El silicio interno de primera generación de Google, Google Tensor, se presentó a principios del año pasado con el lanzamiento de la serie Pixel 6. Ahora, después de casi un año, Google ha presentado el Tensor de Google G2 chipset con la serie Pixel 7. Se supone que el silicio de Google de segunda generación traerá mejoras marginales en el rendimiento de la CPU y ganancias significativas en el departamento de GPU. Sin embargo, ¿qué tan bien se compara Google Tensor G2 con Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 y Apple A16 Bionic? Para encontrar la respuesta, consulte nuestra comparación entre Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic. Hemos discutido CPU, GPU, TPU (AI y ML), ISP, módem 5G, números de referencia y más.
Google Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: una comparación en profundidad (2022)
En esta comparación entre Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic, analizamos la arquitectura de la CPU, el rendimiento de la GPU, los números de referencia y más.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: Especificaciones
Aquí, hemos mencionado la hoja de especificaciones detalladas para el conjunto de chips Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic. Mírelo para tener una idea aproximada de los tres procesadores.
| Tensor de Google | Snapdragon 8+ Gen 1 | A16 biónico | |
|---|---|---|---|
| UPC | CPU de ocho núcleos | CPU Kryo, CPU de ocho núcleos | CPU de núcleo hexagonal, 16 mil millones de transistores |
| Núcleos de CPU | 2x 2,85 GHz (Corteza-X1) 2x 2,35 GHz (Corteza A76) 4x 1,8 GHz (Corteza A55) |
1x 3.2GHz (Corteza-X2) 3x 2,5 GHz (corteza A710) 4x 1,8 GHz (corteza A510) |
2 núcleos de alto rendimiento 4x núcleos de alta eficiencia |
| Proceso tecnológico | Proceso LPE de 4nm de Samsung | Proceso de 4nm de TSMC | Proceso de 4nm de TSMC |
| GPU | Malí G710 GPU | GPU Adreno 730; Juego de élite Snapdragon | GPU de 5 núcleos diseñada por Apple |
| Aprendizaje automático e IA | TPU personalizado de Google | motor de inteligencia artificial de séptima generación; concentrador de detección de 3.ª generación; 27 TOPS | Nuevo motor neuronal de 16 núcleos; 17 PARTES SUPERIORES |
| ISP | ISP personalizado de Google | ISP de 18 bits; Vista de boca de dragón | Nuevo procesador de señal de imagen diseñado por Apple |
| Capacidad de la cámara | Desenfoque cinematográfico 4K 60FPS en todas las cámaras Compatibilidad con HDR de 10 bits Estabilización Activa |
3.2 Gigapixeles por segundo, 240 fotos de 12MP en un segundo | Fotos ProRAW a 48MP motor fotónico Modo de acción |
| Capacidad de vídeo | Grabación 4K 60FPS Red HDR de Google |
8K HDR, RAW de 18 bits, motor Bokeh dedicado | 4K HDR Dolby Visión @ 60FPS Cinemática 4K@24FPS Modo de acción |
| Módem | Módem Samsung G5300B | Módem-RF Qualcomm X65 5G, descarga máxima de hasta 10 Gbps | Módem discreto Qualcomm X65 5G |
| Soporte Wi-Fi | WiFi 6E | WiFi 6E | WiFi 6 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.2 | Bluetooth 5.3, ES | Bluetooth 5.3 |
Tensor G2 frente a Snapdragon 8+ Gen 1 frente a A16 Bionic: CPU
Comenzando con la CPU, Google Tensor G2 no ha visto cambios significativos en comparación con el primer conjunto de chips interno de Google, el OG Google Tensor. La arquitectura de la CPU es la misma que la del SoC del año pasado, que incluye dos núcleos Cortex-X1, dos núcleos Cortex-A76 y cuatro núcleos Cortex-A55. La única diferencia con Tensor G2 es que el El núcleo Cortex-X1 tiene una frecuencia ligeramente superior a 2,85 GHz en lugar de 2,80 GHz y el núcleo Cortex-A76 tiene una frecuencia de 2,35 GHz en lugar de 2,25 GHz. Además, el nuevo Tensor G2 se desarrolla sobre Nodo de proceso LPE de 4nm de Samsung en lugar del proceso de fabricación de 5nm del año pasado.
Básicamente, obtienes casi un CPU idéntica en Google Tensor G2, y los resultados de referencia (más sobre esto a continuación) también reflejan la misma tendencia. No obtienes el núcleo Cortex-X2, A710 o A510 más nuevo y mejorado, lo cual es un poco decepcionante.
Si compara la CPU de Google Tensor G2 con Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic, bueno, no se sostiene en absoluto. La SD 8+ Gen 1 incluye el nuevo núcleo Cortex-X2, que es registrado considerablemente más alto a 3.2GHz. Aparte de eso, hay tres núcleos A710 y cuatro A510, que tienen una velocidad de reloj de 2,5 GHz y 1,8 GHz respectivamente.
El A16 Bionic de Apple, por otro lado, está en otro nivel. En lugar de una arquitectura octa-core, opta por una clúster de núcleo hexa con dos núcleos de alto rendimiento y cuatro núcleos de alta eficiencia. En pocas palabras, en términos de rendimiento de la CPU, el SoC Tensor G2 no está ni cerca de la oferta de Qualcomm ni de Apple.
Tensor G2 frente a Snapdragon 8+ Gen 1 frente a A16 Bionic: GPU
Al llegar a la GPU, Google de hecho ha empaquetado un más nuevo y más eficaz Malí G710 GPU en Google Tensor G2. Se dice que brinda una mejora del rendimiento del 20% con respecto a la GPU Mali G78 utilizada en el conjunto de chips Tensor del año pasado. Al mismo tiempo, consume un 20 % menos de energía, lo que es excelente para la eficiencia térmica.
Con suerte, con Tensor G2, veremos menos estrangulamiento térmico, mejor disipación de calor y rendimiento gráfico sostenido. Además de eso, la GPU también ofrece un 35 % más de rendimiento en el aprendizaje automático en comparación con la GPU Mali G78.
Tenga en cuenta que la GPU Mali G710 se puede configurar a partir de 7 a 16 núcleos. No estamos seguros de cuántos núcleos de GPU incluyó Google en el conjunto de chips Tensor G2. Si incluye 16 núcleos como máximo, podríamos tener una GPU potente en nuestras manos. Para su información, otros fabricantes como Xiaomi y Asus han optado por la configuración tradicional Mali-G710 MC10 que presenta solo 10 núcleos.
Comparando la GPU Mali G710 en Google Tensor G2 con las ofertas de Qualcomm y Apple, bueno, creo que en este departamento, Google podría dar una sorpresa. La GPU Mali G710 de 10 núcleos ya está más eficiente energéticamente que la GPU Adreno 730 de Snapdragon 8 Gen 1 y se acerca a A16 Bionic. También en términos de rendimiento, la GPU Mali G710 de 10 núcleos ha puntuado alrededor de 160FPS en la prueba GFXBench, mientras que Snapdragon 8 Gen 1 obtuvo 175FPS y A15 Bionic alcanzó un máximo de 180FPS.
La GPU Adreno 730 no ha visto una mejora importante en el rendimiento en el Snapdragon 8+ Gen 1 en comparación con el 8 Gen 1, excepto por las mejoras en la eficiencia energética. Y la GPU de 5 núcleos en A16 Bionic también es la misma que A15 Bionic, excepto por más ancho de banda de memoria. Al mismo tiempo, si Google decidiera ir con un GPU superior de 16 núcleosva a vencer a la GPU en Snapdragon 8+ Gen 1 y puede rivalizar con la GPU de A15 Bionic.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: Geekbench y AnTuTu Benchmark Numbers
Hablando de los números de referencia de Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic, comencemos con Geekbench Pruebas de CPU de un solo núcleo y de varios núcleos. Como puede ver aquí, la CPU de Google Tensor G2 es marginalmente mejor que la de Google Tensor del año pasado (2021). Y en comparación con Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic, está muy por detrás. De hecho, Google Tensor G2 está cerca de Snapdragon 888+ en términos de rendimiento de la CPU.
Si vamos por el filtrado recientemente Puntuación AnTuTu de Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic, Google vuelve a decepcionar con su último silicio. El chipset Tensor G2 obtiene un puntaje de 801,116 en la prueba AnTuTu y es muy por detrás de SD8+ Gen 1 y A16 Bionic.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: ISP
Si bien Google Tensor G2 está detrás de Snapdragon 8+ Gen 1 y Apple A16 Bionic en rendimiento de CPU y es prometedor en el departamento de GPU, ISP es donde Google brilla. Y eso es porque controla las verticales de hardware y software. Junto con todas las capacidades de fotografía y video, el ISP personalizado de Google ofrece desenfoque cinematográfico para videos, Night Sight 2 veces más rápido fotografía y compatibilidad con HDR de 10 bits. También obtiene estabilización activa usando hardware y software, junto con disparos 4K 60FPS en todas las cámaras.
Si hablamos del ISP en Snapdragon 8+ Gen 1, definitivamente es más poderoso y ofrece una Arquitectura ISP triple de 18 bits. Puede capturar 3,2 gigapíxeles por segundo y admite Grabación 8K HDR también. El ISP del A16 Bionic también es bastante avanzado y puede realizar 4 billones de operaciones por foto. Impulsa el nuevo motor Photonic para generar imágenes más nítidas y ricas y ofrece videos cinemáticos y modo de acción para estabilizar videos inestables.
En general, diría que los tres ISP son bastante poderosos, pero al final del día, depende del fabricante del teléfono cómo aprovechar estas capacidades de hardware. y parece que Google está ganando este juego con funciones de cámara nuevas y emocionantes que son significativas para el usuario.
Tensor G2 frente a Snapdragon 8+ Gen 1 frente a A16 Bionic: IA y ML
En el segmento de IA y ML, Google es líder en el suministro de funciones útiles en los teléfonos Pixel. Y en el conjunto de chips Tensor G2, Google ha agregado un nueva TPU (Unidad de procesamiento de tensores) que puede ofrecer funciones de IA e inteligencia personal de última generación a su teléfono.
En el discurso de apertura, Google dijo que el aprendizaje automático se ejecuta hasta 60% más rápido en el chip Tensor G2 con un 20 % más de eficiencia energética. Desde el reconocimiento de voz hasta la traducción de conversaciones, la asistencia de voz, Pixel Call Assist, Call Screen, Super Res Zoom, etc., obtiene todas las funciones impulsadas por IA en la línea Pixel, gracias a su potente TPU.
El motor AI de séptima generación de Qualcomm en Snapdragon 8+ Gen 1 también es potente y puede realizar 27 billones de operaciones por segundo. Dicho esto, depende del fabricante de su teléfono cómo brindar experiencias inteligentes y significativas utilizando la destreza del hardware.
Por otro lado, el nuevo Neural Engine de 16 núcleos de Apple en el A16 Bionic puede realizar 17 billones de operaciones por segundoque ayuda en fotografía computacional, asistencia de voz, análisis píxel por píxel, reconocimiento de voz, etc. Sin embargo, ninguna otra empresa se acerca a Google en la entrega de experiencias inteligentes y personalizadas, por lo que Google Tensor G2 también gana esta ronda.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic: conectividad inalámbrica
El chip Google Tensor G2 presenta la tecnología no anunciada de Samsung Módem G5300B 5G, que admite bandas mmWave y sub-6GHz. Sin embargo, hay muy poca información sobre las especificaciones del módem y su rendimiento máximo. Si nos guiamos por la lista de productos de Pixel 7, admite casi 22 bandas 5G, cubriendo la mayoría de las bandas de frecuencia NR. Aparte de eso, es compatible con Bluetooth 5.2 y Wi-Fi 6E.
Pasando al Snapdragon 8+ Gen 1, incluye el interno Módem X65 5G, que ofrece una velocidad máxima de descarga teórica de 10 Gbps. Además, el conjunto de chips brinda soporte para los estándares Bluetooth 5.3 y LE. Finalmente, el A16 Bionic también cuenta con un módem discreto X65 5G de Qualcomm y es compatible con Wi-Fi 6 y Bluetooth 5.3.
En general, en términos de 5G y conectividad inalámbrica, Google Tensor G2 va a la zaga de SD 8+ Gen 1 y A16 Bionic. Qualcomm es uno de los líderes en la industria de los módems, y los módems de Samsung no han podido alcanzar a los mejores de la industria. De hecho, Samsung ha decidido que solo utilizará el módem X70 5G de Qualcomm en la serie Galaxy S23, para que pueda captar la corriente.
¿Cuál es su veredicto sobre Google Tensor G2?
Así que esa fue nuestra comparación en profundidad entre Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 y A16 Bionic. Excepto en el departamento de CPU y módem, creemos que Google Tensor G2 es un conjunto de chips capaz con ganancias notables en GPU, TPU (AI + ML) e ISP. Ahora es el momento de probar qué tan bien Google ha optimizado el teléfono para manejar tareas intensivas y si hay problemas de calentamiento o estrangulamiento térmico.
De todos modos, eso es todo de nuestra parte. Pero, ¿qué opinas sobre el conjunto de chips Google Tensor G2? Háganos saber en la sección de comentarios a continuación. Además, diríjase a nuestra comparación entre A16 Bionic y Snapdragon 8+ Gen 1 para obtener más información sobre la diferencia de rendimiento entre los dos SoC insignia.
