Las pruebas revelan que el Tensor G6 del Pixel 11 y el Tensor G5 del Pixel 10 siguen quedando rezagados en cuanto a rendimiento por vatio

El crítico chino de hardware Geekerwan ha publicado en una entrada de Bilibili lo que parece ser la primera prueba de eficiencia energética tanto del Tensor G6 de Google como de su predecesor, el Tensor G5. Los chips se fabrican con el proceso de 3 nm de TSMC (N3E para el G5 y N3P para el G6). La prueba compara el rendimiento con el consumo energético en las cargas de trabajo de la CPU (Geekbench 6) y la GPU (Steel Nomad Light), y compara los resultados con los de varios chips de la competencia, incluido el Kirin 9030 Pro de Huawei, que, según se informa, se fabricó mediante el proceso N+3 de SMIC, un nodo más o menos comparable al N6 de TSMC.

En la curva de rendimiento de la CPU, el Tensor G6 sigue de cerca al Tensor G5, al Snapdragon 8 Gen 2 y al Kirin 9030 Pro en todo el rango de potencia bajo a medio, alcanzando un máximo de aproximadamente 8.000 puntos cerca de los 11 W. Esto lo sitúa muy por detrás de la curva del Snapdragon 8 Elite, que alcanza unos 10 100 puntos a 15 W, y aún más por detrás de los puntos de datos del Apple A17 Pro y el A19 Pro, que muestran puntuaciones más altas con un consumo de energía comparable o inferior.

La curva de la GPU muestra una diferencia similar. El resultado del Tensor G6 en la prueba «Steel Nomad Light» alcanza un máximo de unos 1.200 puntos a aproximadamente 6 W, de nuevo cercano a las curvas del Tensor G5, las del Snapdragon 8 Gen 2 y las del Kirin 9030 Pro, mientras que el Snapdragon 8 Elite alcanza unos 2.550 puntos cerca de los 9,5 W y los chips de Apple registran puntuaciones mucho más elevadas.

Geekerwan resumió los resultados situando la eficiencia de la CPU del Tensor G6 más o menos a la par con la del Snapdragon 8 Gen 3 y la de su GPU más cercana a la del Snapdragon 8 Gen 2. Esto lo sitúa unos años por detrás de los actuales chips insignia de Qualcomm y Apple. Cabe destacar la casi paridad en eficiencia del Kirin 9030 Pro con respecto al Tensor G5, teniendo en cuenta que utiliza un proceso más antiguo y menos denso que los chips de 3 nm con los que se compara.