Google Tensor vs Intel Pentium G3258

借助基准测试比较CPU


Google Tensor CPU1 vs CPU2 Intel Pentium G3258
Google Tensor Intel Pentium G3258
Google Tensor 家族 Intel Pentium
Google Tensor CPU系列 Intel Pentium G3000
1 代次 5
G1 架构 Haswell S
Mobile 垂直市场 Desktop / Server
-- 先代产品 --
Google Tensor G2 后代产品 --

CPU核心数与基础频率CPU核心数与基础频率

8 核心 2
8 Threads 2
hybrid (Prime / big.LITTLE) 核心架构 normal
超线程技术
超频 ?
2.80 GHz A-Core 频率 3.20 GHz
2.25 GHz B-Core 频率 --
1.80 GHz C-Core 频率 --

核芯显卡核芯显卡

ARM Mali-G78 MP20 GPU Intel HD Graphics (Haswell GT1)
0.76 GHz GPU频率 0.35 GHz
GPU (加速频率) 1.15 GHz
Vallhall 2 GPU Generation 7.5
5 nm 工艺 22 nm
1 最大显示器数量 3
20 运算单元 10
320 Shader 80
最大显存 2 GB
12 DirectX Version 11.1

硬件解码支持硬件解码支持

解码 / 编码 Codec h265 / HEVC (8 bit)
解码 / 编码 Codec h265 / HEVC (10 bit)
解码 / 编码 Codec h264 解码 / 编码
解码 / 编码 Codec VP9
解码 / 编码 Codec VP8
解码 Codec AV1
解码 / 编码 Codec AVC 解码 / 编码
解码 / 编码 Codec VC-1 解码
解码 / 编码 Codec JPEG 解码

内存 & PCIe内存 & PCIe

LPDDR5-5500 内存 DDR3-1600
12 GB 最大内存 32 GB
2 内存通道 2
53.0 GB/s Max. 带宽 25.6 GB/s
ECC
8.00 MB L2 缓存
L3 缓存 3.00 MB
PCIe版本 3.0
PCIe通道 16

散热管理散热管理

10 W TDP (PL1) 53 W
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

技术细节技术细节

5 nm 工艺 14 nm
ARMv8-A64 (64 bit) 指令集 (ISA) x86-64 (64 bit)
指令集扩展 SSE4.1, SSE4.2
N/A 插槽 LGA 1150
虚拟化 VT-x, VT-x EPT, VT-d
AES-NI
Q4/2021 发售日期 Q2/2014
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Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代产品,也基于Cinema 4套件。Cinema 4是一款用于创建3D表单的软件。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
917 (100%)
显示所有 Cinebench R23 (Single-Core) 的结果



Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代产品,也基于Cinema 4套件。Cinema 4是一款用于创建3D表单的软件。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
2173 (100%)
显示所有 Cinebench R23 (Multi-Core) 的结果



Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1043 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
721 (69%)
显示所有 Geekbench 5, 64bit (Single-Core) 的结果



Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
2915 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
1582 (54%)
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Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1494 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
667 (45%)
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Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是现代计算机、笔记本电脑和智能手机的基准测试。 新的是对更新的 CPU 架构的优化利用,例如基于 big.LITTLE 概念并结合不同大小的 CPU 内核。 多核基准测试评估处理器所有 CPU 内核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超线程等虚拟线程改进对基准测试结果产生了积极影响。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
3639 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
1396 (38%)
显示所有 Geekbench 6 (Multi-Core) 的结果



Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20是Cinebench R15的下一代产品,它也是基于Cinema 4套件的。Cinema 4是一款用于创建3D表单的热门软件。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
231 (100%)
显示所有 Cinebench R20 (Single-Core) 的结果



Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20是Cinebench R15的下一代产品,它也是基于Cinema 4套件的。Cinema 4是一款用于创建3D表单的热门软件。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
443 (100%)
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核芯显卡FP32性能(单精度GFLOPS)

处理器核芯显卡的理论计算性能(32bit,以GFLOPS为单位)。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。

Google Tensor Google Tensor
ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz
1943 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
Intel HD Graphics (Haswell GT1) @ 1.15 GHz
184 (9%)
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AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 基准测试非常适合衡量智能手机的性能。 AnTuTu 9 在 3D 图形上相当重,现在也可以使用“金属”图形界面。 在 AnTuTu 中,内存和 UX(用户体验)也通过模拟浏览器和应用程序的使用情况进行测试。 AnTuTu 版本 9 可以比较任何运行在 Android 或 iOS 上的 ARM CPU。 在不同操作系统上进行基准测试时,设备可能无法直接比较。

在 AnTuTu 9 基准测试中,处理器的单核性能仅被略微加权。 该评级由处理器的多核性能、工作内存的速度和内部显卡的性能组成。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
691770 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
0 (0%)
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AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8基准测试可以衡量一个SoC(片上系统)的性能。通过模拟浏览器和应用程序的使用,AnTuTu对CPU、GPU、内存以及UX(用户体验)进行基准测试。AnTuTu可以对运行在Android或iOS下的任何ARM CPU进行基准测试。如果基准测试是在不同的操作系统下执行的,成绩可能不具有可比较性。 在AnTuTu 8基准测试中,处理器单核性能只占很小的比重。AnTuTu基准测试评估包括处理器的多核性能、RAM速度和GPU性能。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
612494 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
0 (0%)
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PassMark CPU Mark的估计结果

以下列出的CPU中,有一部分基准测试是由CPU-panda团队完成的。但是,大部分的CPU并没有被实际测试,其成绩由CPU-monkey团队的“秘密配方”估计得到。因此,这些分数不能准确反映实际的Passmark CPU基准测试,并且不受到PassMark Software私人有限公司的认可。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
2062 (100%)
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CPU-Z Benchmark 17 (Multi-Core)

CPU-Z 基准测试通过测量系统完成所有基准计算所需的时间来衡量处理器的性能。 基准测试完成得越快,分数就越高。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
685 (100%)
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Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5的下一代产品,它也基于Cinema 4套件,Cinema 4是一个常用于生成3D表单的软件。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
129 (100%)
显示所有 Cinebench R15 (Single-Core) 的结果



Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5的下一代产品,它也基于Cinema 4套件,Cinema 4是一个常用于生成3D表单的软件。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
242 (100%)
显示所有 Cinebench R15 (Multi-Core) 的结果



Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
4564 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
2845 (62%)
显示所有 Geekbench 3, 64bit (Single-Core) 的结果



Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
12594 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
4936 (39%)
显示所有 Geekbench 3, 64bit (Multi-Core) 的结果



Cinebench R11.5, 64bit (Single-Core)

Cinebench 11.5基于Cinema 4D套件,Cinema 4D是一个常用于生成3D表单以及其他3D对象的软件。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
1.32 (100%)
显示所有 Cinebench R11.5, 64bit (Single-Core) 的结果



Cinebench R11.5, 64bit (Multi-Core)

Cinebench 11.5基于Cinema 4D套件,Cinema 4D是一个常用于生成3D表单以及其他3D对象的软件。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
2.64 (100%)
显示所有 Cinebench R11.5, 64bit (Multi-Core) 的结果



Cinebench R11.5, 64bit (iGPU, OpenGL)

Cinebench 11.5基于Cinema 4D套件,Cinema 4D是一个常用于生成3D表单以及其他3D对象的软件。核芯显卡测试使用CPU核芯显卡执行OpenGL命令。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
0 (0%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
17.5 (100%)
显示所有 Cinebench R11.5, 64bit (iGPU, OpenGL) 的结果



人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算,尤其是音频、图像和视频处理,比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多,机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。

Google Tensor Google Tensor
8C 8T @ 2.80 GHz
1.6 (100%)
Intel Pentium G3258 Intel Pentium G3258
2C 2T @ 3.20 GHz
0 (0%)
显示所有 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能 的结果



使用该处理器的设备使用该处理器的设备

Google Tensor Intel Pentium G3258
Google Pixel 6
Google Pixel 6 Pro
未知

排行榜

我们的排行榜为您明确列出了每种类别的最佳处理器。 排行榜会保持定期更新。 最佳处理器的遴选基于基准测试成绩、受欢迎程度和性价比。


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23. Intel Celeron G1840Intel Pentium G3258 Intel Celeron G1840 vs Intel Pentium G3258
24. Intel Core i3-3220Intel Pentium G3258 Intel Core i3-3220 vs Intel Pentium G3258
25. Intel Pentium G3258AMD FX-4300 Intel Pentium G3258 vs AMD FX-4300


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