Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)

مقارنة وحدة المعالجة المركزية مع المعايير


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Tensor عائلة Apple M series
Google Tensor G2 مجموعة وحدة المعالجة المركزية Apple M2
2 توليد 2
G2 بنيان M2
Mobile قطعة Mobile
Google Tensor السلف Apple M1
-- خليفة Apple M3 (8-GPU)

نوى وحدة المعالجة المركزية والتردد الأساسينوى وحدة المعالجة المركزية والتردد الأساسي
8 النوى 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) العمارة الأساسية hybrid (big.LITTLE)
رقم فرط رقم
رقم رفع تردد التشغيل ? رقم
2.85 GHz A-Core تكرار 0.66 GHz (3.50 GHz)
2.35 GHz B-Core تكرار 0.60 GHz (2.42 GHz)
1.80 GHz C-Core تكرار --

رسومات داخليةرسومات داخلية
ARM Mali-G710 MP7 GPU Apple M2 (8 Core)
0.90 GHz تردد وحدة معالجة الرسومات 0.45 GHz
GPU (توربيني) 1.40 GHz
Vallhall 3 GPU Generation 2
4 nm تكنولوجيا 5 nm
1 الأعلى. يعرض 2
7 وحدات التنفيذ 128
Shader 1024
الأعلى. ذاكرة وحدة معالجة الرسومات 24 GB
12 DirectX Version

دعم ترميز الأجهزةدعم ترميز الأجهزة
فك / ترميز Codec h265 / HEVC (8 bit) فك / ترميز
فك / ترميز Codec h265 / HEVC (10 bit) فك / ترميز
فك / ترميز Codec h264 فك / ترميز
فك / ترميز Codec VP9 فك / ترميز
فك / ترميز Codec VP8 فك تشفير
فك تشفير Codec AV1 رقم
فك / ترميز Codec AVC فك تشفير
فك / ترميز Codec VC-1 فك تشفير
فك / ترميز Codec JPEG فك / ترميز

ذاكرة & PCIeذاكرة & PCIe
LPDDR5-5500 ذاكرة LPDDR5-6400
12 GB الأعلى. ذاكرة 24 GB
2 قنوات الذاكرة 2
53.0 جيجابايت/s Max. عرض النطاق 102.4 جيجابايت/s
رقم ECC رقم
8.00 MB L2 مخبأ 20.00 MB
4.00 MB L3 مخبأ
إصدار PCIe 4.0
ممرات PCIe

الإدارة الحراريةالإدارة الحرارية
10 W TDP (PL1) 20 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up 25 W
-- TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °C

تفاصيل تقنيةتفاصيل تقنية
4 nm تكنولوجيا 5 nm
ARMv8-A64 (64 bit) مجموعة التعليمات (ISA) x86-64 (64 bit)
ملحقات ISA Rosetta 2 x86-Emulation
N/A قابس كهرباء N/A
لا أحد الافتراضية Apple Virtualization Framework
رقم AES-NI نعم
Q4/2022 تاريخ الافراج عنه Q2/2022
عرض المزيد من البيانات عرض المزيد من البيانات

Cinebench 2024 (Single-Core)

يعتمد معيار Cinebench 2024 على محرك عرض Redshift، والذي يُستخدم أيضًا في برنامج Maxon ثلاثي الأبعاد Cinema 4D. تبلغ مدة كل اختبار قياسي 10 دقائق لاختبار ما إذا كان المعالج مقيدًا بتوليد الحرارة.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
120 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Cinebench 2024 (Multi-Core)

يستخدم الاختبار متعدد النواة لمعيار Cinebench 2024 جميع مراكز وحدة المعالجة المركزية للعرض باستخدام محرك عرض Redshift، والذي يستخدم أيضًا في Maxons Cinema 4D. يبلغ طول الاختبار المعياري 10 دقائق لاختبار ما إذا كان المعالج محدودًا بتوليد الحرارة.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
555 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 هو خليفة Cinebench R20 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
1592 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 هو خليفة Cinebench R20 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
8558 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (57%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
1874 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (36%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
8853 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Geekbench 6 (Single-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم معيار أحادي النواة فقط بتقييم أداء أسرع نواة وحدة المعالجة المركزية ، وعدد أنوية وحدة المعالجة المركزية في المعالج غير ذي صلة هنا.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (55%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
2596 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Geekbench 6 (Multi-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم المعيار متعدد النواة بتقييم أداء جميع نوى وحدة المعالجة المركزية في المعالج. إن تحسينات الخيط الافتراضي مثل AMD SMT أو Hyper-Threading من Intel لها تأثير إيجابي على نتيجة الاختبار.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (33%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
10062 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



معالج iGPU - أداء FP32 (دقة GFLOPS أحادية)

أداء الحوسبة النظرية لوحدة الرسوميات الداخلية للمعالج بدقة بسيطة (32 بت) في GFLOPS. يشير GFLOPS إلى عدد مليار عملية فاصلة عائمة يمكن أن يؤديها iGPU في الثانية.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



AnTuTu 9 Benchmark

يعتبر معيار AnTuTu 9 مناسبًا جدًا لقياس أداء الهاتف الذكي. AnTuTu 9 ثقيل جدًا في الرسومات ثلاثية الأبعاد ويمكنه الآن أيضًا استخدام واجهة الرسومات "المعدنية". في AnTuTu ، يتم أيضًا اختبار الذاكرة و UX (تجربة المستخدم) من خلال محاكاة استخدام المتصفح والتطبيق. يمكن للإصدار 9 من AnTuTu مقارنة أي وحدة معالجة مركزية ARM تعمل على Android أو iOS. قد لا تكون الأجهزة قابلة للمقارنة بشكل مباشر عند قياسها على أنظمة تشغيل مختلفة.

في معيار AnTuTu 9 ، يتم ترجيح أداء المعالج أحادي النواة بشكل طفيف فقط. يتكون التصنيف من الأداء متعدد النواة للمعالج وسرعة الذاكرة العاملة وأداء الرسومات الداخلية.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
0 (0%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



النتائج المقدرة لـ PassMark CPU Mark

تم قياس بعض وحدات المعالجة المركزية المدرجة أدناه بواسطة CPU-monkey. ومع ذلك ، لم يتم اختبار غالبية وحدات المعالجة المركزية (CPU) وتم تقدير النتائج بواسطة صيغة الملكية السرية الخاصة بـ CPU-monkey. على هذا النحو ، فهي لا تعكس بدقة قيم علامة Passmark CPU الفعلية ولا يتم اعتمادها من قبل PassMark Software Pty Ltd.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15472 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



Blender 2.81 (bmw27)

Blender هو برنامج رسومات ثلاثي الأبعاد مجاني لتقديم (إنشاء) أجسام ثلاثية الأبعاد ، والتي يمكن أيضًا تنسيقها وتحريكها في البرنامج. ينشئ معيار Blender مشاهد محددة مسبقًا ويقيس الوقت (الأوقات) المطلوبة للمشهد بأكمله. كلما كان الوقت المطلوب أقصر ، كان ذلك أفضل. اخترنا bmw27 كمشهد معياري.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
277 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



أداء وحدة المعالجة المركزية لكل واط (الكفاءة)



Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
428 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



أداء AI / ML

يمكن للمعالجات التي تدعم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) معالجة العديد من العمليات الحسابية ، خاصةً معالجة الصوت والصور والفيديو ، أسرع بكثير من المعالجات التقليدية. تعمل خوارزميات ML على تحسين أدائها كلما زادت البيانات التي جمعتها عبر البرنامج. يمكن معالجة مهام ML بسرعة تصل إلى 10000 مرة مقارنة بالمعالج الكلاسيكي.

Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (25%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)
عرض كل نتائج [قياس الأداء]



الأجهزة التي تستخدم هذا المعالجالأجهزة التي تستخدم هذا المعالج
Google Tensor G2 Apple M2 (8-GPU)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
 Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

المتصدرين

في قوائم المتصدرين الخاصة بنا ، قمنا بتجميع أفضل المعالجات لفئات محددة من أجلك. يتم تحديث قوائم المتصدرين دائمًا ويتم تحديثها بانتظام من قبلنا. يتم اختيار أفضل المعالجات وفقًا للشهرة والسرعة في المعايير بالإضافة إلى نسبة السعر إلى الأداء.
المتصدرين
أفضل معالجات سطح المكتب
المتصدرين 2024
المتصدرين
أفضل معالجات AMD المكتبية
المتصدرين 2024
المتصدرين
أفضل معالجات Intel المكتبية
المتصدرين 2024
المتصدرين
أفضل المعالجات المحمولة
المتصدرين 2024
المتصدرين
أفضل معالجات الهواتف الذكية
المتصدرين 2024
المتصدرين
أفضل وحدة معالجة مركزية للألعاب
المتصدرين 2024
المتصدرين
أسرع رسومات متكاملة على الإطلاق
المتصدرين 2024
المتصدرين
وحدة المعالجة المركزية مع أفضل نسبة سعر / أداء
المتصدرين 2024
المتصدرين
المتصدرين
تظهر المزيد من النتائج



مقارنات شائعة تحتوي على وحدات المعالجة المركزية هذه

1. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2. Apple M3Apple M2 (8-GPU) Apple M3 vs Apple M2 (8-GPU)
3. Google Tensor G3Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
4. Qualcomm Snapdragon 888Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
5. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
6. Intel Core i7-1360PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1360P vs Apple M2 (8-GPU)
7. Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 vs Google Tensor G2
8. Intel Core i7-1260PApple M2 (8-GPU) Intel Core i7-1260P vs Apple M2 (8-GPU)
9. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
10. Apple M2 (8-GPU)Intel Core i5-13600K Apple M2 (8-GPU) vs Intel Core i5-13600K
11. Apple M2 (8-GPU)AMD Ryzen 7 6800U Apple M2 (8-GPU) vs AMD Ryzen 7 6800U
12. Apple M1Apple M2 (8-GPU) Apple M1 vs Apple M2 (8-GPU)
13. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 865 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 865
14. Google Tensor G2Apple A15 Bionic (5-GPU) Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
15. Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 vs Google Tensor G2
16. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 765G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 765G
17. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 855 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 855
18. Apple A16 BionicGoogle Tensor G2 Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2
19. Apple M2 (8-GPU)Apple A10X Fusion Apple M2 (8-GPU) vs Apple A10X Fusion
20. Qualcomm Snapdragon 845Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 845 vs Google Tensor G2
21. Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1 vs Google Tensor G2
22. AMD Ryzen 7 7840HSApple M2 (8-GPU) AMD Ryzen 7 7840HS vs Apple M2 (8-GPU)
23. Google Tensor G2Apple M2 (8-GPU) Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)
24. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 870 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 870
25. Apple M1 (7-GPU)Apple M2 (8-GPU) Apple M1 (7-GPU) vs Apple M2 (8-GPU)


العودة إلى الفهرس