Оцінка Harakter — алгоритмічний показник за нормалізованими характеристиками й доступними бенчмарками, а не середній бал відгуків. «Немає даних» не означає нульову продуктивність. Для вибору перевіряйте також повноту тестів. Як формується оцінка

HiSilicon Kirin 9000 vs Google Tensor G4

Порівняльна таблиця технічних характеристик і тестів бенчмарків

HiSilicon Kirin 9000 та Google Tensor G4 — це два потужні ARM-чипи, які використовуються у флагманських смартфонах. Kirin 9000, випущений у 2020 році, відомий своєю енергоефективністю та збалансованою продуктивністю. Tensor G4, представлений у 2024 році, робить акцент на AI-обчисленнях та інтеграції з екосистемою Google. У цьому порівнянні ми розглянемо їхні ключові відмінності, результати бенчмарків та допоможемо визначити, який чип краще відповідає вашим потребам.

Короткий висновок. HiSilicon Kirin 9000 виграє в енергоефективності (100 балів), але поступається в продуктивності CPU (32 бали) та іграх (48 балів). Google Tensor G4 має вищі результати в бенчмарках: загальний бал AnTuTu 1 125 355 проти 901 517, а також кращі одно- та багатоядерні показники Geekbench. Tensor G4 також пропонує новіші AI-можливості, але програє в енергоефективності (0 балів). Остаточний вибір залежить від ваших пріоритетів: якщо важлива автономність — Kirin 9000, якщо максимальна продуктивність та AI — Tensor G4.

Основні відмінності

  • Продуктивність CPU: Tensor G4 має вищі одно- (2005 проти 1262) та багатоядерні (4835 проти 3507) бали Geekbench.
  • Графіка: Tensor G4 набирає 447 101 бал GPU в AnTuTu, що значно вище за 315 801 бал у Kirin 9000.
  • Енергоефективність: Kirin 9000 отримує 100 балів, тоді як Tensor G4 — 0, що свідчить про кращу оптимізацію живлення у старішого чипа.
  • AI-блок: Tensor G4 має новіший AI-процесор, оптимізований для завдань машинного навчання, тоді як Kirin 9000 використовує старіше рішення.
  • Загальна продуктивність: Tensor G4 перевершує Kirin 9000 в AnTuTu (1 125 355 проти 901 517) та в більшості підтестів, включаючи обробку зображень та HDR.

AnTuTu 10

CPU 242171 283910
GPU 315801 447101
Memory 155272 183290
UX 188275 211054
Total score 901517 1125355
HiSilicon Kirin 9000 901517 Немає даних
Google Tensor G4 Немає даних 1125355

GeekBench 6

Asset compression 146.1 MB/sec 191.8 MB/sec
HTML 5 Browser 90.8 pages/sec 148.7 pages/sec
PDF Renderer 113.9 Mpixels/sec 158.3 Mpixels/sec
Image detection 71.8 images/sec 123.4 images/sec
HDR 98.9 Mpixels/sec 134.5 Mpixels/sec
Background blur 11.8 images/sec 15.6 images/sec
Photo processing 29.7 images/sec 46 images/sec
Ray tracing 4.01 Mpixels/sec 4.8 Mpixels/sec
Single-Core Score 1262 2005
Multi-Core Score 3507 4835
Compute Score (GPU) 7580 6549

3DMark

Stability 54% Немає даних
Graphics test 36 FPS Немає даних
Score 6072 Немає даних
3DMark Wild Life Performance 6072 Немає даних

Ігри

PUBG Mobile 81 FPS
[Ultra]
Немає даних
Call of Duty: Mobile 44 FPS
[Ultra]
Немає даних
Fortnite 29 FPS
[Low]
Немає даних
World of Tanks Blitz 51 FPS
[Ultra]
Немає даних
Genshin Impact 58 FPS
[Ultra]
Немає даних
Mobile Legends: Bang Bang 60 FPS
[Ultra]
Немає даних
Смартфон Huawei Mate 40 Pro
1344 x 3140
Немає даних

Центральний процесор

Архітектура 1x 3.13 ГГц – Cortex-A77
3x 2.54 ГГц – Cortex-A77
4x 2.05 ГГц – Cortex-A55
1x 3.1 ГГц – Cortex-X4
3x 2.6 ГГц – Cortex-A720
4x 1.92 ГГц – Cortex-A520
Кількість ядер 8 8
Частота 3130 МГц 3100 МГц
Набір інструкцій ARMv8.2-A ARMv9.2-A
Техпроцес 5 нм 4 нм
Кількість транзисторів 15,3 млрд Немає даних
TDP (Sustained) 6 Вт Немає даних
Виробництво TSMC Samsung

Графічний прискорювач

GPU Mali-G78 MP24 Mali-G715 MP7
Архітектура Valhall 2nd gen Valhall 4th gen
Частота GPU 759 МГц 940 МГц
Обчислювальних блоків 24 7
Шейдерних блоків 64 128
Всього шейдерів 1536 896
FLOPS 2331.6 Гфлопс 1792 Гфлопс
Версія Vulkan 1.3 1.3
Версія OpenCL 2.0 2.0

Штучний інтелект

Нейронний процесор AI accelerator Так

Оперативна пам'ять

Тип пам'яті LPDDR5 LPDDR5X
Частота пам'яті 2750 МГц 4200 МГц
Шина 4x 16 Біт 4x 16 Біт
Пропускна здатність До 44 Гбіт/сек До 64 Гбіт/сек
Об'єм До 16 ГБ До 16 ГБ

Мультимедіа (ISP)

Тип накопичувача UFS 3.1 UFS 3.1, UFS 4.0
Макс. роздільна здатність дисплея 3840 x 2160 3840 x 2400
Запис відео 4K при 60FPS 8K при 30FPS, 4K при 120FPS
Відтворення відео 4K при 60FPS 8K при 30FPS, 4K при 120FPS
Підтримка кодеків - H.264
- H.265
- VP9
- H.264
- H.265
- AV1
- VP9
Аудіо - AAC
- AIFF
- CAF
- MP3
- MP4
- WAV
- AAC
- AIFF
- CAF
- MP3
- MP4
- WAV

Зв'язок та мережі

Модем Balong 5000 Exynos 5400
Підтримка 4G LTE Cat. 24 Немає даних
Підтримка 5G Так Так
Швидкість завантаження До 4600 Мбіт/с Немає даних
Швидкість завантаження До 2500 Мбіт/с Немає даних
Wi-Fi 6 7
Bluetooth 5.2 5.3
Навігація GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, NAVIC GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS

Загальна інформація

Дата анонсу Жовтень 2020 року Серпень 2024 року
Клас Флагман Флагман
Офіційний сайт Сайт HiSilicon Kirin 9000 Немає даних

Оцінки за доступними даними

Продуктивність CPU

Швидкість роботи центрального процесора

Продуктивність в іграх

Тести графіки в іграх та OpenCL/Vulkan

Енергоефективність

Рейтинг потенційної енергоефективності

Підсумкова оцінка Harakter

За групами з даними. Відсутні результати не прирівнюються до нуля.

FAQ

Поширені питання

Короткі відповіді на популярні питання про характеристики, тести та вибір моделі.
Який чип краще для ігор?

Google Tensor G4 має вищий GPU-бал (447 101 проти 315 801) та кращу продуктивність в іграх (33 бали проти 48, де вище — краще), що робить його більш підходящим для важких ігор.

Чи варто оновлюватися з Kirin 9000 на Tensor G4?

Так, якщо вам потрібна вища продуктивність CPU та GPU, а також новітні AI-функції. Однак, якщо пріоритет — автономність, Kirin 9000 може бути кращим вибором.

Який чип енергоефективніший?

HiSilicon Kirin 9000 отримує 100 балів за енергоефективність, тоді як Google Tensor G4 — 0, що вказує на значно кращу оптимізацію живлення у Kirin 9000.

Які результати бенчмарків у цих чипів?

Kirin 9000 має загальний бал AnTuTu 901 517, а Tensor G4 — 1 125 355. У Geekbench Tensor G4 набирає 2005/4835, а Kirin 9000 — 1262/3507.

Який чип має кращий AI-блок?

Google Tensor G4 має новіший AI-процесор, спеціально розроблений для завдань машинного навчання та інтеграції з сервісами Google, що робить його більш продуктивним у цій сфері.

Думка користувачів

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