Google Tensor G3 vs Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
مقارنة وحدة المعالجة المركزية مع المعايير
|
 |
|
| Google Tensor G3 | Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) | |
| Google Tensor | عائلة | Apple M series |
| Google Tensor G3 | مجموعة وحدة المعالجة المركزية | Apple M3 |
| 3 | توليد | 3 |
| G3 | بنيان | M3 |
| Mobile | قطعة | Mobile |
| Google Tensor | السلف | Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) |
| -- | خليفة | -- |
|
|
||
|
||
| 8 | النوى | 11 |
| 8 | Threads | 11 |
| hybrid (Prime / big.LITTLE) | العمارة الأساسية | hybrid (big.LITTLE) |
| رقم | فرط | رقم |
| رقم | رفع تردد التشغيل ? | رقم |
| 2.91 GHz | A-Core تكرار | 0.70 GHz (4.06 GHz) |
| 2.37 GHz | B-Core تكرار | 0.74 GHz (2.75 GHz) |
| 1.70 GHz | C-Core تكرار | -- |
|
||
| ARM Immortalis-G715 MP10 | GPU | Apple M3 Pro (14 Core) |
| 0.89 GHz | تردد وحدة معالجة الرسومات | 0.39 GHz |
| GPU (توربيني) | 1.40 GHz | |
| Vallhall | GPU Generation | |
| 4 nm | تكنولوجيا | 3 nm |
| 0 | الأعلى. يعرض | 3 |
| 10 | وحدات التنفيذ | 224 |
| Shader | 1792 | |
| الأعلى. ذاكرة وحدة معالجة الرسومات | 36 GB | |
| 12 | DirectX Version | |
|
||
| 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 / ترميز | Codec AV1 | فك تشفير |
| فك / ترميز | Codec AVC | فك تشفير |
| فك / ترميز | Codec VC-1 | فك تشفير |
| فك / ترميز | Codec JPEG | فك / ترميز |
نوى وحدة المعالجة المركزية والتردد الأساسي
رسومات داخلية
دعم ترميز الأجهزة
|
||
| LPDDR5-5500 | ذاكرة | LPDDR5-6400 |
| 12 GB | الأعلى. ذاكرة | 36 GB |
| 2 | قنوات الذاكرة | 2 |
| 53.0 جيجابايت/s | Max. عرض النطاق | 153.6 جيجابايت/s |
| رقم | ECC | رقم |
| L2 مخبأ | 36.00 MB | |
| L3 مخبأ | ||
| إصدار PCIe | 4.0 | |
| ممرات PCIe | ||
|
||
| 10 W | TDP (PL1) | 35 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| -- | Tjunction max. | 100 °C |
|
||
| 4 nm | تكنولوجيا | 3 nm |
| ARMv9-A64 (64 bit) | مجموعة التعليمات (ISA) | ARMv8-A64 (64 bit) |
| ملحقات ISA | Rosetta 2 x86-Emulation | |
| N/A | قابس كهرباء | N/A |
| لا أحد | الافتراضية | Apple Virtualization Framework |
| رقم | AES-NI | نعم |
| Q3/2023 | تاريخ الافراج عنه | Q4/2023 |
| عرض المزيد من البيانات | عرض المزيد من البيانات | |
|
8C 8T @ 2.91 GHz اشتر الآن على أمازون ووفر!
11C 11T @ 0.70 GHz (4.06 GHz) اشتر الآن على أمازون ووفر!
|
||
ذاكرة & PCIe
الإدارة الحرارية
تفاصيل تقنيةCinebench 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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
ARM Immortalis-G715 MP10 @ 0.89 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Apple M3 Pro (14 Core) @ 1.40 GHz |
||
AnTuTu 10 Benchmark
يعد اختبار AnTuTu 10 أحد أفضل المعايير المعروفة لمعالجات الأجهزة المحمولة، وهو متوفر الآن في الإصدار 10. هناك إصدار للهواتف الذكية والأجهزة اللوحية التي تعمل بنظام Android، بالإضافة إلى إصدار لأجهزة Apple المحمولة، مثل iPhone وiPad.يتكون معيار Antutu 10 من 3 مراحل. في المرحلة الأولى، يتم اختبار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الخاصة بالجهاز، وفي المرحلة الثانية يتم اختبار الرسومات، وفي المرحلة النهائية يتم دفع الجهاز بأكمله إلى حدود الأداء من خلال تقديم رسومات ثلاثية الأبعاد.
لذلك يعد Antutu 10 مثاليًا لمقارنة أداء الأجهزة المختلفة.
|
|
Google Tensor G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
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 G3
8C 8T @ 2.91 GHz |
||
|
|
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
||
|
|
| Google Tensor G3 | Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) |
| Google Pixel 8 Google Pixel 8 Pro |
Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023) |
الأجهزة التي تستخدم هذا المعالجالمتصدرين
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.
أفضل معالجات سطح المكتب
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أفضل معالجات AMD المكتبية
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أفضل معالجات Intel المكتبية
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أفضل المعالجات المحمولة
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أفضل معالجات الهواتف الذكية
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أفضل وحدة معالجة مركزية للألعاب
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
أسرع رسومات متكاملة على الإطلاق
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
وحدة المعالجة المركزية مع أفضل نسبة سعر / أداء
المتصدرين 2024
المتصدرين 2024
المتصدرين
تظهر المزيد من النتائج
تظهر المزيد من النتائج
مقارنات شائعة تحتوي على وحدات المعالجة المركزية هذه
