Tensor G2 против A16 Bionic

Мы сравнили 8-ядерный Google Tensor G2 (Mali-G710 MP7) с его более старым соперником в лице 6-ядерного Apple A16 Bionic (Apple A16 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
  • Имеет на 2 ядра больше
Преимущества Apple A16 Bionic
  • Показывает в 2.4 раза лучшую производительность в вычислениях с плавающей запятой
  • Выше частота графического ускорителя (на 65%)
  • Набирает больше (на 37%) баллов в AnTuTu 11 – 1626K vs 1186K
  • Меньший размер транзистора (4 против 5 нанометров)
  • На 21% выше частота процессора (3460 против 2850 МГц)
  • 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
A16 Bionic +37%
1626008
CPU 384056 432740
GPU 278383 490354
Memory 220709 216774
UX 303255 486140
Total score 1186373 1626008
Количество тестов [54 результатов] [36 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
A16 Bionic +80%
2631
Multi-Core Score
3867
A16 Bionic +71%
6602
Asset compression 149.9 MB/sec 234.4 MB/sec
HTML 5 Browser 99.9 pages/sec 155.2 pages/sec
PDF Renderer 110.2 Mpixels/sec 157.5 Mpixels/sec
Image detection 74.2 images/sec 149.7 images/sec
HDR 105.5 Mpixels/sec 202.6 Mpixels/sec
Background blur 11.7 images/sec 25.9 images/sec
Photo processing 35.1 images/sec 76.8 images/sec
Ray tracing 4.26 Mpixels/sec 6.74 Mpixels/sec
Количество тестов 26 результатов 24 результатов
Compute Score (GPU)
4715
A16 Bionic +385%
22851
Background blur 6.68 images/sec 39.5 images/sec
Face detection 3.96 images/sec 50.9 images/sec
Horizon detection 0.22 Gpixels/sec 0.73 Gpixels/sec
Edge detection 0.35 Gpixels/sec 1.05 Gpixels/sec
Gaussian blur 0.2 Gpixels/sec 1.22 Gpixels/sec
Feature matching 0.06 Gpixels/sec 0.29 Gpixels/sec
Stereo matching 11.5 Gpixels/sec 70.4 Gpixels/sec
Particle physics 972.6 FPS 2162.5 FPS
API Vulkan Metal
Количество тестов 17 результатов 12 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
4266
Score - 4266
Stability - 74%
Graphics test - 16 FPS
Section 1 - 20 FPS
Section 2 - 16 FPS
Section 3 - 12 FPS
3DMark Wild Life Extreme
1821
A16 Bionic +83%
3335
Score 1821 3335
Stability 77% 71%
Graphics test 10 FPS 19 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 A16 Bionic
DateBenchmarkResult
📘 2026-09-21 (Атомная бомба)AnTuTu 111772840
📘 2026-09-19 (Bear lover)AnTuTu 111714105
📘 2026-09-14 (ZUSEPRO)AnTuTu 111603687
📘 2026-08-31 (LORDroid)AnTuTu 111445126
📘 2026-08-16 (Ronaldo)AnTuTu 111626008

Технические характеристики

Сравнительная таблица характеристик Tensor G2 и A16 Bionic

Центральный процессор

Архитектура 2x 2.85 ГГц – Cortex-X1
2x 2.35 ГГц – Cortex-A78
4x 1.8 ГГц – Cortex-A55
2x 3.46 ГГц – Everest
4x 2.02 ГГц – Sawtooth
Количество ядер 8 6
Частота 2850 МГц 3460 МГц
Набор инструкций ARMv8.4-A ARMv8.6-A
Кэш L1 - 256 КБ
Кэш L2 - 16 МБ
Кэш L3 4 МБ -
Техпроцесс 5 нм 4 нм
Количество транзисторов - 16 млрд.
TDP (Sustained) 7 Вт 8 Вт
Производство Samsung TSMC

Графический ускоритель

GPU Mali-G710 MP7 Apple A16 GPU
Архитектура Valhall 3rd gen Apple Bionic GPU
Частота GPU 848 МГц 1398 МГц
Вычислительных блоков 7 5
Шейдерных блоков 64 128
Всего шейдеров 448 640
FLOPS 759.8 Гфлопс 1789.4 Гфлопс
Версия Vulkan 1.3 -
Версия OpenCL 2.0 -

Искусственный интеллект

Нейронный процессор Next-gen Tensor Processing Unit Apple Neural Engine
Производительность NPU - 17 ТОПС

Оперативная память

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

Мультимедиа (ISP)

Тип накопителя UFS 3.1 NVMe
Макс. разрешение дисплея 3840 x 2160 2796 x 1290
Макс. разрешение фотокамеры 1x 200МП, 2x 32МП 1x 48МП
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
- VP8
- VP9
- 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. 24
Поддержка 5G Да Да
Скорость скачивания До 7350 Мбит/с До 7500 Мбит/с
Скорость загрузки До 3670 Мбит/с До 3500 Мбит/с
Wi-Fi 6 6
Bluetooth 5.2 5.3
Навигация GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS, NAVIC GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS

Общая информация

Дата анонса Октябрь 2022 года Сентябрь 2022 года
Класс Флагман Флагман
Номер модели GS201 (S5P9855) APL1W10
Преемник - Google Tensor G5 - Apple A19 Pro

Опрос

Смартфон на каком из чипов вы предпочли бы?
277 (29.8%)
652 (70.2%)
Всего проголосовало: 929

Комментарии

Высказывайте свое мнение по поводу сравнения A16 Bionic с Tensor G2, или задавайте вопросы
🌐 Зарегистрируйте свой профиль и станьте частью сообщества NanoReview!