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Google Tensor G3

Rumor
Google Tensor G3
vs

Google Tensor G3レビュー:仕様&価格

Google Tensor G3

Google Tensor G3が平均よりも優れている理由は何ですか?

  • CPU速度
    ?

    1 x 3GHz & 4 x 2.45GHz & 4 x 2.15GHzvs11.88GHz
  • 半導体サイズ
    ?

    4nmvs18.23nm
  • GPUクロック速度
    ?

    890MHzvs639.44MHz
  • CPUスレッド
    ?

    9vs6.26
  • 最大メモリサイズ
    ?

    12GBvs9.3GB
  • OpenGL ES バージョン
    ?

    3.2vs2.97
  • DDRメモリバージョン
    ?

    5vs4.13
  • OpenCLバージョン
    ?

    2vs1.6

価格比較

製品店舗価格
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一般情報

32ビットのオペレーティング・システムは4GB以内のRAMだけをサポートすることができます。64ビットは増加したパフォーマンスを与えて、4GB以上をみておきます。さらに、それは、あなたが64ビットのアプリケーションを起動することを可能にします。
統合されたグラフィックスを使用すると、別のグラフィックカードを購入する必要はありません。
小さいサイズは、チップを作成するためのプロセスの方が新しいことを示しています。
グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)は、より高いクロック速度を有する。
DirectXはよりよいグラフィックスを支援する、より新しいバージョンと共にゲームの中で使用されます。
5Gワイヤレス技術をサポートします。第5世代モバイルネットワークは、以前の第4世代ネットワークよりも速度を早く、待機時間を減らします。
GPUターボ

不明。価値を提案して私たちのお手伝いをお願いします。

GPUがその制限以下に走っている場合、それは増加した実行を与えるためにより速いクロック速度に押し上げることができます。
OpenGL ESのは、スマートフォンなどのモバイルデバイス上でゲームのために使用されます。新しいバージョンでは、より良いグラフィックスをサポートしています。
いくつかの適用は、非グラフ式のコンピューティングのためにグラフィック処理装置(GPU)の力を利用するためにOpenCLを使用します。より新しいバージョンはより多くの機能性およびよりよいパフォーマンスを導入します。

性能

CPU速度

1 x 3GHz & 4 x 2.45GHz & 4 x 2.15GHz

CPUの速度は、CPUのすべてのコア(processing units)が1秒間に何回振動するかで定められます。各コアのクロック周波数を足して 計算します。 マイクロアーキテクチャが異なるマルチコアプロセッサの場合は、コアのグループ毎に計算します。
多くのスレッドはより高速なパフォーマンスをもたらし、より良いマルチタスクをもたらします。
チップは、big.LITTLEtechnologyを使用して、性能や電池寿命を最大限高めるため、二組のプロセッサーの切り替えをします。例えば、パソコンゲームで遊んでいる時はより強力なコアが使用し、イーメールの確認の時には非力なコアを使用して電池寿命を延ばしてくれます。
HMPを使用
Google Tensor G3
HeterogeneousMulti-Processing(HMP)は、big.LITTLEtechnologyの高位バージョンです。このセットアップで、全てのコアを同時に利用したり、負荷の低いタスクを処理するために、シングル・コアにすることができます。高いパフォーマンスと、電池の長寿命を提供してくれます。
ターボ・クロック速度

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CPUがその制限以下に走っている場合、それは増加したパフォーマンスを与えるためにより速いクロック速度に押し上げることができます。
より大きなL2キャッシュはより速いCPUおよびシステム全体に渡るパフォーマンスに帰着します。
一次キャッシュ

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より大きなL1キャッシュはより速いCPUおよびシステム全体に渡るパフォーマンスに帰着します。
クロック乗数

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クロック乗数は、CPUの速度をコントロールします。
より大きなL3キャッシュはより速いCPUおよびシステム全体に渡るパフォーマンスに帰着します。

メモリー

RAMスピード

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それはより速いメモリを支援することができます。それはより迅速なシステム性能を与えるでしょう。
DDR(ダブルデータレート)メモリはRAMで一番一般的なタイプです。新しいバージョンほど、もっと最大速度をサポートし、さらに省エネです。
最大メモリ量(RAM)がサポートされています。
最大メモリ幅

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これは、データの読み取りまたはメモリに格納することができる最大レートである。
メモリチャネル

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より多くのメモリチャネルは、メモリとCPUとの間のデータ転送速度を増加させる。
eMMCのバージョン

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eMMCのバージョンが上がるごとに、より高速に読み込みができ、最大転送速度が向上しています。例えば、USBメモリで、ファイルをコンピュータから内蔵ストレージ転送する際、高速転送が可能です。
誤り訂正符号メモリはデータ腐敗を検知し修正することができます。 それは使用されます、いつになるかはそれです、科学計算のように、腐敗を回避するのに本質的、あるいは、サーバを実行する場合。

機能

(SoC)チップ内のシステムには、統合LTEセルラーチップが含まれています。LTEには、3Gテクノロジーよりもダウンロードを早くしてくれるを能力があります。
通信速度・下り

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下りの通信速度とは、インターネット上の情報を端末へ受信する最大通信速度を表します。
通信速度・上り

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上りの通信速度とは、インターネットで端末からサーバや他機器にデータを送信する速度を指します。
デジタル著作権管理(DRM)を使用するモバイル決済とストリームビデオのような特徴の用途のために装置を安全にするために、技術は、プロセッサーへ統合しました。
マルチスレッディング技術(IntelのHyperthreadingや AMDのSimultaneous Multithreadingなど)は、スレッドとしても知られるそれぞれのプロセッサーの物理コアを仮想コアに分けることで、パフォーマンスを向上させます。このようにして各コアは一度に2つの命令ストリームを実行することができます。
NXビットは、悪意のある攻撃からコンピューターを保護するのを支援します。
そのとき実行できるビット

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NEONはMP3を聞くようなメディア処理に加速を供給します。
AESを持っています
Google Tensor G3
AESは暗号化と解読を促進するために使用されます。
VFPバージョン

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ディジタル画像のようなエリアの増加した実行を伝えるために、浮動小数点式の(VFP)ベクトルはプロセッサーによって使用されます。

ベンチマーク

Geekbench 5結果(シングル)

不明。価値を提案して私たちのお手伝いをお願いします。

Geekbench 5は、クロスプラットフォームベンチマークです。プロセッサーのシングルコアパフォーマンスを測定します。(情報源:Primate Labs、2023 )
Geekbench 5結果(マルチ)

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Geekbench 5は、クロスプラットフォームベンチマークです。プロセッサーのマルチコアパフォーマンスを測定します。(情報源:Primate Labs、2023)
PassMark結果

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このベンチマークでは、複数のスレッドを使用して、CPUのパフォーマンスを測定します。
PassMark結果(単一)

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このベンチマークでは、シングルスレッドを使用して、CPUのパフォーマンスを測定します。
PassMark結果(オーバークロック)

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このベンチマークは、それがオーバークロックされている間、CPUのパフォーマンスを測定します。

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