Google Tensor G2 基准、测试和规格

最近更新时间:
Google Tensor G2 有 8 个内核和 8 个线程,并且基于 2。 Google Tensor 系列的基因。 处理器于 Q4/2022 发布。 Google Tensor G2 在 Geekbench 5 单核基准测试中得分 1,068。 在 Geekbench 5 多核基准测试中,结果为 3,149 点
Google Tensor G2

CPU信息

处理器编号: Google Tensor G2
家族: Google Tensor (4)
CPU系列: Google Tensor G2 (1)
架构: G2
工艺: 4 nm
垂直市场: Mobile
代次: 2
先代产品: Google Tensor
后代产品: --

CPU核心数与基础频率

Google Tensor G2 有 8 个 CPU 内核,可以并行计算 8 个线程。 Google Tensor G2 的时钟频率是 2.85 GHz。 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。

CPU 核心 / Threads: 8 / 8
核心架构: hybrid (Prime / big.LITTLE)
A-Core: 2x Cortex-X1
B-Core: 2x Cortex-A78
C-Core: 4x Cortex-A55
超线程技术 / SMT:
超频:
A-Core 频率: 2.85 GHz
B-Core 频率: 2.35 GHz
C-Core 频率: 1.80 GHz

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。

AI-硬件: Google Tensor AI
人工智能规范: Google Edge TPU @ 4 TOPS
NPU + CPU + iGPU: --

核芯显卡

Google Tensor G2集成显卡,简称iGPU。 具体来说,Google Tensor G2 使用 ARM Mali-G710 MP7,它有 -- 纹理着色器和 7 执行单元。 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。

GPU型号: ARM Mali-G710 MP7
GPU频率: 0.90 GHz
GPU (加速频率): 无加速频率
运算单元: 7
Shader: --
Hardware Raytracing:
发售日期: Q2/2021
最大显示器数量: 1
Generation: Vallhall 3
Direct X: 12
工艺: 4 nm
最大显存: --
Frame Generation:

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。

h265 / HEVC (8 bit): 解码 / 编码
h265 / HEVC (10 bit): 解码 / 编码
h264: 解码 / 编码
VP8: 解码 / 编码
VP9: 解码 / 编码
AV1: 解码
AVC: 解码 / 编码
VC-1: 解码 / 编码
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。

内存类型: 内存带宽:
LPDDR5-5500
53.0 GB/s
最大内存: 12 GB
内存通道: 2 (Dual Channel)
ECC:
PCIe:
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。

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 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。

工艺: 4 nm
芯片设计: 小芯片
插槽: --
L2-Cache: 8.00 MB
L3-Cache: 4.00 MB
AES-NI:
操作系统: Android
虚拟化:
指令集 (ISA): Armv8-A (64 bit)
指令集扩展: --
发售日期: Q4/2022
发布价格: --
代号: --
文件: --

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基准测试结果

Verified Benchmark results
我们已经审核了 Google Tensor G2 的基准测试结果。 我们只发布由我们创建或由用户提交并通过审核的基准测试结果。 所有结果均基于并满足我们的基准测试指导方针

截图:

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。
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。
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 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。
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

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。
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 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。
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。
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

基准测试


处理器说明

Google Tensor G2 是 Google 开发的智能手机处理器,专门用于 Google Pixel 7 和 Google Pixel 7 Pro。 CPU拥有8个CPU核心,采用混合核心结构。 特殊之处在于 Google Tensor G2 没有一个非常高主频的 Prime 核心,而是两个。

Prime 内核采用 ARM 的 Cortex-X1 设计,时钟频率高达 2.85 GHz。 它们由两个时钟频率为 2.35 GHz 的 Cortex-A78 进行补充。 还有四个额外的 Cortex-A55 节能核心,仅工作在 1.8 GHz,但特别节能。 在移动设备中,这可以延长电池寿命,因为较大的 CPU 内核会进入待机状态,仅在需要时使用。

在AI加速方面,Google Tensor G2可以依赖Google Edge TPU,AI算力高达4 TOPS。 例如,Google Edge TPU 可加速相机功能、图像和视频处理。 AI 加速还有助于确保尽可能少地需要 CPU 内核。

Google Tensor G2 使用 ARM Mali-G710 MP7 作为显卡。 GPU理论计算能力为0.7 TFLOPS,非常适合流畅玩大多数智能手机游戏。

Google Tensor G2 支持高达 12 GB 的 DDR5-5500 内存,最大内存带宽高达 53 GB/s。 对于智能手机来说,这样的内存带宽相当不错,并且与许多笔记本电脑相当。

谷歌没有直接指定Google Tensor G2的TDP,因此根据能耗和时钟频率我们估计TDP为10瓦。 这使其处于许多现代智能手机处理器工作的领域。



热门比较

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


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