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差异
15 W
规格
完整的技术规格清单CPU 世代和系列
让我们来看看Apple M2和Google Tensor G2中哪一个是最近一代，属于哪个细分市场。
| Specification | Value |
|---|---|
| 姓名 |
Apple M2
Google Tensor G2
|
| 部分 |
Mobile
Mobile
|
| 家庭 |
Apple M series
Google Tensor
|
| 一代 |
2
2
|
| CPU组 |
Apple M2
Google Tensor G2
|
| 前任 |
--
Google Tensor
|
CPU 核心和基本频率
在本模块中，我们将通过主要技术指标对Apple M2和Google Tensor G2进行比较：内核和线程数、基本频率和最高频率、制程技术和缓存大小。这些技术指标越高，CPU 性能越强。
| Specification | Value |
|---|---|
| 超频 |
No
No
|
| 核心架构 |
hybrid (big.LITTLE)
hybrid (Prime / big.LITTLE)
|
内部显卡
Apple M2和Google Tensor G2中集成显卡的常用规格以及支持的接口和连接选项。该模块对 CPU 的最终效率没有影响。
| Specification | Value |
|---|---|
| GPU名称 |
Apple M2 (8 Core)
ARM Mali-G710 MP7
|
| GPU频率 |
3.50 GHz
0.90 GHz
|
| GPU（涡轮） |
No turbo
No turbo
|
| 执行单位 |
128
7
|
| 最大限度。显存 |
16 GB
--
|
| 最大限度。显示 |
3
1
|
| 一代 |
2
Vallhall 3
|
| 技术 |
5 nm
4 nm
|
| 发布日期 |
Q1/2022
Q2/2021
|
硬件编解码器支持
让我们比较一下 Apple M2 和 Google Tensor G2 对视频编解码器的支持。嵌入式显卡对视频解码的硬件支持直接影响视频渲染的速度和质量。
| Specification | Value |
|---|---|
| h265/HEVC（8 位） |
Decode / Encode
Decode / Encode
|
| h265/HEVC（10 位） |
Decode / Encode
Decode / Encode
|
| h264 |
Decode / Encode
Decode / Encode
|
| VP9 |
Decode / Encode
Decode / Encode
|
| VP8 |
Decode
Decode / Encode
|
| AV1 |
Decode
Decode
|
| AVC |
Decode
Decode / Encode
|
| VC-1 |
Decode
Decode / Encode
|
| JPEG |
Decode / Encode
Decode / Encode
|
内存和 PCIe
要在 Apple M2 和 Google Tensor G2 之间选择最佳型号，您需要特别注意内存类型、时钟频率、多通道功能和 PCIe 版本。这些数字越高，CPU 的性能就越好。请记住，最大内存和频率可能还取决于主板的型号。
| Specification | Value |
|---|---|
| 内存类型 |
LPDDR5-5500
LPDDR5-5500
|
| 最大限度。记忆 |
16 GB
12 GB
|
| ETC |
No
No
|
| 内存通道 |
2
2 (Dual Channel)
|
热管理
让我们来看看哪个 TDP 值更适合 Apple M2 或 Google Tensor G2? 热设计功耗（TDP）表示芯片冷却系统应散发的最大热量。不过，TDP 值只能粗略显示 CPU 的实际功耗。
| Specification | Value |
|---|---|
| TDP (PL1) |
15 W
10 W
|
| TDP 上升 |
20 W
--
|
| TDP下降 |
10 W
--
|
技术细节
在此，您可以找到Apple M2和Google Tensor G2的二级和三级高速缓存大小对比。CPU 的二级和三级缓存大小的比较，以及 ISA 扩展列表。
| Specification | Value |
|---|---|
| 指令集（ISA） |
ARMv8-A64 (64 bit)
ARMv8-A64 (64 bit)
|
| 虚拟化 |
None
None
|
| ISA 扩展 |
Rosetta 2 x86-Emulation
|
| L2缓存 |
16.00 MB
8.00 MB
|
| L3缓存 |
--
4.00 MB
|
| 建筑学 |
M2
G2
|
| 技术 |
5 nm
4 nm
|
| 插座 |
N/A
N/A
|
| 发布日期 |
Q1/2022
Q4/2022
|
基准测试
真实测试 Apple M2 vs Google Tensor G2iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
该测试用于确定英特尔和 AMD 处理器中集成显卡的性能。结果是单精度 FP32 模式下的估计计算能力.
