Google Tensor vs Apple A15 Bionic - различия в спецификациях

Различия
Характеристики Бенчмарки (тесты) Отзывы

Различия

Причины выбрать
Google Tensor

Сообщить об ошибке

Место в общем рейтинге

(основано на нескольких бенчмарках)

659 score
Большее количество ядер

2 большее количество ядер

8 6

Позиции в результатах бенчмарков

Общие позиции Google Tensor ЦПУ в популярных бенчмарках, для сравнения с другими моделями.

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

496 place
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

810 place
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

118 place
AnTuTu 9 Benchmark

10 place

Причины выбрать
Apple A15 Bionic

Сообщить об ошибке

Место в общем рейтинге

(основано на нескольких бенчмарках)

549 score
Более высокая тактовая частота

Около 13% более высокая тактовая частота

3.23 GHz 2.80 GHz
Производительность на Ватт

В 0.85 раза меньшее количество тепла выделяемое процессором, Вт.

8.5 W 10 W

Позиции в результатах бенчмарков

Общие позиции Apple A15 Bionic ЦПУ в популярных бенчмарках, для сравнения с другими моделями.

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

121 place
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

541 place
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

261 place

Характеристики

Технические данные

Google Tensor

Apple A15 Bionic

Группа и семейство ЦПУ

Справочная информация о сравниваемых процессорах, серия, поколение и сегмент рынка.

Серия

Google Tensor Apple A series
Группа ЦПУ

Google Tensor Apple A15
Сегмент

Mobile Mobile
Поколение

1 15
Прошлая модель

-- Apple A14 Bionic

Технические характеристики ЦПУ

Основные параметры, такие как количество ядер, количество потоков, базовая и турбо частота, размер кэша. Эти параметры косвенно говорят о скорости процессора, чем они выше, тем лучше.

Архитектура ядра

hybrid (Prime / big.LITTLE) hybrid (big.LITTLE)
Частота

2.80 GHz 3.23 GHz
Turbo (1 Ядро)

нет turbo нет turbo
Гипертрейдинг

Нет Нет
Разгон

Нет Нет

IGPU

Внутренняя графика не влияет на производительность CPU, выполняет работу графической карты в ее отсутствие или на мобильных устройствах.

Графический процессор

ARM Mali-G78 MP20 Apple A15 (5 GPU Cores)
GPU frequency

0.76 GHz 1.80 GHz
GPU (Turbo)

нет turbo 3.20 GHz
Блоки обработки

20 5
Шейдеры

320 0
Max. GPU Memory

-- 8 GB
Max. displays

1 3
Поколение

Vallhall 2 12
Тех. процесс

5 nm 5 nm
Выпуск

Q4/2021 Q3/2021

Аппаратная поддержка кодеков

Встроенные кодеки используемые для кодирования и декодирования контента. Значительно ускоряют работу с требуемыми операциями.

h265 / HEVC (8 bit)

Decode / Encode Decode / Encode
h265 / HEVC (10 bit)

Decode / Encode Decode / Encode
h264

Decode / Encode Decode / Encode
VP8

Decode / Encode Decode / Encode
VP9

Decode / Encode Decode / Encode
AV1

Decode Decode
AVC

Decode / Encode Decode
VC-1

Decode / Encode Decode
JPEG

Decode / Encode Decode / Encode

Спецификации ОЗУ & PCI

Типы, количество каналов ОЗУ, поддерживаемые Apple A15 Bionic и Google Tensor. В зависимости от материнских плат могут поддерживаться более высокие или более низкие частоты памяти.

Тип памяти

LPDDR5-5500 LPDDR4X-4266
Максимум памяти

12 GB 8 GB
Каналов памяти

2 2
ECC

Нет Нет

Энергопотребление

Сравните требования для TDP Google Tensor и Apple A15 Bionic для выбора системы охлаждения. Значение TDP относится к тепловым ваттам, а не к электрическим.

TDP (PL1)

10 W 8.5 W

Технологии и расширения

Архитектура, интерфейсы, наборы инструкций поддерживаемые Google Tensor и Google Tensor, технология виртуализации и техпроцесс.

Набор инструкций (ISA)

ARMv8-A64 (64 bit) x86-64 (64 bit)
Кеш L2

8.00 MB 4.00 MB
Арихитектура

A15
Тех. процесс

5 nm 5 nm
Виртуализация

None None
Сокет

N/A N/A
Выпуск

Q4/2021 Q3/2021

Бенчмарки (тесты)

Тесты производительности CPUs

По результатам нескольких бенчмарков можно более точно оценить разницу в производительности между Google Tensor и Apple A15 Bionic.

Сравните значения синтетических тестов и выберете лучший процессор!

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 SC - популярный кроссплатформенный тест производительности для настольных или мобильных процессоров, интенсивно использует системную память.

1038

Google Tensor

1732

Apple A15 Bionic

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 MC - популярный кроссплатформенный тест производительности для настольных или мобильных процессоров, интенсивно использует системную память и многопоточность.

2810

Google Tensor

4777

Apple A15 Bionic

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Производительность iGPU - внутреннего графического процессора в играх. GFLOPS указывает на количество миллиардов операций в секунду, которые способен выполнять iGPU.

1943

Google Tensor

1224

Apple A15 Bionic