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

เปรียบเทียบซีพียูกับเบนช์มาร์ก


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor ตระกูล Apple M series
Google Tensor กลุ่มซีพียู Apple M1
1 รุ่น 1
G1 สถาปัตยกรรม M1
Mobile เซ็กเมนต์ Mobile
-- รุ่นก่อน --
Google Tensor G2 ทายาท Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)

คอร์ของ CPU และความถี่พื้นฐานคอร์ของ CPU และความถี่พื้นฐาน

8 แกน 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) สถาปัตยกรรมหลัก hybrid (big.LITTLE)
ไม่ ไฮเปอร์เธรดดิ้ง ไม่
ไม่ โอเวอร์คล็อก ? ไม่
2.80 GHz A-Core ความถี่ 0.60 GHz (3.20 GHz)
2.25 GHz B-Core ความถี่ 0.60 GHz (2.06 GHz)
1.80 GHz C-Core ความถี่ --

กราฟิกภายในกราฟิกภายใน

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple M1 Pro (16 Core)
0.76 GHz ความถี่ GPU 0.39 GHz
GPU (เทอร์โบ) 1.30 GHz
Vallhall 2 GPU Generation 1
5 nm เทคโนโลยี 5 nm
1 แม็กซ์ แสดง 3
20 หน่วยปฏิบัติการ 256
320 Shader 2048
แม็กซ์ หน่วยความจำ GPU 16 GB
12 DirectX Version

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 / เข้ารหัส Codec VP8 ถอดรหัส
ถอดรหัส Codec AV1 ไม่
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec AVC ถอดรหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec VC-1 ถอดรหัส
ถอดรหัส / เข้ารหัส Codec JPEG ถอดรหัส / เข้ารหัส

หน่วยความจำ & PCIeหน่วยความจำ & PCIe

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

การจัดการความร้อนการจัดการความร้อน

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

รายละเอียดทางเทคนิครายละเอียดทางเทคนิค

5 nm เทคโนโลยี 5 nm
ARMv8-A64 (64 bit) ชุดคำสั่ง (ISA) x86-64 (64 bit)
นามสกุล ISA Rosetta 2 x86-Emulation
N/A เบ้า N/A
ไม่มี การจำลองเสมือน Apple Virtualization Framework
ไม่ AES-NI ใช่
Q4/2021 วันที่วางจำหน่าย Q3/2021
แสดงข้อมูลเพิ่มเติม แสดงข้อมูลเพิ่มเติม

Cinebench 2024 (Single-Core)

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

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%)
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

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%)
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

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%)
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

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

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

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างหนัก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลมาก การทดสอบแบบมัลติคอร์นั้นเกี่ยวข้องกับคอร์ของ CPU ทั้งหมด และใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรดดิ้งอย่างมาก

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%)
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

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%)
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

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ประสิทธิภาพ iGPU - FP32 (GFLOPS แบบ Single-precision)

ประสิทธิภาพการคำนวณตามทฤษฎีของหน่วยกราฟิกภายในของโปรเซสเซอร์ที่มีความแม่นยำอย่างง่าย (32 บิต) ใน GFLOPS GFLOPS ระบุจำนวนการทำงานของจุดลอยตัวที่ iGPU สามารถทำได้ต่อวินาที

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%)
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

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



AnTuTu 8 Benchmark

เกณฑ์มาตรฐาน AnTuTu 8 วัดประสิทธิภาพของ SoC AnTuTu เปรียบเทียบ CPU, GPU, หน่วยความจำ ตลอดจน UX (ประสบการณ์ผู้ใช้) ด้วยการจำลองการใช้งานเบราว์เซอร์และแอป AnTuTu สามารถเปรียบเทียบ ARM CPU ใดๆ ที่ทำงานภายใต้ Android หรือ iOS อุปกรณ์อาจไม่สามารถเปรียบเทียบได้โดยตรงหากทำการวัดประสิทธิภาพภายใต้ระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกัน ในการวัดประสิทธิภาพ AnTuTu 8 ประสิทธิภาพของโปรเซสเซอร์แบบ single-core นั้นมีน้ำหนักเพียงเล็กน้อยเท่านั้น การประเมินประกอบด้วยประสิทธิภาพแบบมัลติคอร์ของโปรเซสเซอร์ ความเร็วของ RAM และประสิทธิภาพของกราฟิกภายใน

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Blender 3.1 Benchmark

ใน Blender Benchmark 3.1 ฉาก "มอนสเตอร์" "ร้านค้าขยะ" และ "ห้องเรียน" จะถูกเรนเดอร์และเวลาที่ระบบต้องการจะถูกวัด ในเกณฑ์มาตรฐานของเรา เราทดสอบ CPU ไม่ใช่การ์ดกราฟิก Blender 3.1 ถูกนำเสนอเป็นเวอร์ชันสแตนด์อโลนในเดือนมีนาคม 2022

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างหนัก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลมาก การทดสอบแบบ single-core ใช้ CPU คอร์เพียงตัวเดียว ไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถไฮเปอร์เธรดดิ้ง

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างหนัก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลมาก การทดสอบแบบมัลติคอร์นั้นเกี่ยวข้องกับคอร์ของ CPU ทั้งหมด และใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรดดิ้งอย่างมาก

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%)
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。

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



ประสิทธิภาพของ AI / ML

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

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%)
แสดงผลลัพธ์ [เกณฑ์มาตรฐาน] ทั้งหมด



อุปกรณ์ที่ใช้โปรเซสเซอร์นี้อุปกรณ์ที่ใช้โปรเซสเซอร์นี้

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)

กระดานผู้นำ

ในลีดเดอร์บอร์ดของเรา เราได้รวบรวมโปรเซสเซอร์ที่ดีที่สุดสำหรับหมวดหมู่เฉพาะสำหรับคุณอย่างชัดเจน กระดานผู้นำเป็นข้อมูลล่าสุดเสมอและเราอัปเดตเป็นประจำ โปรเซสเซอร์ที่ดีที่สุดจะถูกเลือกตามความนิยมและความเร็วในการวัดประสิทธิภาพตลอดจนอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพ


การเปรียบเทียบยอดนิยมที่มีซีพียูนี้

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)


กลับไปที่ดัชนี