Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
最近更新時間:
借助基準測試比較CPU
|
 |
|
| Google Tensor G3 | Google Tensor G2 | |
CPU比較Google Tensor G3 還是 Google Tensor G2 ？ 在這個比較中，我們檢查這兩個 CPU 中哪個更好。 我們比較技術數據和基準測試結果。
Google Tensor G3 具有 8 內核，具有 8 線程和最大頻率為 2.91 GHz 的時鐘。 2 內存通道支持高達 12 GB 的內存。 Google Tensor G3 已在 Q3/2023 中發布。 Google Tensor G2 具有 8 內核，具有 8 線程和最大頻率為 2.85 GHz 的時鐘。 CPU 在 2 個內存通道中支持高達 12 GB 的內存。 Google Tensor G2 在 Q4/2022 中發布。 |
||
| Google Tensor (3) | 家庭 | Google Tensor (3) |
| Google Tensor G3 (1) | CPU組 | Google Tensor G2 (1) |
| 3 | 一代 | 2 |
| G3 | 架構 | G2 |
| Mobile | 部分 | Mobile |
| Google Tensor | 前任 | Google Tensor |
| -- | 接班人 | -- |
|
|
||
CPU核心數與基礎頻率Google Tensor G3 是一個 8 核心處理器，時鐘頻率為 2.91 GHz。 Google Tensor G2 具有 8 個 CPU 核心，時鐘頻率為 2.85 GHz。 |
||
| Google Tensor G3 | 特徵 | Google Tensor G2 |
| 8 | 核心 | 8 |
| 8 | Threads | 8 |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | 核心架構 | hybrid (Prime / big.LITTLE) |
| 否 | 超執行緒技術 | 否 |
| 否 | 超頻 ? | 否 |
| 2.91 GHz 1x Cortex-X3 |
A-核心 | 2.85 GHz 2x Cortex-X1 |
| 2.37 GHz 4x Cortex-A715 |
B-核心 | 2.35 GHz 2x Cortex-A78 |
| 1.70 GHz 4x Cortex-A510 |
C-核心 | 1.80 GHz 4x Cortex-A55 |
人工智能和機器學習在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。 |
||
| Google Tensor G3 | 特徵 | Google Tensor G2 |
| Google Tensor AI | AI-硬件 | Google Tensor AI |
| Google Edge TPU | 人工智能規範 | Google Edge TPU @ 4 TOPS |
内建顯示晶片處理器的集成圖形單元不僅負責系統上的純圖像輸出，而且在現代視頻編解碼器的支持下還可以顯著提高系統的效率。 |
||
| ARM Immortalis-G715 MP10 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 0.89 GHz | GPU頻率 | 0.90 GHz |
| -- | GPU (加速頻率) | -- |
| Vallhall | GPU Generation | Vallhall 3 |
| 4 nm | 製程 | 4 nm |
| 0 | 最大加速頻率 | 1 |
| 10 | 運算單元 | 7 |
| -- | Shader | -- |
| 否 | Hardware Raytracing | 否 |
| 否 | Frame Generation | 否 |
| -- | 最大顯存 | -- |
| 12 | DirectX Version | 12 |
硬體解碼支援在硬件中加速的照片或視頻編解碼器可以大大加快處理器的工作速度，並在播放視頻時延長筆記本電腦或智能手機的電池壽命。 |
||
| ARM Immortalis-G715 MP10 | GPU | ARM Mali-G710 MP7 |
| 解碼 / 編碼 | Codec h265 / HEVC (8 bit) | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec h265 / HEVC (10 bit) | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec h264 | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec VP9 | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec VP8 | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec AV1 | 解碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec AVC | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec VC-1 | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 / 編碼 | Codec JPEG | 解碼 / 編碼 |
記憶體 & PCIeGoogle Tensor G3 在 2 內存通道中最多支持 12 GB 內存。 Google Tensor G2 最多可以在 2 個內存通道中連接 12 GB 內存。 |
||
| Google Tensor G3 | 特徵 | Google Tensor G2 |
| LPDDR5-5500 | 記憶體 | LPDDR5-5500 |
| 12 GB | 最大記憶體 | 12 GB |
| 2 (Dual Channel) | 記憶體通道 | 2 (Dual Channel) |
| 53.0 GB/s | Max. 帶寬 | 53.0 GB/s |
| 否 | ECC | 否 |
| -- | L2 緩存 | 8.00 MB |
| -- | L3 緩存 | 4.00 MB |
| -- | PCIe版本 | -- |
| -- | PCIe通道 | -- |
| -- | PCIe 帶寬 | -- |
散熱管理處理器的 TDP（熱設計功率）指定了所需的冷卻解決方案。 Google Tensor G3 的 TDP 為 10 W，Google Tensor G2 的 TDP 為 10 W。 |
||
| Google Tensor G3 | 特徵 | Google Tensor G2 |
| 10 W | TDP (PL1 / PBP) | 10 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | -- |
技術細節Google Tensor G3 具有 0.00 MB 緩存，而 Google Tensor G2 緩存總共具有 12.00 MB。 |
||
| Google Tensor G3 | 特徵 | Google Tensor G2 |
| 4 nm | 製程 | 4 nm |
| 小芯片 | 芯片設計 | 小芯片 |
| Armv9-A (64 bit) | 指令集 (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| -- | ISA擴展 | -- |
| -- | 針腳 | -- |
| 無 | 虛擬化 | 無 |
| 否 | AES-NI | 否 |
| Android | 操作系統 | Android |
| Q3/2023 | 發售日期 | Q4/2022 |
| -- | 發布價格 | -- |
| 展示更多 | 展示更多 | |
|
8C 8T @ 2.91 GHz 以優惠價在Amazon上購買
8C 8T @ 2.85 GHz 以優惠價在Amazon上購買
|
||
評價這些處理器
基準測試中的平均效能
⌀ 單核心性能 2 CPU 基準測試
⌀ 多核心性能 3 CPU 基準測試
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
Geekbench 6 (Single-Core)
Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 單核基準測試僅評估最快的 CPU 內核的性能，與處理器中的 CPU 內核數量無關。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
Geekbench 6 (Multi-Core)
Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 多核基準測試評估處理器所有 CPU 內核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超線程等虛擬線程改進對基準測試結果產生了積極影響。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
內建顯卡FP32性能(單精確度GFLOPS)
處理器內建顯卡的理論計算性能（32bit，以GFLOPS為單位）。GFLOPS表示內建顯卡每秒可以執行多少億個浮點操作。
|
|
Google Tensor G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz |
||
AnTuTu 9 Benchmark
AnTuTu 9 基準測試非常適合衡量智能手機的性能。 AnTuTu 9 在 3D 圖形上相當重，現在也可以使用“金屬”圖形界面。 在 AnTuTu 中，內存和 UX（用戶體驗）也通過模擬瀏覽器和應用程序的使用情況進行測試。 AnTuTu 版本 9 可以比較任何運行在 Android 或 iOS 上的 ARM CPU。 在不同操作系統上進行基準測試時，設備可能無法直接比較。
在 AnTuTu 9 基準測試中，處理器的單核性能僅被略微加權。 該評級由處理器的多核性能、工作內存的速度和內部顯卡的性能組成。
在 AnTuTu 9 基準測試中，處理器的單核性能僅被略微加權。 該評級由處理器的多核性能、工作內存的速度和內部顯卡的性能組成。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
AnTuTu 10 Benchmark
AnTuTu 10 基準測試是最著名的行動處理器基準測試之一，現已推出第 10 版。 有一個適用於基於 Android 的智慧型手機和平板電腦的版本，以及一個適用於 Apple 行動裝置（即 iPhone 和 iPad）的版本。
Antutu 10 基準測試分為 3 個階段。 在第一階段，測試設備的 RAM；在第二階段，測試圖形；在最後階段，透過渲染 3D 圖形將整個設備推至其效能極限。
因此，Antutu 10 非常適合比較不同設備的效能。
Antutu 10 基準測試分為 3 個階段。 在第一階段，測試設備的 RAM；在第二階段，測試圖形；在最後階段，透過渲染 3D 圖形將整個設備推至其效能極限。
因此，Antutu 10 非常適合比較不同設備的效能。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的性能
在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz |
||
使用該處理器的設備 |
|
| Google Tensor G3 | Google Tensor G2 |
| Google Pixel 8 Google Pixel 8 Pro |
Google Pixel 7 Google Pixel 7 Pro |
兩種處理器的比較
''包含此CPU的熱門比較
返回首頁
