HiSilicon Kirin 710 vs Unisoc Tiger T618

Vergleicht man die Spezifikationen des HiSilicon Kirin 710 und des Unisoc Tiger T618 Prozessors, werden einige Unterschiede deutlich.

Angefangen bei den CPU-Kernen und der Architektur, verfügt der HiSilicon Kirin 710 über eine Kombination aus 4x 2,2 GHz Cortex-A73-Kernen und 4x 1,7 GHz Cortex-A53-Kernen. Im Gegensatz dazu hat der Unisoc Tiger T618 2x 2,0 GHz Cortex-A75 Kerne und 6x 2,0 GHz Cortex-A55 Kerne. Dies deutet darauf hin, dass der Kirin 710 ein besseres Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieeffizienz bietet, während der Tiger T618 sich mehr auf die Leistung konzentriert.

Beide Prozessoren haben insgesamt 8 Kerne und nutzen den ARMv8-Befehlssatz. Das bedeutet, dass sie in der Lage sind, 64-Bit-Befehle auszuführen, was zu einer verbesserten Leistung und dem Zugang zu einer breiten Palette von Softwareanwendungen führt.

Was die Lithographie betrifft, so werden beide Prozessoren in einem 12-nm-Verfahren hergestellt. Dieses Herstellungsverfahren ermöglicht im Vergleich zu älteren Technologien kleinere und energieeffizientere Chips. Es ist jedoch erwähnenswert, dass der Tiger T618 eine höhere TDP (Thermal Design Power) von 10 Watt hat, verglichen mit den 5 Watt des Kirin 710. Dies deutet darauf hin, dass der Tiger T618 während des Betriebs mehr Wärme erzeugt und mehr Kühlung benötigt.

Ein bemerkenswerter Unterschied ist der Einbau einer Neural Processing Unit (NPU) in den Tiger T618. Eine NPU ist speziell für Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (AI) und maschinellem Lernen (ML) konzipiert. Diese zusätzliche Komponente im Tiger T618 könnte im Vergleich zum Kirin 710 eine bessere Leistung und Effizienz bei KI- und ML-Aufgaben bieten.

Während sich der HiSilicon Kirin 710 durch seine ausgewogene Leistung und Energieeffizienz auszeichnet, konzentriert sich der Unisoc Tiger T618 mit seinen höheren Taktraten und der NPU mehr auf die reine Leistung. Letztendlich hängt die Wahl zwischen diesen beiden Prozessoren von den spezifischen Bedürfnissen des Nutzers ab, sei es ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieeffizienz oder ein Fokus auf KI- und ML-Aufgaben.