Rywalizacja na rynku smartfonów
W ostatnich latach obserwujemy intensywny rozwój technologii mobilnych, a szczególnie zażartą konkurencję pomiędzy czołowymi producentami smartfonów. W tym kontekście Google, zyskujące popularność wśród użytkowników iPhone’ów, wprowadza nową serię Pixel 9, która wzbudza duże zainteresowanie. Chociaż te urządzenia przypominają wyglądem świeżo wprowadzone modele iPhone, to bazują na całkowicie odmiennych systemach operacyjnych i są wyposażone w różne układy scalone. W związku z tym, dokonamy dzisiaj porównania dwóch potężnych chipów: Tensor G4 w Pixel 9 Pro oraz A17 Pro w iPhone 15 Pro. Na podstawie wyników z różnych benchmarków, takich jak AnTuTu, Geekbench, 3DMark i innych, sprawdzimy, który z nich cechuje się większą wydajnością. To istotne porównanie pomoże użytkownikom zrozumieć, jakie możliwości oferują te nowe smartfony i jak wpływają one na codzienne użytkowanie.
Zestawienie specyfikacji: Tensor G4 kontra A17 Pro
| Specyfikacja | Tensor G4 | A17 Pro |
|---|---|---|
| CPU | Ośmiordzeniowy CPU (1+3+4) |
Sześciordzeniowy CPU (2+4) |
| Rdzenie CPU | 1x 3.10GHz (Cortex-X4) 3x 2.60GHz (Cortex-A720) 4x 1.95GHz (Cortex-A520) |
2x 3.78 GHz (Rdzenie o dużej mocy obliczeniowej) 4x 2.11GHz (Rdzenie energooszczędne) |
| Technologia produkcji | Samsung 4nm | TSMC 3nm (N3B) |
| GPU | Mali-G715 MC7 GPU Do 940MHz |
GPU Apple klasy Pro, 6 rdzeni Akceleracja sprzętowa Ray Tracing |
| Uczenie maszynowe i AI | Google Custom TPU (nazwa kodowa Rio) | 16-rdzeniowy Neural Engine 35 TOPS |
| ISP | Google Custom DSP (nazwa kodowa Callisto) | Procesor sygnałowy obrazu opracowany przez Apple |
| Łączność | Wi-Fi 7 Bluetooth 5.3 |
Wi-Fi 6E Bluetooth 5.3 |
| Modem | Modem Samsung Exynos 5400 5G Maks. pobieranie 14.79 Gbps SOS satelitarny |
Modem Snapdragon X70 5G Maks. pobieranie 10 Gbps Maks. wysyłanie 3.5 Gbps |
| Dodatkowo | Kodery i dekodery AV1 Chip zabezpieczeń Titan M2 Chip Ultra-wideband NavIC |
Dekoder AV1 Kodek ProRes Chip Ultra-wideband NavIC |
Tensor G4 kontra A17 Pro: Testy Geekbench 6 CPU
W pierwszym teście, oceniającym wydajność procesora, Google Tensor G4 nie prezentuje się najlepiej. Osiąga on 1,897 punktów w teście jednowątkowym i 3,721 w teście wielowątkowym. Dla porównania, Apple A17 Pro uzyskuje 2,897 punktów w teście jednowątkowym (wzrost o 34%) oraz 7,261 punktów w teście wielowątkowym (wzrost o 49%). Warto podkreślić, że Apple osiąga te rezultaty przy zaledwie sześciu rdzeniach, podczas gdy Tensor G4 ma ich osiem.
| Wynik Geekbench 6 | Tensor G4 | A17 Pro |
|---|---|---|
| Jednowątkowy | 1,897 | 2,897 |
| Wielowątkowy | 3,721 | 7,261 |
Tensor G4 kontra A17 Pro: Wyniki w AnTuTu
W teście AnTuTu Tensor G4 uzyskał 1,253,407 punktów, a Apple A17 Pro – 1,628,672 punktów, co oznacza 23-procentową różnicę w wydajności. W sekcji GPU przepaść ta jeszcze się pogłębia, gdzie A17 Pro osiąga 26% przewagę. Sześciordzeniowe GPU Apple z łatwością pokonuje siedmiordzeniowe Mali-G715, jednak przeprowadziliśmy dodatkowe testy, aby potwierdzić ten wynik.
| Test AnTuTu | Tensor G4 | A17 Pro |
|---|---|---|
| Wynik AnTuTu | 1,253,407 | 1,628,672 |
| CPU | 337,131 | 384,208 |
| GPU | 444,488 | 603,504 |
| Pamięć | 243,643 | 300,838 |
| UX | 228,145 | 340,122 |
Tensor G4 kontra A17 Pro: Test stabilności 3DMark Wild Life Extreme
Kolejnym etapem naszych testów był intensywny test stabilności 3DMark Wild Life Extreme, w którym Tensor G4 ponownie nie sprostał oczekiwaniom. Starsze siedmiordzeniowe GPU ARM Mali-G715 uzyskało najlepszy wynik pętli na poziomie 2,590 punktów oraz najniższy wynik pętli na poziomie 1,525 punktów, co dało stabilność na poziomie 58,9%.
A17 Pro natomiast osiągnął najlepszy wynik pętli na poziomie 4,110 oraz najniższy na poziomie 2,820, co daje stabilność na poziomie 68,6%. W tym przypadku GPU A17 Pro jest wydajniejsze od GPU Tensor G4 o około 36%.
| Test stabilności 3DMark Wild Life Extreme | Tensor G4 | A17 Pro |
|---|---|---|
| Najlepszy wynik pętli | 2,590 | 4,110 |
| Najniższy wynik pętli | 1,525 | 2,820 |
| Stabilność | 58.9% | 68.6% |
Tensor G4 kontra A17 Pro: Wyniki testu AI w Geekbench
W teście AI przeprowadzonym w Geekbench, 16-rdzeniowy Neural Engine w A17 Pro znacząco przewyższa TPU w Tensor G4. Niezależnie od rodzaju obliczeń (Single Precision, Half Precision czy Quantized), A17 Pro osiąga wyniki od 6 do 10 razy lepsze w każdym teście.
Nawet biorąc pod uwagę wydajność AI na CPU i GPU, Apple A17 Pro wykazuje wielokrotnie większe możliwości niż Tensor G4. Wnioskiem jest, że dla lokalnie realizowanych zadań AI, Neural Engine w A17 Pro zdecydowanie góruje nad mobilnym TPU Google.
| Test AI w Geekbench | Tensor G4 CPU | A17 Pro CPU | Tensor G4 GPU | A17 Pro GPU | Tensor G4 TPU/NPU | A17 Pro Neural Engine/NPU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Wynik Single Precision | 1,883 | 3,969 | 720 | 4,928 | 289 | 3,878 |
| Wynik Half Precision | 1,837 | 6,855 | 825 | 5,581 | 4,145 | 21,324 |
| Wynik Quantized | 2,899 | 5,976 | 772 | 4,384 | 6,103 | 26,213 |
Tensor G4 kontra A17 Pro: Test łączności 5G
W testach prędkości 5G, A17 Pro z modemem Snapdragon X70 oferuje znacznie lepszą łączność. Uzyskuje prędkość pobierania danych na poziomie 468 Mbps, a wysyłania 20.1 Mbps.
Tensor G4, z modemem Samsung Exynos 5400 5G, osiąga 174.8 Mbps przy pobieraniu i 35.1 Mbps przy wysyłaniu. W kontekście łączności mobilnej, zarówno iPhone’y, jak i telefony z układami Snapdragon oferują lepszą przepustowość niż seria Pixel 9.
Podsumowanie: Google Tensor G4 kontra Apple A17 Pro
Biorąc pod uwagę samą wydajność, Apple A17 Pro dysponuje najmocniejszym procesorem wśród wszystkich mobilnych chipów na rynku, w tym również w porównaniu do Tensor G4. Jego sześciordzeniowe GPU również cechuje się znacznie lepszą wydajnością niż starsze GPU Mali w Tensor G4. Dodatkowo, Neural Engine Apple działa na poziomie, który znacząco przewyższa TPU w Tensor G4.
Ponadto, w kwestii łączności mobilnej A17 Pro ma przewagę dzięki modemowi 5G firmy Qualcomm. W każdym aspekcie A17 Pro demonstruje lepszą wydajność od Tensor G4. Podsumowując, różnica między A17 Pro a Tensor G4 jest znacząca, zarówno w teorii, jak i w praktyce. Jeśli poszukujesz smartfona z wydajnym chipsetem, wybór iPhone’a zamiast Pixela wydaje się bardziej uzasadniony.