Google Tensor vs Apple M1 (iPad)

Порівняльна таблиця технічних характеристик і тестів бенчмарків

У світі ARM-чипів для планшетів два процесори привертають особливу увагу: Google Tensor, створений для пристроїв Pixel, та Apple M1, який використовується в iPad Pro. Обидва чипи пропонують високу продуктивність, але мають різну архітектуру та підхід до обчислень. У цьому порівнянні ми розглянемо їхні ключові характеристики: продуктивність CPU та GPU, техпроцес, енергоефективність, AI-блок та результати бенчмарків, щоб допомогти вам зробити вибір.

Короткий висновок. Apple M1 (iPad) демонструє значно вищу продуктивність CPU та GPU за результатами бенчмарків: загальний бал AnTuTu 10 майже вдвічі вищий (1 709 057 проти 909 498), а багатоядерний Geekbench 6 у 2,6 раза більший (8422 проти 3208). Водночас Google Tensor має вищий бал енергоефективності (100 проти 100, однаковий), що свідчить про хорошу оптимізацію. Якщо вам потрібна максимальна обчислювальна потужність для важких завдань, Apple M1 є очевидним вибором. Для повсякденних завдань та енергоефективності Google Tensor також є гідним варіантом.

Основні відмінності

  • Загальна продуктивність: Apple M1 набирає 1 709 057 балів в AnTuTu 10, тоді як Google Tensor — 909 498 балів, що майже вдвічі менше.
  • Продуктивність CPU: багатоядерний тест Geekbench 6 у Apple M1 становить 8422 бали, у Google Tensor — 3208 балів, різниця майже в 2,6 раза.
  • Графічна продуктивність: GPU-підсистема Apple M1 набирає 688 199 балів в AnTuTu, а Google Tensor — 324 786 балів, що вдвічі менше.
  • Енергоефективність: обидва чипи мають однаковий бал енергоефективності 100, що свідчить про хорошу оптимізацію споживання енергії.
  • Дата виходу: Google Tensor вийшов у жовтні 2021 року, а Apple M1 (iPad) — у листопаді 2020 року, тому M1 старший на рік, але все ще випереджає за продуктивністю.

AnTuTu 10

CPU 250722 494680
GPU 324786 688199
Memory 143829 196817
UX 190161 329361
Total score 909498 1709057

GeekBench 6

Asset compression 134.4 MB/sec 326.3 MB/sec
HTML 5 Browser 86.7 pages/sec 176 pages/sec
PDF Renderer 103.4 Mpixels/sec 224.2 Mpixels/sec
Image detection 70.5 images/sec 192 images/sec
HDR 92.1 Mpixels/sec 283 Mpixels/sec
Background blur 10.1 images/sec 31.9 images/sec
Photo processing 32.8 images/sec 70 images/sec
Ray tracing 3.79 Mpixels/sec 9.65 Mpixels/sec

3DMark

Stability 56% 73%
Graphics test 37 FPS 102 FPS
Score 6194 17076

Центральний процесор

Архітектура 2x 2.8 ГГц – Cortex-X1
2x 2.25 ГГц – Cortex A76
4x 1.8 ГГц – Cortex A55
4x 2.1 ГГц – Firestorm
4x 3.2 ГГц – Icestorm
Кількість ядер 8 8
Частота 2800 МГц 3200 МГц
Набір інструкцій ARMv8.2-A ARMv8.5-A
Кеш L2 3 МБ 12 МБ
Кеш L3 4 МБ -
Техпроцес 5 нм 5 нм
TDP (Sustained) 5.6 Вт 14 Вт
Виробництво Samsung TSMC

Графічний прискорювач

GPU Mali-G78 MP20 Apple M1 GPU
Архітектура Valhall 2nd gen Apple GPU
Частота GPU 848 МГц 1278 МГц
Обчислювальних блоків 20 8
Шейдерних блоків 64 128
Всього шейдерів 1280 1024
FLOPS 2170.9 Гфлопс 2617 Гфлопс
Версія Vulkan 1.3 -
Версія OpenCL 2.0 -

Штучний інтелект

Нейронний процесор Tensor Processing Unit Apple Neural Engine

Оперативна пам'ять

Тип пам'яті LPDDR5 LPDDR4X
Частота пам'яті 3200 МГц 4266 МГц
Шина 4x 16 Біт 4x 16 Біт
Пропускна здатність До 51,2 Гбіт/с До 68.25 Гбіт/сек
Об'єм До 12 ГБ До 16 ГБ

Мультимедіа (ISP)

Тип накопичувача UFS 3.1 NVMe
Макс. роздільна здатність дисплея 3840 x 2160 2732 x 2048
Макс. роздільна здатність фотокамери 1x 200 МП, 2x 32 МП -
Запис відео 4K при 60FPS 4K при 60FPS
Відтворення відео 4K при 60FPS 4K при 60FPS
Підтримка кодеків - H.264
- H.265
- AV1
- VP9
- H.264
- H.265
- VP9
- Motion JPEG
Аудіо - AAC
- AIFF
- CAF
- MP3
- MP4
- WAV
- AAC
- AIFF
- CAF
- MP3
- MP4
- WAV

Зв'язок та мережі

Модем Exynos 5300g -
Підтримка 4G LTE Cat. 24 LTE Cat. 18
Підтримка 5G Так Так
Швидкість завантаження До 7350 Мбіт/с До 7500 Мбіт/с
Швидкість завантаження До 3670 Мбіт/с До 2500 Мбіт/с
Wi-Fi 6 6
Bluetooth 5.2 5.0
Навігація GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS GPS, GLONASS, Galileo, QZSS

Загальна інформація

Дата анонсу Жовтень 2021 року Листопад 2020 року
Клас Флагман Флагман
Номер моделі S5E9845 APL1102
Офіційний сайт Сайт Google Tensor -

Огляд

Продуктивність CPU
Швидкість роботи центрального процесора
Продуктивність в іграх
Тести графіки в іграх та OpenCL/Vulkan
Енергоефективність
Рейтинг потенційної енергоефективності
Підсумкова оцінка
Загальні результати від Harakter
FAQ

Поширені питання

Короткі відповіді на популярні питання про характеристики, тести та вибір моделі.
Який чип кращий для ігор: Google Tensor чи Apple M1?

Apple M1 має вищу продуктивність GPU (688 199 балів проти 324 786 в AnTuTu), тому він краще підходить для вимогливих ігор. Однак Google Tensor також здатний запускати більшість ігор на високих налаштуваннях.

Чи варто вибирати Google Tensor замість Apple M1 через енергоефективність?

Обидва чипи мають однаковий бал енергоефективності (100), тому вони приблизно рівні за цим параметром. Вибір залежить від інших факторів, таких як продуктивність та екосистема.

Який чип має кращий AI-блок?

У наданих даних немає прямих показників AI-продуктивності. Однак обидва чипи мають виділені AI-блоки: Google Tensor має блок TPU, а Apple M1 — Neural Engine. Загалом, M1 вважається потужнішим, але точне порівняння потребує додаткових тестів.

Чи підходить Google Tensor для професійних завдань, як-от відеомонтаж?

Google Tensor забезпечує достатню продуктивність для легкого відеомонтажу, але для важких завдань Apple M1 значно потужніший (наприклад, багатоядерний Geekbench 8422 проти 3208). Тому для професійного використання M1 є кращим вибором.

Який чип має кращу підтримку периферії та екосистеми?

Apple M1 тісно інтегрований з iPadOS та підтримує широкий спектр аксесуарів. Google Tensor використовується в пристроях Pixel, які працюють на Android, що пропонує більше варіантів налаштування, але менш оптимізоване програмне забезпечення.

Думка користувачів

Є питання або думка щодо використання гаджета? Обговоріть це з іншими користувачами нижче
Поки що коментарів немає. Ваш буде першим після модерації.