Dimensity 1200 против Google Tensor

Мы сравнили два 8-ядерных процессора: MediaTek Dimensity 1200 (с графикой Mali-G77 MC9) и Google Tensor (Mali-G78 MP20). 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/Vulcan
Энергоэффективность
Рейтинг потенциальной энергоэффективности
Итоговая оценка
Общая оценка чипа по всем показателям

Основные отличия

Список главных плюсов каждого из процессоров
Преимущества MediaTek Dimensity 1200
  • На 7% выше частота процессора (3000 против 2800 МГц)
Преимущества Google Tensor
  • На 50% выше пропускная способность памяти (51.2 против 34.1 Гбит/с)
  • Меньший размер транзистора (5 против 6 нанометров)
  • Более новый - выпущен на 9 месяцев позже

Тесты в бенчмарках

Результаты тестов в бенчмарках Geekbench, AnTuTu и других

AnTuTu 9

AnTuTu Benchmark измеряет скорость CPU, GPU, памяти и других компонентов системы
719625
CPU 186722 187698
GPU 245069 298218
Memory 125190 100887
UX 141824 137683
Total score 695587 719625

GeekBench 5

GeekBench показывает однопоточную и многопоточную производительность CPU
Single-Core Score
Multi-Core Score
3295
Image compression 171.75 Mpixels/s -
Face detection 32.25 images/s -
Speech recognition 51.5 words/s -
Machine learning 51.65 images/s -
Camera shooting 27.35 images/s -
HTML 5 3.76 Mnodes/s -
SQLite 931.9 Krows/s -

3DMark

Кроссплатформенный бенчмарк, оценивающий производительность графики в Vulkan (Metal).
3DMark Wild Life Performance
6388
Stability 91% 55%
Graphics test 25 FPS 38 FPS
Score 4203 6388

Игры

Средний FPS и настройки графики в мобильных играх
PUBG Mobile 68 FPS
[Ultra]
-
Call of Duty: Mobile 60 FPS
[High]
-
Fortnite 28 FPS
[Low]
-
Shadowgun Legends 71 FPS
[Ultra]
-
World of Tanks Blitz 88 FPS
[Ultra]
-
Genshin Impact 51 FPS
[Ultra]
-
Mobile Legends: Bang Bang 60 FPS
[Ultra]
-
Смартфон Oppo Realme GT Neo
1080 x 2400
-
FPS может отличаться в зависимости от версии игры, операционной системы и других переменных.

Технические характеристики

Сравнительная таблица характеристик Dimensity 1200 и Google Tensor

Центральный процессор

Архитектура 1x 3 ГГц – Cortex-A78
3x 2.6 ГГц – Cortex-A78
4x 2 ГГц – Cortex-A55
2x 2.8 ГГц – Cortex-X1
2x 2.25 ГГц – Cortex A76
4x 1.8 ГГц – Cortex A55
Количество ядер 8 8
Частота 3000 МГц 2800 МГц
Набор инструкций ARMv8.2-A ARMv8.2-A
Кэш L2 - 3 МБ
Кэш L3 - 4 МБ
Техпроцесс 6 нм 5 нм
TDP 10 Вт 10 Вт

Графический ускоритель

GPU Mali-G77 MC9 Mali-G78 MP20
Архитектура Valhall Valhall
Частота GPU 886 МГц 848 МГц
Вычислительных блоков 9 20
Шейдерных блоков 144 320
FLOPS - 2171 Гфлопс
Версия Vulcan 1.1 1.1
Версия OpenCL 2.0 2.0
Версия DirectX 12 12

Оперативная память

Тип памяти LPDDR4X LPDDR5
Частота памяти 4266 МГц 3200 МГц
Шина 4x 16 Бит 4x 16 Бит
Пропускная способность До 34.1 Гбит/сек До 51.2 Гбит/сек
Объем До 16 ГБ До 12 ГБ

Мультимедиа (ISP)

Нейронный процессор Да Tensor Processing Unit
Тип накопителя UFS 3.1 UFS 3.1
Макс. разрешение дисплея 2520 x 1080 3840 x 2160
Макс. разрешение фотокамеры 1x 200МП, 2x 32МП -
Запись видео 4K при 60FPS 8K при 30FPS, 4K при 120FPS
Воспроизведение видео 4K при 60FPS 8K при 30FPS, 4K при 120FPS
Поддержка кодеков H.264, H.265, AV1, VP9 H.264, H.265, AV1, VP9
Аудио AIFF, CAF, MP3, MP4, WAV AAC, AIFF, CAF, MP3, MP4, WAV

Связь и сети

Поддержка 4G LTE Cat. 19 LTE Cat. 24
Поддержка 5G Да Да
Скорость скачивания До 1600 Мбит/с До 1200 Мбит/с
Скорость загрузки - До 200 Мбит/с
Wi-Fi 6 6
Bluetooth 5.2 5.2
Навигация GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS, NAVIC GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS

Общая информация

Дата анонса Январь 2021 года Октябрь 2021 года
Класс Флагман Флагман
Номер модели MT6893 S5E9845
Официальный сайт Сайт MediaTek Dimensity 1200 Сайт Google Tensor

Опрос

Смартфон на каком из чипов вы предпочли бы?
145 (48.5%)
154 (51.5%)
Всего проголосовало: 299

Комментарии

Высказывайте свое мнение по поводу сравнения Google Tensor с Dimensity 1200, или задавайте вопросы