Google Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic : il ne s’agit plus de CPU
Le silicium interne de première génération de Google, Google Tensor, a été introduit plus tôt l’année dernière avec le lancement de la série Pixel 6. Maintenant, après presque un an, Google a dévoilé le Google Tenseur G2 chipset avec la série Pixel 7. Le silicium Google de deuxième génération est censé apporter des améliorations marginales des performances du processeur et des gains significatifs dans le département GPU. Cependant, dans quelle mesure le Google Tensor G2 se compare-t-il au Qualcomm Snapdragon 8+ Gen 1 et au A16 Bionic d’Apple ? Pour trouver la réponse, parcourez notre comparatif entre le Google Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic. Nous avons discuté du CPU, du GPU, du TPU (AI et ML), du FAI, du modem 5G, des numéros de référence, etc.
Google Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic : une comparaison approfondie (2022)
Dans cette comparaison entre Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic, nous avons analysé l’architecture du processeur, les performances du GPU, les chiffres de référence, etc.
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic : Spécifications
Ici, nous avons mentionné la fiche technique détaillée des chipsets Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic. Jetez un coup d’œil dessus pour avoir une idée approximative des trois processeurs.
| Tenseur Google | Snapdragon 8+ génération 1 | A16 bionique | |
|---|---|---|---|
| CPU | Processeur octa-core | Processeur Kryo, processeur Octa-core | CPU Hexa-core, 16 milliards de transistors |
| Cœurs de processeur | 2x 2,85 GHz (Cortex-X1) 2 x 2,35 GHz (Cortex A76) 4 x 1,8 GHz (Cortex A55) |
1x 3,2 GHz (Cortex-X2) 3 x 2,5 GHz (Cortex A710) 4 x 1,8 GHz (Cortex A510) |
2x cœurs hautes performances 4x cœurs à haut rendement |
| Technologie de processus | Processus LPE 4 nm de Samsung | Processus 4 nm de TSMC | Processus 4 nm de TSMC |
| GPU | Carte graphique Mali G710 | GPU Adreno 730 ; Jeu d’élite Snapdragon | GPU à 5 cœurs conçu par Apple |
| Apprentissage automatique et IA | TPU personnalisé Google | Moteur d’IA de 7e génération ; Hub de détection de 3e génération ; 27TOPS | Nouveau moteur neuronal à 16 cœurs ; 17 TOPS |
| FAI | FAI Google personnalisé | FAI 18 bits ; Vue de Muflier | Nouveau processeur de signal d’image conçu par Apple |
| Capacité de la caméra | Flou cinématographique 4K 60FPS sur toutes les caméras Prise en charge HDR 10 bits Stabilisation active |
3,2 Gigapixels par seconde, 240 photos 12MP en une seconde | Photos ProRAW à 48MP Moteur photonique Mode actions |
| Capacité vidéo | Enregistrement 4K 60FPS Google HDRnet |
8K HDR, RAW 18 bits, moteur bokeh dédié | Dolby Vision 4K HDR @ 60FPS Cinématique 4K @ 24FPS Mode actions |
| Modem | Modem Samsung G5300B | Modem Qualcomm X65 5G-RF, téléchargement jusqu’à 10 Gbit/s | Modem discret Qualcomm X65 5G |
| Prise en charge Wi-Fi | WiFi 6E | WiFi 6E | Wi-Fi 6 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.2 | Bluetooth 5.3, LE | Bluetooth 5.3 |
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic : CPU
En commençant par le processeur, le Google Tensor G2 n’a pas connu de changements significatifs par rapport au premier chipset interne de Google, le OG Google Tensor. L’architecture du processeur est la même que celle du SoC de l’année dernière, qui comprend deux cœurs Cortex-X1, deux cœurs Cortex-A76 et quatre cœurs Cortex-A55. La seule différence avec Tensor G2 est que le Le cœur Cortex-X1 est cadencé légèrement plus haut à 2,85 GHz au lieu de 2,80 GHz et le cœur Cortex-A76 est cadencé à 2,35 GHz au lieu de 2,25 GHz. De plus, le nouveau Tensor G2 est développé sur Nœud de processus LPE 4nm de Samsung à la place du processus de fabrication de 5 nm de l’année dernière.
En gros, vous obtenez presque un processeur identique sur le Google Tensor G2, et les résultats de référence (plus à ce sujet ci-dessous) reflètent également la même tendance. Vous n’obtenez pas le noyau Cortex-X2, A710 ou A510 plus récent et amélioré, ce qui est un peu décevant.
Si vous comparez le processeur de Google Tensor G2 avec Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic, eh bien, il ne tient pas du tout. Le SD 8+ Gen 1 contient le nouveau noyau Cortex-X2, qui est cadencé considérablement plus haut à 3,2 GHz. En dehors de cela, il existe trois cœurs A710 et quatre cœurs A510, cadencés respectivement à 2,5 GHz et 1,8 GHz.
L’A16 Bionic d’Apple, en revanche, est tout à fait à un autre niveau. Au lieu d’une architecture octa-core, il opte pour un cluster hexa-core avec deux cœurs haute performance et quatre cœurs haute efficacité. En termes de performances CPU, le SoC Tensor G2 est loin d’être plus proche de l’offre de Qualcomm ou d’Apple.
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic : GPU
En ce qui concerne le GPU, Google a en effet emballé un plus récent et plus performant Carte graphique Mali G710 sur le Google Tensor G2. On dit qu’il apporte une amélioration des performances de 20% par rapport au GPU Mali G78 utilisé dans le chipset Tensor de l’année dernière. En même temps, il consomme 20 % d’énergie en moins, ce qui est excellent pour l’efficacité thermique.
Espérons qu’avec le Tensor G2, nous verrons moins d’étranglement thermique, une meilleure dissipation de la chaleur et des performances graphiques soutenues. En plus de cela, le GPU offre également 35% de meilleures performances en apprentissage automatique par rapport au GPU Mali G78.
Notez que le GPU Mali G710 peut être configuré à partir de 7 à 16 cœurs. Nous ne savons pas combien de cœurs GPU Google a emballés sur le chipset Tensor G2. S’il contient 16 cœurs maximum, nous pourrions avoir un GPU puissant entre nos mains. Pour votre information, d’autres fabricants comme Xiaomi et Asus ont opté pour la configuration traditionnelle Mali-G710 MC10 qui ne comporte que 10 cœurs.
En comparant le GPU Mali G710 sur le Google Tensor G2 aux offres de Qualcomm et d’Apple, eh bien, je pense que dans ce département, Google pourrait créer une surprise. Le GPU Mali G710 à 10 cœurs est déjà plus économe en énergie que le GPU Adreno 730 de Snapdragon 8 Gen 1 et se rapproche de A16 Bionic. En termes de performances également, le GPU Mali G710 à 10 cœurs a marqué environ 160FPS dans le test GFXBench, alors que Snapdragon 8 Gen 1 a marqué 175FPS et A15 Bionic a culminé à 180FPS.
Le GPU Adreno 730 n’a pas vu d’amélioration majeure des performances sur le Snapdragon 8+ Gen 1 par rapport au 8 Gen 1, à l’exception des améliorations de l’efficacité énergétique. Et le GPU à 5 cœurs sur A16 Bionic est également le même que A15 Bionic, à l’exception d’une plus grande bande passante mémoire. En parallèle, si Google choisissait d’aller avec un GPU supérieur à 16 cœursil va battre le GPU du Snapdragon 8+ Gen 1 et pourrait rivaliser avec le GPU d’A15 Bionic.
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic: numéros de référence Geekbench et AnTuTu
Parlant des chiffres de référence de Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic, commençons par Geekbench Tests CPU monocœur et multicœur. Comme vous pouvez le voir ici, le processeur du Google Tensor G2 est légèrement meilleur que celui du Google Tensor de l’année dernière (2021). Et par rapport à Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic, il est à des kilomètres derrière. En fait, le Google Tensor G2 est proche du Snapdragon 888+ en termes de performances CPU.
Si nous passons par le récemment divulgué Score AnTuTu de Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic, Google déçoit à nouveau avec son dernier silicium. Le chipset Tensor G2 obtient un score de 801 116 au test AnTuTu et est loin derrière SD8 + Gen 1 et A16 bionique.
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic : FAI
Alors que le Google Tensor G2 est derrière le Snapdragon 8+ Gen 1 et l’Apple A16 Bionic en termes de performances CPU et est prometteur dans le département GPU, ISP est l’endroit où Google brille. Et c’est parce qu’il contrôle à la fois les verticaux matériels et logiciels. En plus de toutes les fonctionnalités photo et vidéo, les offres personnalisées de Google ISP flou cinématographique pour les vidéos, vision nocturne 2x plus rapide photographie et prise en charge HDR 10 bits. Vous bénéficiez également d’une stabilisation active à l’aide de matériel et de logiciels, ainsi que d’une prise de vue 4K 60FPS sur toutes les caméras.
Si nous parlons du FAI sur le Snapdragon 8+ Gen 1, eh bien, il est définitivement plus puissant et offre un Architecture triple FAI 18 bits. Il peut capturer 3,2 gigapixels par seconde et prend en charge Enregistrement 8K HDR aussi bien. Le FAI de l’A16 Bionic est également assez avancé et peut effectuer 4 000 milliards d’opérations par photo. Il alimente le nouveau moteur photonique pour générer des images plus nettes et riches et propose des vidéos cinématographiques et le mode Action pour stabiliser les vidéos tremblantes.
Dans l’ensemble, je dirais que les trois FAI sont très puissants, mais en fin de compte, cela dépend du fabricant du téléphone sur la façon d’exploiter ces capacités matérielles. Et il semble que Google gagne ce jeu avec de nouvelles fonctionnalités de caméra passionnantes qui sont significatives pour l’utilisateur.
Tensor G2 contre Snapdragon 8+ Gen 1 contre A16 Bionic : IA et ML
Dans le segment AI et ML, Google est un leader dans la fourniture de fonctionnalités utiles sur les téléphones Pixel. Et sur le chipset Tensor G2, Google a ajouté un nouveau TPU (Tensor Processing Unit) qui peut fournir des fonctionnalités d’IA et d’intelligence personnelle de pointe à votre téléphone.
Dans le discours d’ouverture, Google a déclaré que l’apprentissage automatique fonctionne jusqu’à 60 % plus rapide sur la puce Tensor G2 avec 20% d’efficacité énergétique en plus. De la reconnaissance vocale à la traduction des conversations, en passant par l’assistance vocale, Pixel Call Assist, Call Screen, Super Res Zoom, etc., vous bénéficiez de toutes les fonctionnalités pilotées par l’IA de la gamme Pixel, grâce à son puissant TPU.
Le moteur AI de 7e génération de Qualcomm sur le Snapdragon 8+ Gen 1 est également puissant et peut effectuer 27 billions d’opérations par seconde. Cela dit, cela dépend du fabricant de votre téléphone sur la façon de fournir des expériences intelligentes et significatives en utilisant les prouesses matérielles.
D’autre part, le nouveau moteur neuronal à 16 cœurs d’Apple sur l’A16 Bionic peut effectuer 17 trillions d’opérations par secondequi aide à la photographie informatique, à l’assistance vocale, à l’analyse pixel par pixel, à la reconnaissance vocale, etc. Cependant, aucune autre entreprise ne se rapproche de Google pour offrir des expériences intelligentes et personnalisées, donc le Google Tensor G2 remporte également cette manche.
Tensor G2 vs Snapdragon 8+ Gen 1 vs A16 Bionic : connectivité sans fil
La puce Google Tensor G2 intègre les fonctions non annoncées de Samsung Modem G5300B 5G, qui prend en charge les bandes mmWave et sub-6GHz. Cependant, il existe très peu d’informations sur les spécificités du modem et son débit de pointe. Si nous suivons la liste des produits Pixel 7, il prend en charge près de 22 bandes 5G, couvrant la plupart des bandes de fréquences NR. En dehors de cela, il prend en charge Bluetooth 5.2 et Wi-Fi 6E.
Passant au Snapdragon 8+ Gen 1, il inclut le Modem X65 5G, qui offre une vitesse de téléchargement théorique maximale de 10 Gbit/s. De plus, le chipset prend en charge les normes Bluetooth 5.3 et LE. Enfin, l’A16 Bionic dispose également d’un modem X65 5G discret de Qualcomm et prend en charge le Wi-Fi 6 et le Bluetooth 5.3.
Globalement, en termes de connectivité 5G et sans fil, le Google Tensor G2 en retard sur SD 8+ Gen 1 et A16 bionique. Qualcomm est l’un des leaders de l’industrie des modems, et les modems de Samsung n’ont pas été en mesure de rattraper les meilleurs de l’industrie. En fait, Samsung a décidé qu’il n’utiliserait que le modem X70 5G de Qualcomm sur la série Galaxy S23, vous pouvez donc comprendre la dérive.
Quel est votre verdict sur le Google Tensor G2 ?
C’était donc notre comparaison approfondie entre Google Tensor G2, Snapdragon 8+ Gen 1 et A16 Bionic. Sauf dans le département CPU et modem, nous pensons que le Google Tensor G2 est un chipset capable avec des gains notables en GPU, TPU (AI + ML) et ISP. Il est maintenant temps de tester dans quelle mesure Google a optimisé le téléphone pour gérer les tâches intensives et s’il y a des problèmes d’étranglement thermique ou de chauffage.
Quoi qu’il en soit, tout cela vient de nous. Mais que pensez-vous du chipset Google Tensor G2 ? Faites-le nous savoir dans la section des commentaires ci-dessous. Consultez également notre comparaison entre l’A16 Bionic et le Snapdragon 8+ Gen 1 pour en savoir plus sur la différence de performances entre les deux SoC phares.
