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Google Tensor vs. Apple A15 Bionic (5-GPU)


ベンチマークを使用したCPUベンチマーク

Google Tensor
Apple A15 Bionic (5-GPU)
Google Tensor Apple A15 Bionic (5-GPU)
1.80 GHz (2.80 GHz) 周波数 3.23 GHz
1.80 GHz (2.80 GHz) ターボ(1コア) 3.23 GHz
-- ターボ(すべてのコア) 2.02 GHz
8 コア 6
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 (Prime / big.LITTLE) コアアーキテクチャ hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20 GPU Apple A15 (5 GPU Cores)
12 DirectXバージョン
1 最大ディスプレイ 3
LPDDR5-5500 メモリー LPDDR4X-4266
2 メモリチャネル 1
12 GB 最大メモリー 6 GB
番号 ECC 番号
8.00 MB L2 Cache 16.00 MB
-- L3 Cache 32.00 MB
PCIeバージョン
PCIe lanes
5 nm テクノロジー 5 nm
N/A Socket N/A
10 W TDP 8.5 W
None 仮想化 None
Q4/2021 発売日 Q3/2021
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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。

Google Tensor 1043 (47%)
47% Complete
78% 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。

Google Tensor 2915 (6%)
6% Complete
10% 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。

Google Tensor 1943 (9%)
9% Complete
7% Complete

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 4564 (66%)
66% Complete
0% Complete

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 12594 (13%)
13% Complete
0% Complete
Google Tensor vs. Apple A15 Bionic (5-GPU) - CPUベンチマークの仕様とテスト
4.2 of 44 rating(s)
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