G3 的 TDP 为 10 W。 |
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Apple A17 Pro | 特征 | Google Tensor G3 |
11 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
-- | TDP (PL2) | -- |
-- | TDP up | -- |
-- | TDP down | -- |
-- | Tjunction max. | -- |
技术细节Apple A17 Pro 具有 44.00 MB 缓存,而 Google Tensor G3 缓存总共具有 0.00 MB。 |
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Apple A17 Pro | 特征 | Google Tensor G3 |
3 nm | 工艺 | 4 nm |
小芯片 | 芯片设计 | 小芯片 |
Armv8.6-A (64 bit) | 指令集 (ISA) | Armv9-A (64 bit) |
-- | 指令集扩展 | -- |
-- | 插槽 | -- |
无 | 虚拟化 | 无 |
否 | AES-NI | 否 |
iOS | 操作系统 | Android |
Q3/2023 | 发售日期 | Q3/2023 |
-- | 发布价格 | -- |
展示更多 | 展示更多 | |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple A17 Pro
Apple A17 Pro (6 GPU Cores) @ 1.40 GHz |
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Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
使用该处理器的设备 |
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Apple A17 Pro | Google Tensor G3 |
Apple iPhone 15 Pro Apple iPhone 15 Pro Max |
Google Pixel 8 Google Pixel 8 Pro |