Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Google Tensor G2

เปรียบเทียบซีพียูกับเบนช์มาร์ก


Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) CPU1 vs CPU2 Google Tensor G2
Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Google Tensor G2
Apple M series ตระกูล Google Tensor
Apple M2 กลุ่มซีพียู Google Tensor G2
2 รุ่น 2
M2 สถาปัตยกรรม G2
Mobile เซ็กเมนต์ Mobile
Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU) รุ่นก่อน Google Tensor
Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) ทายาท --

คอร์ของ CPU และความถี่พื้นฐานคอร์ของ CPU และความถี่พื้นฐาน

10 แกน 8
10 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) สถาปัตยกรรมหลัก hybrid (Prime / big.LITTLE)
ไม่ ไฮเปอร์เธรดดิ้ง ไม่
ไม่ โอเวอร์คล็อก ? ไม่
0.66 GHz (3.50 GHz) A-Core ความถี่ 2.85 GHz
0.60 GHz (2.42 GHz) B-Core ความถี่ 2.35 GHz
-- C-Core ความถี่ 1.80 GHz

กราฟิกภายในกราฟิกภายใน

Apple M2 Pro (16 Core) GPU ARM Mali-G710 MP7
0.45 GHz ความถี่ GPU 0.90 GHz
1.40 GHz GPU (เทอร์โบ)
2 GPU Generation Vallhall 3
5 nm เทคโนโลยี 4 nm
3 แม็กซ์ แสดง 1
256 หน่วยปฏิบัติการ 7
2048 Shader
32 GB แม็กซ์ หน่วยความจำ GPU
DirectX Version 12

การสนับสนุนตัวแปลงสัญญาณฮาร์ดแวร์การสนับสนุนตัวแปลงสัญญาณฮาร์ดแวร์

ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec h265 / HEVC (8 bit) ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec h265 / HEVC (10 bit) ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec h264 ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec VP9 ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส Codec VP8 ถอดรหัส / เข้ารหัส
ไม่ Codec AV1 ถอดรหัส
ถอดรหัส Codec AVC ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส Codec VC-1 ถอดรหัส / เข้ารหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec JPEG ถอดรหัส / เข้ารหัส

หน่วยความจำ & PCIeหน่วยความจำ & PCIe

LPDDR5-6400 หน่วยความจำ LPDDR5-5500
32 GB แม็กซ์ หน่วยความจำ 12 GB
2 ช่องหน่วยความจำ 2
102.4 GB/s Max. แบนด์วิดธ์ 53.0 GB/s
ไม่ ECC ไม่
28.00 MB L2 แคช 8.00 MB
L3 แคช 4.00 MB
4.0 รุ่น PCIe
เลน PCIe

การจัดการความร้อนการจัดการความร้อน

30 W TDP (PL1) 10 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
100 °C Tjunction max. --

รายละเอียดทางเทคนิครายละเอียดทางเทคนิค

5 nm เทคโนโลยี 4 nm
x86-64 (64 bit) ชุดคำสั่ง (ISA) ARMv8-A64 (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation นามสกุล ISA
N/A เบ้า N/A
Apple Virtualization Framework การจำลองเสมือน ไม่มี
ใช่ AES-NI ไม่
Q1/2023 วันที่วางจำหน่าย Q4/2022
แสดงข้อมูลเพิ่มเติม แสดงข้อมูลเพิ่มเติม

Cinebench 2024 (Single-Core)

เกณฑ์มาตรฐาน Cinebench 2024 อิงตามกลไกการเรนเดอร์ Redshift ซึ่งใช้ในโปรแกรม 3D Cinema 4D ของ Maxon เช่นกัน การดำเนินการวัดประสิทธิภาพจะใช้เวลาทุกๆ 10 นาทีเพื่อทดสอบว่าโปรเซสเซอร์ถูกจำกัดด้วยการสร้างความร้อนหรือไม่

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
122 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Cinebench 2024 (Multi-Core)

การทดสอบ Multi-Core ของเกณฑ์มาตรฐาน Cinebench 2024 ใช้แกน CPU ทั้งหมดในการเรนเดอร์โดยใช้กลไกการเรนเดอร์ Redshift ซึ่งใช้ใน Maxons Cinema 4D เช่นกัน การดำเนินการวัดประสิทธิภาพจะใช้เวลา 10 นาทีเพื่อทดสอบว่าโปรเซสเซอร์ถูกจำกัดโดยการสร้างความร้อนหรือไม่

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
782 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 เป็นรุ่นต่อจาก Cinebench R20 และมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ทั่วโลกเพื่อสร้างรูปแบบ 3 มิติ การทดสอบแบบ single-core ใช้ CPU คอร์เพียงตัวเดียว ไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถไฮเปอร์เธรดดิ้ง

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
1695 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 เป็นรุ่นต่อจาก Cinebench R20 และมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ทั่วโลกเพื่อสร้างรูปแบบ 3 มิติ การทดสอบแบบมัลติคอร์นั้นเกี่ยวข้องกับคอร์ของ CPU ทั้งหมด และใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรดดิ้งอย่างมาก

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
12125 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างหนัก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลมาก การทดสอบแบบ single-core ใช้ CPU คอร์เพียงตัวเดียว ไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถไฮเปอร์เธรดดิ้ง

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
1874 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (57%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างหนัก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลมาก การทดสอบแบบมัลติคอร์นั้นเกี่ยวข้องกับคอร์ของ CPU ทั้งหมด และใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรดดิ้งอย่างมาก

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
12224 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (26%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับคอมพิวเตอร์ โน้ตบุ๊ก และสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ สิ่งใหม่คือการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม CPU ที่ใหม่กว่า เช่น ตามแนวคิด big.LITTLE และการรวมแกน CPU ที่มีขนาดต่างกัน การวัดประสิทธิภาพแบบ single-core จะประเมินเฉพาะประสิทธิภาพของคอร์ CPU ที่เร็วที่สุดเท่านั้น จำนวนคอร์ CPU ในโปรเซสเซอร์ไม่เกี่ยวข้องที่นี่

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
2689 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (53%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับคอมพิวเตอร์ โน้ตบุ๊ก และสมาร์ทโฟนสมัยใหม่ สิ่งใหม่คือการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม CPU ที่ใหม่กว่า เช่น ตามแนวคิด big.LITTLE และการรวมแกน CPU ที่มีขนาดต่างกัน เกณฑ์มาตรฐานแบบมัลติคอร์ประเมินประสิทธิภาพของคอร์ CPU ทั้งหมดของโปรเซสเซอร์ การปรับปรุงเธรดเสมือนจริง เช่น AMD SMT หรือ Hyper-Threading ของ Intel ส่งผลดีต่อผลการวัดประสิทธิภาพ

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
12084 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (28%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ประสิทธิภาพ iGPU - FP32 (GFLOPS แบบ Single-precision)

ประสิทธิภาพการคำนวณตามทฤษฎีของหน่วยกราฟิกภายในของโปรเซสเซอร์ที่มีความแม่นยำอย่างง่าย (32 บิต) ใน GFLOPS GFLOPS ระบุจำนวนการทำงานของจุดลอยตัวที่ iGPU สามารถทำได้ต่อวินาที

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
Apple M2 Pro (16 Core) @ 1.40 GHz
5680 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (12%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



AnTuTu 9 Benchmark

เกณฑ์มาตรฐานของ AnTuTu 9 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวัดประสิทธิภาพของสมาร์ทโฟน AnTuTu 9 นั้นค่อนข้างหนักสำหรับกราฟิก 3D และตอนนี้สามารถใช้อินเทอร์เฟซกราฟิก "Metal" ได้แล้ว ใน AnTuTu หน่วยความจำและ UX (ประสบการณ์ผู้ใช้) ยังได้รับการทดสอบด้วยการจำลองการใช้งานเบราว์เซอร์และแอป AnTuTu เวอร์ชัน 9 สามารถเปรียบเทียบ ARM CPU ที่ทำงานบน Android หรือ iOS อุปกรณ์อาจไม่สามารถเปรียบเทียบได้โดยตรงเมื่อเปรียบเทียบกับระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกัน

ในการวัดประสิทธิภาพ AnTuTu 9 ประสิทธิภาพของโปรเซสเซอร์แบบ single-core นั้นมีน้ำหนักเพียงเล็กน้อยเท่านั้น การจัดอันดับประกอบด้วยประสิทธิภาพแบบมัลติคอร์ของโปรเซสเซอร์ ความเร็วของหน่วยความจำที่ใช้งานได้ และประสิทธิภาพของกราฟิกภายใน

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
0 (0%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ผลลัพธ์โดยประมาณสำหรับ PassMark CPU Mark

CPU บางตัวที่แสดงด้านล่างได้รับการทดสอบโดย CPU-monkey อย่างไรก็ตาม CPU ส่วนใหญ่ยังไม่ได้รับการทดสอบและผลลัพธ์ถูกประเมินโดยสูตรลับเฉพาะของลิง CPU ด้วยเหตุนี้จึงไม่ถูกต้องสะท้อนถึงค่าเครื่องหมาย CPU ของ Passmark จริงและไม่ได้รับการรับรองโดย PassMark Software Pty Ltd.

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
21532 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ประสิทธิภาพของ CPU ต่อวัตต์ (ประสิทธิภาพ)

Cinebench R23(多核心)基準測試中滿載下處理器的效率。 基準測試結果除以所需的平均能量(CPU 封裝功率,以瓦為單位)。 該值越高,CPU 在滿載下的效率越高。

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
404 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ประสิทธิภาพของ AI / ML

โปรเซสเซอร์ที่สนับสนุนปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถประมวลผลการคำนวณจำนวนมาก โดยเฉพาะการประมวลผลเสียง ภาพ และวิดีโอ ซึ่งเร็วกว่าโปรเซสเซอร์แบบคลาสสิกมาก อัลกอริทึมสำหรับ ML ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวบรวมข้อมูลผ่านซอฟต์แวร์ได้มากขึ้น งาน ML สามารถประมวลผลได้เร็วกว่าโปรเซสเซอร์แบบคลาสสิกถึง 10,000 เท่า

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
10C 10T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (25%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



อุปกรณ์ที่ใช้โปรเซสเซอร์นี้อุปกรณ์ที่ใช้โปรเซสเซอร์นี้

Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Google Tensor G2
Apple MacBook Pro 14 (2023)
Apple mac mini (2023)
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro

กระดานผู้นำ

ในลีดเดอร์บอร์ดของเรา เราได้รวบรวมโปรเซสเซอร์ที่ดีที่สุดสำหรับหมวดหมู่เฉพาะสำหรับคุณอย่างชัดเจน กระดานผู้นำเป็นข้อมูลล่าสุดเสมอและเราอัปเดตเป็นประจำ โปรเซสเซอร์ที่ดีที่สุดจะถูกเลือกตามความนิยมและความเร็วในการวัดประสิทธิภาพตลอดจนอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพ


การเปรียบเทียบยอดนิยมที่มีซีพียูนี้

1. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor G2
2. Apple M3Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M3 vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
3. Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU) vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
4. Google Tensor G3Google Tensor G2 Google Tensor G3 vs Google Tensor G2
5. Qualcomm Snapdragon 888Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 888 vs Google Tensor G2
6. Apple M2Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M2 vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
7. Google TensorGoogle Tensor G2 Google Tensor vs Google Tensor G2
8. Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
9. Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 7+ Gen 2 vs Google Tensor G2
10. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 695 5G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
11. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 865 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 865
12. Google Tensor G2Apple A15 Bionic (5-GPU) Google Tensor G2 vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
13. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 765G Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 765G
14. Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 vs Google Tensor G2
15. Apple M1 Max (24-GPU)Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Max (24-GPU) vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
16. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 855 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 855
17. Apple A16 BionicGoogle Tensor G2 Apple A16 Bionic vs Google Tensor G2
18. Qualcomm Snapdragon 845Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 845 vs Google Tensor G2
19. Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1Google Tensor G2 Qualcomm Snapdragon 7 Gen 1 vs Google Tensor G2
20. Google Tensor G2Apple M2 (8-GPU) Google Tensor G2 vs Apple M2 (8-GPU)
21. Apple A14 BionicGoogle Tensor G2 Apple A14 Bionic vs Google Tensor G2
22. Google Tensor G2Qualcomm Snapdragon 870 Google Tensor G2 vs Qualcomm Snapdragon 870
23. Apple A13 BionicGoogle Tensor G2 Apple A13 Bionic vs Google Tensor G2
24. Apple M1Google Tensor G2 Apple M1 vs Google Tensor G2
25. Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)


กลับไปที่ดัชนี