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

So sánh CPU với điểm chuẩn


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Google Tensor Gia đình Apple M series
Google Tensor Nhóm CPU Apple M1
1 Thế hệ 1
G1 Ngành kiến trúc M1
Mobile Bộ phận Mobile
-- Tiền nhiệm --
Google Tensor G2 Người kế vị Apple M2 Pro (12-CPU 19-GPU)

Lõi CPU và tần số cơ bảnLõi CPU và tần số cơ bản

8 Lõi 10
8 Threads 10
hybrid (Prime / big.LITTLE) Kiến trúc cốt lõi hybrid (big.LITTLE)
Không Siêu phân luồng? Không
Không Ép xung ? Không
2.80 GHz A-Core Tính thường xuyên 0.60 GHz (3.20 GHz)
2.25 GHz B-Core Tính thường xuyên 0.60 GHz (2.06 GHz)
1.80 GHz C-Core Tính thường xuyên --

Đồ họa nội bộĐồ họa nội bộ

ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple M1 Pro (16 Core)
0.76 GHz Tần số GPU 0.39 GHz
GPU (bộ tăng áp) 1.30 GHz
Vallhall 2 GPU Generation 1
5 nm Công nghệ 5 nm
1 Tối đa màn hình 3
20 Đơn vị thi công 256
320 Shader 2048
Tối đa Bộ nhớ GPU 16 GB
12 DirectX Version

Hỗ trợ codec phần cứngHỗ trợ codec phần cứng

Giải mã / Mã hóa Codec h265 / HEVC (8 bit) Giải mã / Mã hóa
Giải mã / Mã hóa Codec h265 / HEVC (10 bit) Giải mã / Mã hóa
Giải mã / Mã hóa Codec h264 Giải mã / Mã hóa
Giải mã / Mã hóa Codec VP9 Giải mã / Mã hóa
Giải mã / Mã hóa Codec VP8 Giải mã
Giải mã Codec AV1 Không
Giải mã / Mã hóa Codec AVC Giải mã
Giải mã / Mã hóa Codec VC-1 Giải mã
Giải mã / Mã hóa Codec JPEG Giải mã / Mã hóa

Kỉ niệm & PCIeKỉ niệm & PCIe

LPDDR5-5500 Kỉ niệm LPDDR5-6400
12 GB Tối đa Kỉ niệm 32 GB
2 Các kênh bộ nhớ 2
53.0 GB/s Max. Băng thông 102.4 GB/s
Không ECC Không
8.00 MB L2 Bộ nhớ đệm 28.00 MB
L3 Bộ nhớ đệm
Phiên bản PCIe 4.0
Các làn PCIe

Quản lý nhiệtQuản lý nhiệt

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

Chi tiết kỹ thuậtChi tiết kỹ thuật

5 nm Công nghệ 5 nm
ARMv8-A64 (64 bit) Bộ hướng dẫn (ISA) x86-64 (64 bit)
Phần mở rộng ISA Rosetta 2 x86-Emulation
N/A Ổ cắm N/A
Không có Ảo hóa Apple Virtualization Framework
Không AES-NI Đúng
Q4/2021 Ngày phát hành Q3/2021
hiển thị thêm dữ liệu hiển thị thêm dữ liệu

Cinebench 2024 (Single-Core)

Điểm chuẩn Cinebench 2024 dựa trên công cụ kết xuất Redshift, công cụ này cũng được sử dụng trong chương trình 3D Cinema 4D của Maxon. Mỗi lần chạy điểm chuẩn kéo dài 10 phút để kiểm tra xem bộ xử lý có bị giới hạn bởi khả năng sinh nhiệt hay không.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Cinebench 2024 (Multi-Core)

Bài kiểm tra Multi-Core của benchmark Cinebench 2024 sử dụng tất cả các lõi cpu để kết xuất bằng công cụ kết xuất Redshift, công cụ này cũng được sử dụng trong Maxons Cinema 4D. Quá trình chạy điểm chuẩn kéo dài 10 phút để kiểm tra xem bộ xử lý có bị giới hạn bởi khả năng sinh nhiệt hay không.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 là sự kế thừa của Cinebench R20 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 là sự kế thừa của Cinebench R20 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 là điểm chuẩn cho máy tính, máy tính xách tay và điện thoại thông minh hiện đại. Điểm mới là việc sử dụng tối ưu các kiến ​​trúc CPU mới hơn, ví dụ: dựa trên khái niệm big.LITTLE và kết hợp các lõi CPU có kích thước khác nhau. Điểm chuẩn lõi đơn chỉ đánh giá hiệu suất của lõi CPU nhanh nhất, số lượng lõi CPU trong bộ xử lý không liên quan ở đây.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 là điểm chuẩn cho máy tính, máy tính xách tay và điện thoại thông minh hiện đại. Điểm mới là việc sử dụng tối ưu các kiến ​​trúc CPU mới hơn, ví dụ: dựa trên khái niệm big.LITTLE và kết hợp các lõi CPU có kích thước khác nhau. Điểm chuẩn đa lõi đánh giá hiệu suất của tất cả các lõi CPU của bộ xử lý. Các cải tiến luồng ảo như AMD SMT hoặc Siêu phân luồng của Intel có tác động tích cực đến kết quả điểm chuẩn.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



iGPU - Hiệu suất FP32 (GFLOPS chính xác đơn)

Hiệu suất tính toán lý thuyết của đơn vị đồ họa bên trong bộ xử lý với độ chính xác đơn giản (32 bit) trong GFLOPS. GFLOPS cho biết iGPU có thể thực hiện bao nhiêu tỷ thao tác dấu phẩy động mỗi giây.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



AnTuTu 9 Benchmark

Điểm chuẩn AnTuTu 9 rất phù hợp để đo hiệu suất của điện thoại thông minh. AnTuTu 9 khá nặng về đồ họa 3D và giờ cũng có thể sử dụng giao diện đồ họa "Metal". Trong AnTuTu, bộ nhớ và UX (trải nghiệm người dùng) cũng được kiểm tra bằng cách mô phỏng việc sử dụng trình duyệt và ứng dụng. AnTuTu phiên bản 9 có thể so sánh bất kỳ CPU ARM nào chạy trên Android hoặc iOS. Các thiết bị có thể không được so sánh trực tiếp khi được chuẩn hóa trên các hệ điều hành khác nhau.

Trong điểm chuẩn AnTuTu 9, hiệu suất lõi đơn của bộ vi xử lý chỉ có trọng số nhẹ. Xếp hạng được tạo thành từ hiệu suất đa lõi của bộ xử lý, tốc độ của bộ nhớ hoạt động và hiệu suất của đồ họa bên trong.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8 Benchmark đo hiệu suất của một SoC. AnTuTu đánh giá tiêu chuẩn CPU, GPU, Bộ nhớ cũng như UX (Trải nghiệm người dùng) bằng cách mô phỏng việc sử dụng trình duyệt và ứng dụng. AnTuTu có thể benchmark bất kỳ CPU ARM nào chạy trên Android hoặc iOS. Không thể so sánh trực tiếp các thiết bị nếu điểm chuẩn đã được thực hiện trong các hệ điều hành khác nhau. Trong điểm chuẩn AnTuTu 8, hiệu suất lõi đơn của bộ vi xử lý chỉ có trọng số nhẹ. Đánh giá bao gồm hiệu suất đa lõi của bộ xử lý, tốc độ của RAM và hiệu suất của đồ họa bên trong.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Blender 3.1 Benchmark

Trong Blender Benchmark 3.1, các cảnh "quái vật", "tiệm buôn bán" và "lớp học" được hiển thị và đo thời gian mà hệ thống yêu cầu. Trong điểm chuẩn của chúng tôi, chúng tôi kiểm tra CPU chứ không phải card đồ họa. Blender 3.1 đã được giới thiệu như một phiên bản độc lập vào tháng 3 năm 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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Hiệu suất CPU trên mỗi watt (hiệu suất)



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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Hiệu suất AI / ML

Bộ xử lý với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) có thể xử lý nhiều phép tính, đặc biệt là xử lý âm thanh, hình ảnh và video, nhanh hơn nhiều so với bộ xử lý cổ điển. Các thuật toán cho ML cải thiện hiệu suất của chúng khi chúng thu thập được nhiều dữ liệu hơn thông qua phần mềm. Các tác vụ ML có thể được xử lý nhanh hơn tới 10.000 lần so với bộ xử lý cổ điển.

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%)
Hiển thị tất cả kết quả [điểm chuẩn]



Các thiết bị sử dụng bộ xử lý nàyCác thiết bị sử dụng bộ xử lý này

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)

bảng xếp hạng

Trong bảng xếp hạng của chúng tôi, chúng tôi đã biên soạn rõ ràng các bộ xử lý tốt nhất cho các danh mục cụ thể cho bạn. Bảng thành tích luôn được cập nhật và được chúng tôi cập nhật thường xuyên. Các bộ vi xử lý tốt nhất được lựa chọn dựa trên mức độ phổ biến và tốc độ trong các điểm chuẩn cũng như tỷ lệ giá cả hiệu suất.


Các so sánh phổ biến có chứa CPU này

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)


quay lại chỉ mục