Google Tensor vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)

बेंचमार्क के साथ सीपीयू तुलना


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor परिवार Apple M series
Google Tensor सीपीयू समूह Apple M1
1 पीढ़ी 1
G1 आर्किटेक्चर M1
Mobile खंड Mobile
-- पूर्वज --
Google Tensor G2 उत्तराधिकारी Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)

सीपीयू कोर और बेस फ्रीक्वेंसीसीपीयू कोर और बेस फ्रीक्वेंसी

8 कोर 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) मुख्य वास्तुकला hybrid (big.LITTLE)
नहीं Hyperthreading नहीं
नहीं overclocking ? नहीं
2.80 GHz A-Core आवृत्ति 0.60 GHz (3.20 GHz)
2.25 GHz B-Core आवृत्ति 0.60 GHz (2.06 GHz)
1.80 GHz C-Core आवृत्ति --

आंतरिक ग्राफिक्सआंतरिक ग्राफिक्स

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple M1 Pro (16 Core)
0.76 GHz GPU आवृत्ति 0.39 GHz
GPU (टर्बो) 1.30 GHz
Vallhall 2 GPU Generation 1
5 nm प्रौद्योगिकी 5 nm
1 मैक्स। प्रदर्शित करता है 3
20 निष्पादन इकाइयाँ 256
320 Shader 2048
मैक्स। जीपीयू मेमोरी 16 GB
12 DirectX Version

हार्डवेयर कोडेक समर्थनहार्डवेयर कोडेक समर्थन

डिकोड / एनकोड Codec h265 / HEVC (8 bit) डिकोड / एनकोड
डिकोड / एनकोड Codec h265 / HEVC (10 bit) डिकोड / एनकोड
डिकोड / एनकोड Codec h264 डिकोड / एनकोड
डिकोड / एनकोड Codec VP9 डिकोड / एनकोड
डिकोड / एनकोड Codec VP8 व्याख्या करना
व्याख्या करना Codec AV1 नहीं
डिकोड / एनकोड Codec AVC व्याख्या करना
डिकोड / एनकोड Codec VC-1 व्याख्या करना
डिकोड / एनकोड Codec JPEG डिकोड / एनकोड

स्मृति & PCIeस्मृति & PCIe

LPDDR5-5500 स्मृति LPDDR5-6400
12 GB मैक्स। स्मृति 32 GB
2 मेमोरी चैनल 2
53.0 GB/s Max. बैंडविड्थ 102.4 GB/s
नहीं ECC नहीं
8.00 MB L2 कैश 28.00 MB
L3 कैश
पीसीआईई संस्करण 4.0
PCIe लेन

ऊष्मीय प्रबंधनऊष्मीय प्रबंधन

10 W TDP (PL1) 45 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

टेक्निकल डिटेलटेक्निकल डिटेल

5 nm प्रौद्योगिकी 5 nm
ARMv8-A64 (64 bit) निर्देश समुच्चय (ISA) x86-64 (64 bit)
आईएसए एक्सटेंशन Rosetta 2 x86-Emulation
N/A सॉकेट N/A
कोई नहीं वर्चुअलाइजेशन Apple Virtualization Framework
नहीं AES-NI हां
Q4/2021 रिलीज़ की तारीख Q3/2021
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Cinebench 2024 (Single-Core)

सिनेबेंच 2024 बेंचमार्क रेडशिफ्ट रेंडरिंग इंजन पर आधारित है, जिसका उपयोग मैक्सन के 3डी प्रोग्राम सिनेमा 4डी में भी किया जाता है। यह परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क रन प्रत्येक 10 मिनट लंबे होते हैं कि प्रोसेसर अपनी गर्मी उत्पादन द्वारा सीमित है या नहीं।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
113 (100%)
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Cinebench 2024 (Multi-Core)

सिनेबेंच 2024 बेंचमार्क का मल्टी-कोर परीक्षण रेडशिफ्ट रेंडरिंग इंजन का उपयोग करके रेंडर करने के लिए सभी सीपीयू कोर का उपयोग करता है, जिसका उपयोग मैक्सन्स सिनेमा 4डी में भी किया जाता है। यह परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क रन 10 मिनट लंबा है कि क्या प्रोसेसर अपने ताप उत्पादन द्वारा सीमित है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
802 (100%)
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Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
1534 (100%)
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Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
12390 (100%)
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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043 (59%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
1768 (100%)
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Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915 (23%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
12574 (100%)
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Geekbench 6 (Single-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। सिंगल-कोर बेंचमार्क केवल सबसे तेज सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, प्रोसेसर में सीपीयू कोर की संख्या यहां अप्रासंगिक है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1494 (62%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
2397 (100%)
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Geekbench 6 (Multi-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। मल्टी-कोर बेंचमार्क प्रोसेसर के सभी सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। एएमडी एसएमटी या इंटेल के हाइपर-थ्रेडिंग जैसे वर्चुअल थ्रेड सुधारों का बेंचमार्क परिणाम पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639 (29%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
12407 (100%)
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iGPU - FP32 प्रदर्शन (एकल-सटीक GFLOPS)

GFLOPS में सरल सटीकता (32 बिट) के साथ प्रोसेसर की आंतरिक ग्राफिक्स इकाई का सैद्धांतिक कंप्यूटिंग प्रदर्शन। GFLOPS इंगित करता है कि iGPU प्रति सेकंड कितने बिलियन फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन कर सकता है।

Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943 (37%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Apple M1 Pro (16 Core) @ 1.30 GHz
5300 (100%)
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AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 बेंचमार्क स्मार्टफोन के प्रदर्शन को मापने के लिए बहुत उपयुक्त है। AnTuTu 9 3डी ग्राफिक्स पर काफी भारी है और अब "मेटल" ग्राफिक्स इंटरफेस का भी उपयोग कर सकता है। AnTuTu में, मेमोरी और UX (उपयोगकर्ता अनुभव) का परीक्षण ब्राउज़र और ऐप के उपयोग का अनुकरण करके भी किया जाता है। AnTuTu संस्करण 9 Android या iOS पर चलने वाले किसी भी ARM CPU की तुलना कर सकता है। विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर बेंचमार्क किए जाने पर डिवाइस सीधे तुलनीय नहीं हो सकते हैं।

AnTuTu 9 बेंचमार्क में, प्रोसेसर का सिंगल-कोर प्रदर्शन केवल थोड़ा भारित होता है। रेटिंग प्रोसेसर के मल्टी-कोर प्रदर्शन, कार्यशील मेमोरी की गति और आंतरिक ग्राफिक्स के प्रदर्शन से बनी होती है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
691770 (100%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
0 (0%)
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AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8 बेंचमार्क SoC के प्रदर्शन को मापता है। AnTuTu ब्राउज़र और ऐप के उपयोग का अनुकरण करके सीपीयू, जीपीयू, मेमोरी के साथ-साथ यूएक्स (यूजर एक्सपीरियंस) को बेंचमार्क करता है। AnTuTu किसी भी एआरएम सीपीयू को बेंचमार्क कर सकता है जो एंड्रॉइड या आईओएस के तहत चलता है। यदि विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम के तहत बेंचमार्क का प्रदर्शन किया गया है तो डिवाइस सीधे तुलना योग्य नहीं हो सकते हैं। AnTuTu 8 बेंचमार्क में, प्रोसेसर का सिंगल-कोर प्रदर्शन केवल थोड़ा भारित होता है। मूल्यांकन में प्रोसेसर का मल्टी-कोर प्रदर्शन, रैम की गति और आंतरिक ग्राफिक्स का प्रदर्शन शामिल है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
612494 (100%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
0 (0%)
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Blender 3.1 Benchmark

ब्लेंडर बेंचमार्क 3.1 में, "राक्षस", "जंकशॉप" और "कक्षा" दृश्यों का प्रतिपादन किया जाता है और सिस्टम द्वारा आवश्यक समय को मापा जाता है। हमारे बेंचमार्क में हम सीपीयू का परीक्षण करते हैं न कि ग्राफिक्स कार्ड का। मार्च 2022 में ब्लेंडर 3.1 को स्टैंडअलोन संस्करण के रूप में प्रस्तुत किया गया था।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
192 (100%)
सभी [बेंचमार्क] परिणाम दिखाएं



Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

गीकबेंच 3 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
4564 (100%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
0 (0%)
सभी [बेंचमार्क] परिणाम दिखाएं



Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

गीकबेंच 3 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
12594 (100%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
0 (0%)
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प्रति वाट सीपीयू प्रदर्शन (दक्षता)



Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
275 (100%)
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एआई / एमएल प्रदर्शन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के समर्थन वाले प्रोसेसर क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में बहुत तेजी से कई गणनाओं, विशेष रूप से ऑडियो, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग को प्रोसेस कर सकते हैं। एमएल के लिए एल्गोरिदम उनके प्रदर्शन में सुधार करते हैं जितना अधिक डेटा उन्होंने सॉफ्टवेयर के माध्यम से एकत्र किया है। क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में एमएल कार्यों को 10,000 गुना तेजी से संसाधित किया जा सकता है।

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1.6 (15%)
Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.60 GHz
11 (100%)
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इस प्रोसेसर का उपयोग करने वाले उपकरणइस प्रोसेसर का उपयोग करने वाले उपकरण

Google Tensor Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
Apple MacBook Pro 14 (2021)
Apple MacBook Pro 16 (2021)

लीडरबोर्ड

हमारे लीडरबोर्ड में, हमने आपके लिए विशिष्ट श्रेणियों के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोसेसर को स्पष्ट रूप से संकलित किया है। लीडरबोर्ड हमेशा अप टू डेट होते हैं और हमारे द्वारा नियमित रूप से अपडेट किए जाते हैं। बेंचमार्क में लोकप्रियता और गति के साथ-साथ मूल्य-प्रदर्शन अनुपात के अनुसार सर्वश्रेष्ठ प्रोसेसर का चयन किया जाता है।


इस सीपीयू वाली लोकप्रिय तुलना

1. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)Apple M1 Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Apple M1
2. Google TensorQualcomm Snapdragon 888 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 888
3. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor
4. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)Apple M2 Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Apple M2
5. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
6. Intel Core i7-12700HApple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Intel Core i7-12700H vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
7. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)Intel Core i9-11900K Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Intel Core i9-11900K
8. Google TensorQualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
9. Google TensorQualcomm Snapdragon 865 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 865
10. Google TensorQualcomm Snapdragon 855 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 855
11. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)AMD Ryzen 9 5900HX Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs AMD Ryzen 9 5900HX
12. Apple M1 Pro (8-CPU)Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (8-CPU) vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
13. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2Google Tensor Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 vs Google Tensor
14. Google TensorQualcomm Snapdragon 870 Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 870
15. Apple M1Google Tensor Apple M1 vs Google Tensor
16. Qualcomm Snapdragon 730GGoogle Tensor Qualcomm Snapdragon 730G vs Google Tensor
17. Google TensorQualcomm Snapdragon 778G Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 778G
18. Google TensorApple A13 Bionic Google Tensor vs Apple A13 Bionic
19. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)AMD Ryzen 7 5800X Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs AMD Ryzen 7 5800X
20. Google Tensor G3Google Tensor Google Tensor G3 vs Google Tensor
21. AMD Ryzen 9 5950XApple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) AMD Ryzen 9 5950X vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
22. Intel Core i7-12700KApple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Intel Core i7-12700K vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
23. Google TensorQualcomm Snapdragon 765G Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 765G
24. Intel Core i9-12900KApple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) Intel Core i9-12900K vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
25. Google TensorApple A15 Bionic (5-GPU) Google Tensor vs Apple A15 Bionic (5-GPU)


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