Apple A6 vs Google Tensor G4 vs Samsung Exynos W1000

Apple A6

Der Apple A6 ist ein Zwei-Kern-SoC (System-on-a-Chip), mit ARM-kompatiblen Rechenkernen. Beim A6 handelt se sich erstmals um eine Eigenentwicklung von Apple, dessen Kerne sowohl den ARMv7-Befehlssatz als auch die erweiterte Version ARMv7s. Teil der v7s-Spezifikation ist die VFPv4-Erweiterung (Vector-Floating-Point), die im Apple A6 mit einem 16-Bit-Register arbeitet. Die Strukturbreite beträgt 32 Nanometer. Die Taktfrequenz ist lastabhängig gesteuert und liegt zwischen 800 und 1200 MHz. Der Cache beträgt laut Geekbench 2 jeweils 32 KB für Level-1 und Level-2. 

Bei der im A6-Chip integrierten Grafiklösung setzt Apple auf eine GPU aus dem Hause Imagination. Es handelt sich um das Modell PowerVR SGX 543MP3, eine Dreikern-GPU mit 266 MHz Taktfrequenz.

Zum Einsatz kommt der Apple A6 erstmals im iPhone 5, das am 12. September 2012 vorgestellt wurde. Im Verglich zum A5-Chip aus dem iPhone 4S erzielt der A6 mehr als eine Verdopplung der Performance. Der Zuwachs an Grafikleistung ist ebenfalls signifikant.

Google Tensor G4

Der Tensor G4 (Codename Zuma Pro) markiert die vierte Generation von Googles eigenen Chipsätzen für Smartphones und Tablets, die auf Android basieren. Erstmals kommt dieses SoC im Pixel 9 und Pixel 9 Pro zum Einsatz und möchten sich im Highend-Bereich angesiedelt wissen.

Die CPU des Tensor G4 setzt sich aus drei Clustern zusammen. Der erste beherbergt einen einzelnen Cortex-X4-Kern, welcher mit bis zu 3,1 GHz arbeiten kann, der zweite bietet drei Leistungskerne (Cortex-A720) mit bis zu 2,6 GHz und der dritte Cluster besitzt vier Effizienzkerne (Cortex-A520) mit bis zu 1,9 GHz. Die Taktraten sind also nicht sonderlich hoch, sodass die reine CPU-Leistung sich eher auf dem Level eines Oberklasse-SoCs bewegt. 

Als Grafikeinheit kommt eine ARM Mali-G715 MP7 zum Einsatz. Im G4 wird die GPU mit 940 MHz getaktet.

Das Herzstück ist die Tensor Processing Unit (TPU), welche für die KI- beziehungsweise ML-Aufgaben zuständig ist. Auch hier bleibt Google der Öffentlichkeit genauere Angaben schuldig. 

Zusätzlich integriert Google sein isoliertes Sicherheitskern-Subsystem, welches wieder den Co-Prozessor Titan M2 nutzt, und für einen zusätzlichen Schutz der eigenen Daten auf Hardwarebasis sorgt. Das externe Modem basiert auf dem Exynos 5400c und unterstützt Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.3.

Samsung Exynos W1000

Der Samsung Exynos W1000 ist ein vergleichsweise schneller Prozessor (SoC) für den Einsatz in intelligenten Wearables, der im Juli 2024 vorgestellt wurde. Er verfügt über 5 CPU-Kerne (1 Cortex-A78 Leistungskern und 4 Cortex-A55 effiziente Kerne, die mit ~1,6 GHz bzw. ~1,5 GHz laufen) zusammen mit einem 4G LTE-Modem, einem Satellitennavigationsmodul und dem Mali-G68 MP2 iGPU. Bluetooth 5.3, Wi-Fi 4 und NFC werden ebenfalls unterstützt.

Performance

Octane und Speedometer liegen auf dem gleichen Niveau wie der Snapdragon 680 4G. Es muss gesagt werden, dass der Exynos W930 und W920 beide nur 2 CPU-Kerne hatten, was bedeutet, dass der Leistungssprung, den der neuere Chip mit sich bringt, offen gesagt atemberaubend ist. Dies ist aber auch aufgrund des geringen Stromverbrauch des W1000.

Grafik

Wir erwarten die Mali-G68 MP2 in etwa so schnell sein wird wie der G57 MP2 bei gleichen Taktraten. Als GPU, die im Jahr 2020 vorgestellt wurde, verfügt dieses bescheidene Mitglied der Mali-Serie nicht über Hardware-Raytracing oder andere moderne Fähigkeiten.

Während die W930 und die W920 mit der gleichen GPU ausgestattet sind, läuft sie im W1000 wahrscheinlich mit etwas höheren Taktraten.

Stromverbrauch

Als SoC für Smartwatches wird der Exynos wahrscheinlich nie mehr als 2 W oder 3 W verbrauchen (auch nicht kurzzeitig).

Die SoCs der Exynos-Serie werden in einem 3-nm-Prozess gefertigt, um eine gute Energieeffizienz zu erreichen (ab Ende 2024).