Google Pixel 11 Test: Auch der Tensor G6 hinkt bei der Leistung pro Watt wieder Jahre hinterher

Der chinesische Hardware-Tester Geekerwan in einem Beitrag auf Bilibili einen der ersten Energieeffizienz-Tests sowohl für Googles Tensor G6 als auch für dessen Vorgängermodell, den Tensor G5, veröffentlicht. Die Chips basieren auf dem 3-nm-Prozess von TSMC (N3E für den G5 und N3P für den G6). Der Test stellt die Leistung in Abhängigkeit vom Stromverbrauch bei CPU- (Geekbench 6) und GPU-Workloads (Steel Nomad Light) auf und vergleicht die Ergebnisse mit denen mehrerer Konkurrenzchips, darunter Huaweis Kirin 9030 Pro, der Berichten zufolge im N+3-Prozess von SMIC gefertigt wurde und in etwa mit der N6 Fertigung von TSMC vergleichbar ist.

Auf der CPU-Leistungskurve verläuft die Leistung des Tensor G6 im gesamten niedrigen bis mittleren Leistungsbereich sehr ähnlich wie die des Tensor G5, des Snapdragon 8 Gen 2 und des Kirin 9030 Pro und erreicht bei etwa 11 W einen Höchstwert von rund 8.000 Punkten. Damit liegt er deutlich hinter der Kurve des Snapdragon 8 Elite zurück, der bei 15 W etwa 10.100 Punkte erreicht, und noch weiter hinter den Ergebnissen des Apple A17 Pro und A19 Pro, die bei vergleichbarer oder geringerer Leistungsaufnahme jeweils höhere Werte erreichen.

Die GPU-Kurve zeigt eine ähnliche Lücke. Das „Steel Nomad Light“-Ergebnis des Tensor G6 erreicht bei etwa 6 W einen Höchstwert von rund 1.200 Punkten, was wiederum nahe an den Kurven des Tensor G5, des Snapdragon 8 Gen 2 und des Kirin 9030 Pro liegt während der Snapdragon 8 Elite bei etwa 9,5 W rund 2.550 Punkte erreicht und die Apple-Chips deutlich höhere Werte erzielen.

Geekerwan fasste die Ergebnisse zusammen, indem er die CPU-Effizienz des Tensor G6 in der Nähe des Snapdragon 8 Gen 3 und dessen GPU-Effizienz näher an der des Snapdragon 8 Gen 2 ansiedelte. Damit liegt Googles aktueller ARM-SoC einige Jahre hinter den aktuellen Flaggschiff-Chips von Qualcomm und Apple zurück. Bemerkenswert ist die nahezu gleichwertige Effizienz des Kirin 9030 Pro im Vergleich zum Tensor G5, wenn man bedenkt, dass Huawei einen älteren Fertigungsprozess verwendet als die aktuellen 3-nm-Chips.