Der HiSilicon Kirin 9000W ist ein SoC, welches in auf Android basierenden Smartphones und Tablets zum Einsatz kommen kann und erstmals im Huawei MatePad Pro 13.2 verbaut wurde.
Huawei verrät zum SoC keine Informationen. Die wenigen Informationen, die vorhanden sind stammen aus Benchmarks und Systemanalyse-Tools. Einig sind sich alle, dass die CPU aus drei Clustern mit insgesamt 12 Kernen besteht. Das Stromsparcluster besitzt vier ARM Cortex-A510-Kerne, welche jeweils mit bis zu 1.530 MHz arbeiten, sechs weitere Kerne greifen auf nicht näher spezifizierte Kerne von HiSilicon (0x0D42) zurück und takten mit bis zu 2.150 MHz. Im dritten Cluster befinden sich zwei HiSilicon-Kerne (0x0D02), die jeweils maximal 2.487 MHz leisten. Die Performance-Kerne könnten eventuell auf die TaiShan V120 Architektur (oder Nachfolger) basieren (wie beim Kirin 9000S).
Die Single-Core-Leistung fällt entsprechend durchwachsen aus, jedoch ist die Multi-Core-Performance aufgrund er zahlreichen Kerne auf Niveau eines Highend-SoCs aus dem Jahre 2022.
Als Grafikeinheit ist eine Maleoon 910 integriert.
Über das Fertigungsverfahren oder die Architektur ist nichts konkretes bekannt. Das SoC wird wahrscheinlich in 7 nm bei SMIC gefertigt.
Der Apple A18 Pro ist ein System on a Chip (SoC) von Apple, der in der iPhone-16-Pro-Serie verbaut wird. Er integriert sechs 64-Bit-fähige ARM-Kerne, die Apple selbst designed hat, sowie eine NPU mit 16 Kernen. Die zwei Performance-Kerne können mit bis zu 4,04 GHz takten und die vier Effizienzkerne mit bis zu 2,2 GHz.
Laut Apple erreicht der A18 Pro eine um 15 Prozent höhere CPU-Performance als der A17 Pro bei einer gleichzeitig um 20 Prozent niedrigeren Leistungsaufnahme. Gegenüber dem A18 verfügt der A18 Pro unter anderem über mehr Cache-Speicher, Next-Gen-ML-Beschleuniger, 6 statt 5 GPU-Kerne und unterstützt neben höheren USB-3-Geschwindigkeiten auch ProRes.
Die integrierte 6-Kern-GPU soll rund 20 Prozent schneller laufen als die GPU des A17 Pro. Zudem attestiert ihr Apple eine doppelt so hohe Hardware-Raytracing-Performance. Weiters kann der Chip AV1-Videos dekodieren und erlaubt es durch den verbesserten Signal-Prozessor einem iPhone 16 Pro bzw. Pro Max, 4K-Videos mit bis zu 120 Bildern pro Sekunde aufzuzeichnen.
Die Neural Engine des A18 Pro verfügt genauso wie der A17 Pro über 16 Kerne, soll Apple-Intelligence-Funktionen allerdings bis zu 15 Prozent schneller ausführen können. Die Rechenleistung der NPU beziffert Apple auf 35 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (TOPS).
Der A18 Pro wird im 3-nm-Prozess der zweiten Generation bei TSMC produziert (N3E).
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.
Der Tensor G4 wird im aktuellen 4nm Prozess bei Samsung hergestellt.
Average Benchmarks HiSilicon Kirin 9000W → 100%n=8
Average Benchmarks Apple A18 Pro → 262%n=8
Average Benchmarks Google Tensor G4 → 134%n=8
- Bereich der Benchmarkergebnisse für diese Grafikkarte - Durchschnittliche Benchmarkergebnisse für diese Grafikkarte * Smaller numbers mean a higher performance 1 This benchmark is not used for the average calculation
v1.28
log 13. 11:05:31
#0 ran 0s before starting gpusingle class +0s ... 0s
#1 checking url part for id 17388 +0s ... 0s
#2 checking url part for id 18006 +0s ... 0s
#3 checking url part for id 18012 +0s ... 0s
#4 redirected to Ajax server, took 1731492331s time from redirect:0 +0s ... 0s
#5 did not recreate cache, as it is less than 5 days old! Created at Wed, 13 Nov 2024 05:16:19 +0100 +0s ... 0s
#6 composed specs +0.03s ... 0.031s
#7 did output specs +0s ... 0.031s
#8 getting avg benchmarks for device 17388 +0.001s ... 0.031s
#9 got single benchmarks 17388 +0.005s ... 0.036s
#10 getting avg benchmarks for device 18006 +0.001s ... 0.037s
#11 got single benchmarks 18006 +0.004s ... 0.041s
#12 getting avg benchmarks for device 18012 +0.001s ... 0.042s
#13 got single benchmarks 18012 +0.005s ... 0.047s
#14 got avg benchmarks for devices +0s ... 0.047s
#15 min, max, avg, median took s +0.023s ... 0.069s
#16 return log +0s ... 0.069s
Teilen Sie diesen Artikel, um uns zu unterstützen. Jeder Link hilft!