Tensor G2 против A14 Bionic

Мы сравнили 8-ядерный Google Tensor G2 (Mali-G710 MP7) с его более старым соперником в лице 6-ядерного Apple A14 Bionic (Apple A14 GPU). Смотрите таблицу характеристик, преимущества каждого из чипов, а также результаты тестирования бенчмарков AnTuTu и Geekbench.

Обзор

Сравнение показателей производительности и энергопотребления (от 1 до 100)
Производительность CPU
Скорость работы центрального процессора
Производительность в играх
Тесты графики в играх и OpenCL/Vulkan
Энергоэффективность
Рейтинг потенциальной энергоэффективности
Итоговая оценка
Общая оценка чипа по всем показателям

Основные отличия

Список главных плюсов каждого из процессоров
Преимущества Google Tensor G2
  • На 50% выше пропускная способность памяти (51.2 против 34.1 Гб/с)
  • Имеет на 2 ядра больше
  • Показывает на 16% лучшую производительность в вычислениях с плавающей запятой
Преимущества Apple A14 Bionic
  • Выше частота графического ускорителя (на 51%)
  • На 9% выше частота процессора (3100 против 2850 МГц)
  • Набирает больше (на 12%) баллов в AnTuTu 11 – 1326K vs 1186K
  • Лучшая архитектура набора команд

Тесты в бенчмарках

Результаты тестов в бенчмарках Geekbench, AnTuTu и других
Чип:
vs

AnTuTu 11

AnTuTu Benchmark измеряет скорость CPU, GPU, памяти и других компонентов системы
1186373
A14 Bionic +12%
1326975
CPU 384056 364692
GPU 278383 311592
Memory 220709 180518
UX 303255 470169
Total score 1186373 1326975
Количество тестов [54 результатов] [55 результатов]
Результаты AnTuTu, полученные на разных платформах несовместимы между собой! Эти данные не учитываются в итоговой оценке.

GeekBench 6

GeekBench показывает однопоточную и многопоточную производительность CPU
Single-Core Score
1461
A14 Bionic +43%
2095
Multi-Core Score
3867
A14 Bionic +37%
5297
Asset compression 149.9 MB/sec 182.6 MB/sec
HTML 5 Browser 99.9 pages/sec 110.6 pages/sec
PDF Renderer 110.2 Mpixels/sec 123.2 Mpixels/sec
Image detection 74.2 images/sec 104.9 images/sec
HDR 105.5 Mpixels/sec 164.1 Mpixels/sec
Background blur 11.7 images/sec 19.1 images/sec
Photo processing 35.1 images/sec 50.8 images/sec
Ray tracing 4.26 Mpixels/sec 5.36 Mpixels/sec
Количество тестов 26 результатов 22 результатов
Compute Score (GPU)
4715
A14 Bionic +257%
16822
Background blur 6.68 images/sec 27.6 images/sec
Face detection 3.96 images/sec 35.2 images/sec
Horizon detection 0.22 Gpixels/sec 0.54 Gpixels/sec
Edge detection 0.35 Gpixels/sec 0.79 Gpixels/sec
Gaussian blur 0.2 Gpixels/sec 0.83 Gpixels/sec
Feature matching 0.06 Gpixels/sec 0.24 Gpixels/sec
Stereo matching 11.5 Gpixels/sec 50.5 Gpixels/sec
Particle physics 972.6 FPS 1772.1 FPS
API Vulkan Metal
Количество тестов 17 результатов 17 результатов
Результаты Compute используют разные API (Metal vs Vulkan/OpenCL) и не сравнимы напрямую!

3DMark

Кроссплатформенный бенчмарк, оценивающий производительность графики в Vulkan (Metal).
3DMark Steel Nomad Light
702
н/д
Score 702 -
Stability 78% -
Graphics test 5 FPS -
3DMark Solar Bay
н/д
2767
Score - 2767
Stability - 85%
Graphics test - 11 FPS
Section 1 - 13 FPS
Section 2 - 10 FPS
Section 3 - 8 FPS
3DMark Wild Life Extreme
1821
A14 Bionic +22%
2229
Score 1821 2229
Stability 77% 86%
Graphics test 10 FPS 13 FPS

PCMark 3.0

Бенчмарк для оценки общей производительности системы в повседневных задачах
PCMark 3.0
10994
н/д
Web score 7923 -
Video editing score 6434 -
Data manipulation score 11061 -
Photo editing score 18842 -
Writing score 15053 -
Протестировано телефонов 5 моделей -

Тесты пользователей

Результаты тестов, которые добавили пользователи
Google Tensor G2
DateBenchmarkResult
📘 2026-09-09 -> Kimash333AnTuTu 111253847
📘 2026-09-08 (Kimash333)AnTuTu 111253847
📘 2026-09-02 -> nanamondAnTuTu 111196742
📘 2026-08-06 -> shu-AnTuTu 111126520
📘 2026-08-05 (shu-)AnTuTu 111126520
Apple A14 Bionic
DateBenchmarkResult
📘 2026-08-04 (Stelle)AnTuTu 111288870
📘 2026-06-30 (Kirious)AnTuTu 111251875
📘 2026-06-30 (Kirious)AnTuTu 111251875
📘 2026-06-29 (Kirillkryt)AnTuTu 111284629
📘 2026-06-29 (Ad_545)AnTuTu 111216748

Технические характеристики

Сравнительная таблица характеристик Tensor G2 и A14 Bionic

Центральный процессор

Архитектура 2x 2.85 ГГц – Cortex-X1
2x 2.35 ГГц – Cortex-A78
4x 1.8 ГГц – Cortex-A55
2x 3.1 ГГц – Firestorm
4x 1.8 ГГц – Icestorm
Количество ядер 8 6
Частота 2850 МГц 3100 МГц
Набор инструкций ARMv8.4-A ARMv8.5-A
Кэш L1 - 128 КБ
Кэш L2 - 8 МБ
Кэш L3 4 МБ -
Техпроцесс 5 нм 5 нм
Количество транзисторов - 11.8 млрд.
TDP (Sustained) 7 Вт 6 Вт
Производство Samsung TSMC

Графический ускоритель

GPU Mali-G710 MP7 Apple A14 GPU
Архитектура Valhall 3rd gen Apple Bionic GPU
Частота GPU 848 МГц 1278 МГц
Вычислительных блоков 7 4
Шейдерных блоков 64 64
Всего шейдеров 448 256
FLOPS 759.8 Гфлопс 654.3 Гфлопс
Версия Vulkan 1.3 -
Версия OpenCL 2.0 -

Искусственный интеллект

Нейронный процессор Next-gen Tensor Processing Unit Apple Neural Engine
Производительность NPU - 11 ТОПС

Оперативная память

Тип памяти LPDDR5 LPDDR4X
Частота памяти 3200 МГц 2133 МГц
Шина 4x 16 Бит 4x 16 Бит
Пропускная способность До 51.2 Гб/сек До 34.1 Гб/сек
Объем До 16 ГБ До 6 ГБ

Мультимедиа (ISP)

Тип накопителя UFS 3.1 NVMe
Макс. разрешение дисплея 3840 x 2160 2732 x 2048
Макс. разрешение фотокамеры 1x 200МП, 2x 32МП -
Запись видео 4K при 60FPS 4K при 60FPS
Воспроизведение видео 4K при 60FPS 4K при 60FPS
Поддержка кодеков - H.264
- H.265
- AV1
- VP9
- H.264
- H.265
- Motion JPEG
Аудио - AAC
- AIFF
- CAF
- MP3
- MP4
- WAV
- AAC
- AAX
- AAX+
- AC-3
- AIFF
- CAF
- E-AC-3
- MP3
- MP4
- WAV

Связь и сети

Модем Exynos 5300g -
Поддержка 4G LTE Cat. 24 LTE Cat. 18
Поддержка 5G Да Да
Скорость скачивания До 7350 Мбит/с До 7500 Мбит/с
Скорость загрузки До 3670 Мбит/с До 2500 Мбит/с
Wi-Fi 6 6
Bluetooth 5.2 5.0
Навигация GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS, NAVIC GPS, GLONASS, Beidou, Galileo

Общая информация

Дата анонса Октябрь 2022 года Сентябрь 2020 года
Класс Флагман Флагман
Номер модели GS201 (S5P9855) APL1W01
Преемник - Google Tensor G5 - Apple A19 Pro

Опрос

Смартфон на каком из чипов вы предпочли бы?
204 (41.5%)
287 (58.5%)
Всего проголосовало: 491

Комментарии

Высказывайте свое мнение по поводу сравнения A14 Bionic с Tensor G2, или задавайте вопросы
🌐 Зарегистрируйте свой профиль и станьте частью сообщества NanoReview!