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Apple A16 Bionic vs. Google Tensor G2


ベンチマークを使用したCPUベンチマーク

Apple A16 Bionic
Google Tensor G2
Apple A16 Bionic Google Tensor G2
3.46 GHz 周波数 2.85 GHz
3.46 GHz ターボ(1コア) 2.85 GHz
2.02 GHz ターボ(すべてのコア) 1.80 GHz
6 コア 8
番号 ハイパースレッディング ? 番号
番号 オーバークロック? 番号
hybrid (big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (Prime / big.LITTLE)
Apple A16 (5 GPU Cores) GPU ARM Mali-G710 MP7
DirectXバージョン
3 最大ディスプレイ 1
LPDDR5-6400 メモリー LPDDR5-5500
1 メモリチャネル 2
6 GB 最大メモリー 12 GB
番号 ECC 番号
20.00 MB L2 Cache 8.00 MB
24.00 MB L3 Cache 4.00 MB
PCIeバージョン
PCIe lanes
4 nm テクノロジー 4 nm
N/A Socket N/A
8.5 W TDP 10 W
None 仮想化 None
Q3/2022 発売日 Q4/2022
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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。

Apple A16 Bionic 1890 (84%)
84% Complete
Google Tensor G2 1068 (48%)
48% Complete

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。

Apple A16 Bionic 5465 (11%)
11% Complete
Google Tensor G2 3149 (6%)
6% Complete

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

GFLOPSでの単純な精度(32ビット)でのプロセッサの内部グラフィックスユニットの理論的な計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。

Apple A16 Bionic 2000 (9%)
9% Complete
Google Tensor G2 700 (3%)
3% Complete
Apple A16 Bionic vs. Google Tensor G2 - CPUベンチマークの仕様とテスト
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