Google Tensor vs Google Tensor G2 基准、比较和差异


Google Tensor		Google Tensor G2
CPU比较 Google Tensor 还是 Google Tensor G2 ？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。 Google Tensor 具有 8 内核，具有 8 线程和最大频率为 2.80 GHz 的时钟。 2 内存通道支持高达 12 GB 的内存。 Google Tensor 已在 Q4/2021 中发布。 Google Tensor G2 具有 8 内核，具有 8 个线程和最大频率为 2.85 GHz 的时钟。 CPU 在 2 个内存通道中支持高达 12 GB 的内存。 Google Tensor G2 在 Q4/2022 中发布。

Google Tensor (3)	家族	Google Tensor (3)
Google Tensor (1)	CPU系列	Google Tensor G2 (1)
1	代次	2
G1	架构	G2
Mobile	垂直市场	Mobile
--	先代产品	Google Tensor
Google Tensor G2	后代产品	--

CPU核心数与基础频率 Google Tensor 或者 Google Tensor G2 有 %%kerne%% 个 CPU 内核，可以并行计算 %%threads%% 个线程。 Google Tensor 或者 Google Tensor G2 的时钟频率是 %%core_freq_1%%。 CPU核心数极大地影响处理器的速度，是一项重要的性能指标。
Google Tensor	特征	Google Tensor G2
8	核心	8
8	Threads	8
hybrid (Prime / big.LITTLE)	核心架构	hybrid (Prime / big.LITTLE)
否	超线程技术	否
否	超频 ?	否
2.80 GHz 2x Cortex-X1	A-核心	2.85 GHz 2x Cortex-X1
2.25 GHz 2x Cortex-A76	B-核心	2.35 GHz 2x Cortex-A78
1.80 GHz 4x Cortex-A55	C-核心	1.80 GHz 4x Cortex-A55
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。
Google Tensor	特征	Google Tensor G2
Google Tensor AI	AI-硬件	Google Tensor AI
Google Edge TPU @ 1.6 TOPS	人工智能规范	Google Edge TPU @ 4 TOPS

核芯显卡 Google Tensor 或者 Google Tensor G2集成显卡，简称iGPU。 iGPU 使用系统的主内存作为图形内存，并位于处理器的芯片上。
ARM Mali-G78 MP20	GPU	ARM Mali-G710 MP7
0.76 GHz	GPU频率	0.90 GHz
--	GPU (加速频率)	--
Vallhall 2	GPU Generation	Vallhall 3
5 nm	工艺	4 nm
1	最大显示器数量	1
20	运算单元	7
320	Shader	--
否	Hardware Raytracing	否
否	Frame Generation	否
--	最大显存	--
12	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。
ARM Mali-G78 MP20	GPU	ARM Mali-G710 MP7
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
解码 / 编码	Codec AVC	解码 / 编码
解码 / 编码	Codec VC-1	解码 / 编码
解码 / 编码	Codec JPEG	解码 / 编码

内存 & PCIe 内存类型和内存量会极大地影响处理器的速度。内存带宽取决于几个因素，以每秒千兆字节为单位。
Google Tensor	特征	Google Tensor G2
LPDDR5-5500	内存	LPDDR5-5500
12 GB	最大内存	12 GB
2 (Dual Channel)	内存通道	2 (Dual Channel)
53.0 GB/s	Max. 带宽	53.0 GB/s
否	ECC	否
8.00 MB	L2 缓存	8.00 MB
--	L3 缓存	4.00 MB
--	PCIe版本	--
--	PCIe通道	--
--	PCIe 带宽	--
散热管理热设计功率（简称 TDP）指定了充分冷却处理器所需的冷却解决方案。 TDP 通常只给出一个 CPU 实际消耗的粗略概念。
Google Tensor	特征	Google Tensor G2
10 W	TDP (PL1 / PBP)	10 W
--	TDP (PL2)	--
--	TDP up	--
--	TDP down	--
--	Tjunction max.	--
技术细节在这里，您将找到有关 Google Tensor 或者 Google Tensor G2 的 2 级和 3 级缓存大小的信息以及处理器的 ISA 扩展列表。我们已经为您记录了架构和制造技术以及发布日期。
Google Tensor	特征	Google Tensor G2
5 nm	工艺	4 nm
未知	芯片设计	小芯片
Armv8-A (64 bit)	指令集 (ISA)	Armv8-A (64 bit)
--	指令集扩展	--
--	插槽	--
无	虚拟化	无
否	AES-NI	否
Android	操作系统	Android
Q4/2021	发售日期	Q4/2022
--	发布价格	--

展示更多		展示更多

Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz 在Amazon上以优惠价购买！ Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz 在Amazon上以优惠价购买！

评价这些处理器

基准测试中的平均性能

⌀ 单核性能 2 CPU 基准测试

Google Tensor (99%)

Google Tensor G2 (98%)

⌀ 多核性能 3 CPU 基准测试

Google Tensor (94%)

Google Tensor G2 (97%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心，CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1043 (98%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	1068 (100%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心，并且能充分利用超线程技术。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	2915 (93%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	3149 (100%)

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。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1494 (100%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	1426 (95%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是现代计算机、笔记本电脑和智能手机的基准测试。新的是对更新的 CPU 架构的优化利用，例如基于 big.LITTLE 概念并结合不同大小的 CPU 内核。多核基准测试评估处理器所有 CPU 内核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超线程等虚拟线程改进对基准测试结果产生了积极影响。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	3639 (100%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	3342 (92%)

核芯显卡FP32性能（单精度GFLOPS）

处理器核芯显卡的理论计算性能（32bit，以GFLOPS为单位）。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。


	Google Tensor ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz	1943 (100%)
	Google Tensor G2 ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz	700 (36%)

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 基准测试非常适合衡量智能手机的性能。 AnTuTu 9 在 3D 图形上相当重，现在也可以使用“金属”图形界面。在 AnTuTu 中，内存和 UX（用户体验）也通过模拟浏览器和应用程序的使用情况进行测试。 AnTuTu 版本 9 可以比较任何运行在 Android 或 iOS 上的 ARM CPU。在不同操作系统上进行基准测试时，设备可能无法直接比较。

在 AnTuTu 9 基准测试中，处理器的单核性能仅被略微加权。该评级由处理器的多核性能、工作内存的速度和内部显卡的性能组成。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	691770 (88%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	789419 (100%)

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能

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。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1.6 (40%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	4 (100%)

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8基准测试可以衡量一个SoC（片上系统）的性能。通过模拟浏览器和应用程序的使用，AnTuTu对CPU、GPU、内存以及UX（用户体验）进行基准测试。AnTuTu可以对运行在Android或iOS下的任何ARM CPU进行基准测试。如果基准测试是在不同的操作系统下执行的，成绩可能不具有可比较性。在AnTuTu 8基准测试中，处理器单核性能只占很小的比重。AnTuTu基准测试评估包括处理器的多核性能、RAM速度和GPU性能。


	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	612494 (100%)
	Google Tensor G2 8C 8T @ 2.85 GHz	0 (0%)

使用该处理器的设备
Google Tensor	Google Tensor G2
Google Pixel 6 Google Pixel 6 Pro	Google Pixel 7 Google Pixel 7 Pro


1.		Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 888
3.		Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
4.		Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor
5.		Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
6.		Google Tensor vs Google Tensor G2
7.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
8.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 865
9.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 855
10.		Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 vs Google Tensor G2

Google Tensor vs Google Tensor G2

借助基准测试比较CPU

CPU比较

CPU核心数与基础频率

人工智能和机器学习

核芯显卡

硬件解码支持

内存 & PCIe

散热管理

技术细节