Apple A15 Bionic vs Google Tensor G2

VS

Apple A15 Bionic Google Tensor G2

我们比较了两个手机版SoC：6核 3230MHz Apple A15 Bionic 与 8核 2850MHz Google Tensor G2 。您将了解两者在基准测试、主要规格、功耗等信息中哪个处理器具有更好的性能。

主要差异

Apple A15 Bionic 的优势

更高的显卡性能FLOPS (1.7126 TFLOPS 与 1.1424 TFLOPS )

更高的主频 (3230MHz 与 2850MHz)

更低的功耗 (6W 与 7W)

Google Tensor G2 的优势

更大的最大带宽 (51.2Gbit/s 与 34.1Gbit/s)

发布时间晚1年1个月

评分

基准测试

安兔兔 10

Apple A15 Bionic +59%

1290037

Google Tensor G2

808269

Geekbench 6 单核

Apple A15 Bionic +96%

2333

Google Tensor G2

1188

Geekbench 6 多核

Apple A15 Bionic +65%

5741

Google Tensor G2

3468

FP32浮点性能

Apple A15 Bionic +49%

1712

Google Tensor G2

1142

Apple A15 Bionic

VS

Google Tensor G2

处理器

2x 3.23 GHz – Avalanche
4x 2.02 GHz – Blizzard

架构

2x 2.85 GHz – Cortex-X1
2x 2.35 GHz – Cortex-A78
4x 1.8 GHz – Cortex-A55

3230 MHz

主频

2850 MHz

6

核心数

8

12 MB

2级缓存

-

3级缓存

0

5 nm

制程

5 nm

15

晶体管数

-

6 W

TDP功耗

7 W

TSMC

制造厂

Samsung

显卡

Apple A15 GPU

显卡型号

Mali-G710 MP7

1338 MHz

主频

850 MHz

5

执行单元

7

128

着色单元

96

6

最大容量

16

1.7126 TFLOPS

FLOPS

1.1424 TFLOPS

内存

LPDDR4X

内存类型

LPDDR5

2133 MHz

内存频率

3200 MHz

4x 16 Bit

总线

4x 16 Bit

34.1 Gbit/s

最大带宽

51.2 Gbit/s

AI

Neural Engine

NPU

Next-gen Tensor Processing Unit

多媒体

Neural Engine

神经网络处理器 (NPU)

Next-gen Tensor Processing Unit

NVMe

存储类型

UFS 3.1

2732 x 2048

最大显示分辨率

3840 x 2160

-

最大相机分辨率

1x 200MP, 2x 32MP

4K at 60FPS

视频拍摄

4K at 60FPS

视频播放

4K at 60FPS

H.264, H.265, VP8, VP9, Motion JPEG

视频编码

H.264, H.265, AV1, VP9

AAC, AIFF, CAF, MP3, MP4, WAV, AC-3, E-AC-3, AAX, AAX+

音频编码

AAC, AIFF, CAF, MP3, MP4, WAV

-

无线模块

Exynos 5300g

网络

LTE Cat. 24

4G网络

LTE Cat. 24

Yes

5G网络

Yes

Up to 7500 Mbps

下载速度

Up to 7350 Mbps

Up to 3000 Mbps

上传速度

Up to 3670 Mbps

6

Wi-Fi

6

5.0

蓝牙

5.2

GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS

导航定位

GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS, NAVIC

其他信息

2021年9月

发行日期

2022年10月

Flagship

级别

Flagship

APL1W07

型号

-

Apple A15 Bionic vs Google Tensor G2

主要差异

评分

基准测试

处理器

显卡

内存

AI

多媒体

网络

其他信息

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