Google の第 1 世代の社内シリコンである Google Tensor は、昨年の Pixel 6 シリーズの発売で導入されました。 さて、ほぼ 1 年を経て、Google は Google テンソル G2 Pixel 7 シリーズのチップセット。 第 2 世代の Google シリコンは、CPU パフォーマンスのわずかな改善と GPU 部門の大幅な向上をもたらすと考えられています。 しかし、Google Tensor G2 は、Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 および Apple の A16 Bionic に対してどの程度優れているのでしょうか? 答えを見つけるには、Google Tensor G2 と Snapdragon 8+ Gen 1 と A16 Bionic の比較をご覧ください。 CPU、GPU、TPU (AI および ML)、ISP、5G モデム、ベンチマークの数値などについて説明しました。
Google Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: 詳細な比較 (2022)
この Google Tensor G2、Snapdragon 8+ Gen 1、および A16 Bionic の比較では、CPU アーキテクチャ、GPU パフォーマンス、ベンチマーク数値などを分析しました。
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: 仕様
ここでは、Google Tensor G2、Snapdragon 8+ Gen 1、および A16 Bionic チップセットの詳細なスペック シートについて言及しました。 これをざっと見て、3 つのプロセッサすべてについて大まかに把握してください。
| Google テンソル | Snapdragon 8+ Gen 1 | A16 バイオニック | |
|---|---|---|---|
| CPU | オクタコアCPU | Kryo CPU、オクタコア CPU | ヘキサコア CPU、160 億個のトランジスタ |
| CPUコア | 2x 2.85GHz (Cortex-X1) 2x 2.35GHz (Cortex A76) 4x 1.8GHz (Cortex A55) | 1x 3.2GHz (Cortex-X2) 3x 2.5GHz (Cortex A710) 4x 1.8GHz (Cortex A510) | 2x 高性能コア 4x 高効率コア |
| プロセス技術 | Samsung の 4nm LPE プロセス | TSMCの4nmプロセス | TSMCの4nmプロセス |
| GPU | マリ G710 GPU | アドレノ 730 GPU; Snapdragon エリート ゲーミング | Apple が設計した 5 コア GPU |
| 機械学習と AI | Google カスタム TPU | 第 7 世代 AI エンジン。 第 3 世代センシング ハブ。 27トップス | 新しい 16 コアのニューラル エンジン。 17 トップス |
| ISP | Google カスタム ISP | 18 ビット ISP; スナップドラゴンサイト | Appleが設計した新しい画像信号プロセッサ |
| カメラ機能 | シネマティックブラー すべてのカメラで 4K 60FPS 10 ビット HDR サポート アクティブスタビライザー | 毎秒 3.2 ギガピクセル、1 秒間に 240 枚の 12MP 写真 | 48MP の ProRAW 写真 フォトニックエンジン アクションモード |
| ビデオ機能 | 4K 60FPS録画 Google HDRnet | 8K HDR、18 ビット RAW、専用ボケ エンジン | 4K HDR ドルビー ビジョン @ 60FPS シネマティック 4K@24FPS アクションモード |
| モデム | Samsung G5300B モデム | Qualcomm X65 5G Modem-RF、最大 10 Gbps ピーク ダウンロード | Qualcomm X65 5G ディスクリート モデム |
| WiFi サポート | Wi-Fi 6E | Wi-Fi 6E | Wi-Fi 6 |
| ブルートゥース | ブルートゥース5.2 | ブルートゥース 5.3、LE | ブルートゥース 5.3 |
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: CPU
CPU から始めて、Google Tensor G2 は、Google の最初の社内チップセットである OG Google Tensor と比較して大きな変更はありません。 CPU アーキテクチャは昨年の SoC と同じで、2 つの Cortex-X1 コア、2 つの Cortex-A76 コア、および 4 つの Cortex-A55 コアが含まれています。 Tensor G2 との唯一の違いは、 Cortex-X1 コアは 2.85GHz でわずかに高いクロック 2.80GHz ではなく、Cortex-A76 コアは 2.25GHz ではなく 2.35GHz でクロックされます。 さらに、新しい Tensor G2 は、 Samsung の 4nm LPE プロセス ノード 昨年の5nm製造プロセスの代わりに。
基本的に、あなたはほぼ 同一のCPU Google Tensor G2、およびベンチマーク結果 (これについては以下で詳しく説明します) も同じ傾向を反映しています。 新しく改善された Cortex-X2、A710、または A510 コアが得られないのは少し残念です。
Google Tensor G2 の CPU を Snapdragon 8+ Gen 1 および A16 Bionic と比較すると、まったく持ちこたえません。 SD 8+ Gen 1 には、新しい Cortex-X2 コアが搭載されています。 3.2GHzでかなり高いクロック. それとは別に、3 つの A710 コアと 4 つの A510 コアがあり、それぞれ 2.5GHz と 1.8GHz で動作します。
一方、Apple の A16 Bionic はまったく別のレベルにあります。 オクタコア アーキテクチャの代わりに、 ヘキサコア クラスタ 2 つの高性能コアと 4 つの高効率コアを搭載。 簡単に言えば、CPU パフォーマンスの点では、Tensor G2 SoC は Qualcomm や Apple の製品にはどこにも及ばない.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: GPU
GPU に関して言えば、Google は確かに より新しく、より高性能 マリ G710 GPU Google Tensor G2 で。 昨年の Tensor チップセットで使用されていた Mali G78 GPU よりも 20% パフォーマンスが向上したと言われています。 同時に、エネルギー消費が 20% 少なくなり、熱効率に優れています。
願わくば、Tensor G2 を使用すると、サーマル スロットリングが減少し、熱放散が改善され、グラフィックス パフォーマンスが持続します。 それに加えて、GPU は、Mali G78 GPU と比較して、機械学習で 35% 優れたパフォーマンスも提供します。
Mali G710 GPU は、次から構成できることに注意してください。 7～16コア. Google が Tensor G2 チップセットに搭載した GPU コアの数は不明です。 最大 16 個のコアを搭載できれば、強力な GPU を手に入れることができるかもしれません。 参考までに、Xiaomi や Asus などの他のメーカーは、10 コアしか搭載していない従来の Mali-G710 MC10 セットアップを採用しています。
Google Tensor G2 上の Mali G710 GPU を Qualcomm および Apple の製品と比較すると、この部門では、Google が驚くかもしれません。 10コアのMali G710 GPUはすでに 電力効率の向上 Snapdragon 8 Gen 1 の Adreno 730 GPU よりも優れており、A16 Bionic に近づきます。 パフォーマンスの面でも、10 コアの Mali G710 GPU が得点しています。 約160FPS GFXBench テストでは、Snapdragon 8 Gen 1 は 175 FPS を記録し、A15 Bionic は 180 FPS でピークに達しました。
Adreno 730 GPU は、電力効率の改善を除いて、Snapdragon 8+ Gen 1 で 8 Gen 1 に比べてパフォーマンスが大幅に向上していません。 また、A16 Bionic の 5 コア GPU も A15 Bionic と同じですが、メモリ帯域幅が増えています。 同時に、Google が より高い 16 コア GPU、Snapdragon 8+ Gen 1のGPUを打ち負かし、A15 BionicのGPUに匹敵する可能性があります.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: Geekbench および AnTuTu ベンチマークの数値
Google Tensor G2、Snapdragon 8+ Gen 1、および A16 Bionic のベンチマーク数値について話しましょう。 ギークベンチ シングルコアおよびマルチコア CPU テスト。 ここでわかるように、Google Tensor G2 の CPU は、昨年の Google Tensor (2021) よりもわずかに優れています。 そして、Snapdragon 8+ Gen 1 や A16 Bionic と比較すると、何マイルも遅れています。 実際、Google Tensor G2 は CPU パフォーマンスの点で Snapdragon 888+ に近いです。
通り過ぎると 最近流出した Google Tensor G2、Snapdragon 8+ Gen 1、および A16 Bionic の AnTuTu スコア、Google は最新のシリコンで再び失望します。 Tensor G2 チップセットは、AnTuTu テストで 801,116 点を獲得し、 SD8+ Gen 1 に大きく遅れをとっている および A16 バイオニック.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: ISP
Google Tensor G2 は CPU パフォーマンスで Snapdragon 8+ Gen 1 および Apple A16 Bionic に遅れをとっており、GPU 部門で有望ですが、ISP は Google が輝いているところです。 それは、ハードウェアとソフトウェアの両方の垂直方向を制御するためです。 すべての写真とビデオの機能に加えて、カスタム Google ISP は ビデオの映画のようなぼかし、2 倍高速な夜景モード 写真、および 10 ビット HDR のサポート。 また、ハードウェアとソフトウェアの両方を使用してアクティブな安定化を実現し、すべてのカメラで 4K 60FPS を撮影します。
Snapdragon 8+ Gen 1 の ISP について言えば、間違いなくより強力で、 18 ビット トリプル ISP アーキテクチャ. 毎秒 3.2 ギガピクセルをキャプチャでき、サポートしています。 8K HDR記録 同じように。 A16 Bionic の ISP も非常に高度で、写真ごとに 4 兆回の操作を実行できます。 よりシャープでリッチな画像を生成する新しい Photonic エンジンを強化し、 シネマティックビデオを提供 手ブレビデオを安定させるアクションモード。
全体として、3 つの ISP はすべて十分に強力であると言えますが、結局のところ、これらのハードウェア機能をどのように活用するかは、電話メーカーによって異なります。 そして、それは Google がこのゲームに勝っています ユーザーにとって意味のある新しいエキサイティングなカメラ機能を備えています。
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: AI と ML
AI および ML セグメントでは、Google は Pixel スマートフォンで便利な機能を提供するリーダーです。 Tensor G2 チップセットでは、Google は 新しい TPU (テンソル プロセッシング ユニット) 最先端の AI とパーソナル インテリジェンス機能を携帯電話に提供できます。
基調講演で、Google は、機械学習は最大で 60% 高速化 Tensor G2 チップ上で、電力効率が 20% 向上します。 強力な TPU のおかげで、音声認識から会話の翻訳、音声アシスタント、Pixel Call Assist、Call Screen、Super Res Zoom など、Pixel ラインナップのすべての AI 駆動の機能を利用できます。
Snapdragon 8+ Gen 1 に搭載された Qualcomm の第 7 世代 AI エンジンも強力で、 毎秒 27 兆回の操作を実行. とはいえ、ハードウェアの優れた機能を活用してスマートで有意義なエクスペリエンスを提供する方法は、携帯電話のメーカーによって異なります。
一方、A16 Bionic に搭載された Apple の新しい 16 コア Neural Engine は、 毎秒 17 兆回の操作を実行、計算写真、音声支援、ピクセルごとの分析、音声認識などに役立ちます。ただし、スマートでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する点で Google に匹敵する企業は他にないため、Google Tensor G2 がこのラウンドでも勝利します。
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: ワイヤレス接続
Google Tensor G2 チップには、Samsung の未発表機能が搭載されています。 G5300B 5G モデム、ミリ波とサブ 6 GHz 帯域の両方をサポートします。 ただし、モデムの詳細とそのピーク スループットに関する情報はほとんどありません。 Pixel 7 の製品リストを見ると、ほぼ 22 の 5G バンドをサポートしており、ほとんどの NR 周波数バンドをカバーしています。 それとは別に、Bluetooth 5.2 と Wi-Fi 6E をサポートします。
Snapdragon 8+ Gen 1 に移行すると、社内の X65 5G モデム、10Gbpsの理論上のピークダウンロード速度を提供します. さらに、チップセットは Bluetooth 5.3 および LE 規格をサポートします。 最後に、A16 Bionic は Qualcomm のディスクリート X65 5G モデムも備えており、Wi-Fi 6 と Bluetooth 5.3 をサポートしています。
全体として、5G とワイヤレス接続に関しては、Google Tensor G2 SD 8+ Gen 1 に遅れをとっている そしてA16バイオニック。 Qualcomm はモデム業界のリーダーの 1 つであり、Samsung のモデムは業界の最高の企業に追いつくことができていません。 実際、Samsung は、Galaxy S23 シリーズで Qualcomm の X70 5G モデムのみを使用することを決定したため、ドリフトを把握できます。
Google Tensor G2 に関するあなたの判断は?
以上が、Google Tensor G2、Snapdragon 8+ Gen 1、および A16 Bionic の詳細な比較です。 CPU とモデムの部門を除いて、Google Tensor G2 は、GPU、TPU (AI + ML)、および ISP で顕著な進歩を遂げた有能なチップセットであると考えています。 ここで、集中的なタスクを処理するために Google が電話をどの程度最適化したか、およびサーマル スロットリングや加熱の問題があるかどうかをテストします。
とにかく、それは私たちからのすべてです。 しかし、Google Tensor G2 チップセットについてどう思いますか? 以下のコメントセクションでお知らせください。 また、A16 Bionic と Snapdragon 8+ Gen 1 の比較に進み、2 つのフラグシップ SoC のパフォーマンスの違いについて詳しく学んでください。
