HiSilicon Kirin 980 vs Unisoc Tiger T700

Beim Vergleich der HiSilicon Kirin 980- und der Unisoc Tiger T700-Prozessoren fallen einige wichtige Spezifikationen auf.

Beginnend mit den CPU-Kernen und der Architektur verfügt der Kirin 980 über eine Architektur von 2x 2,6 GHz – Cortex-A76, 2x 1,92 GHz – Cortex-A76 und 4x 1,8 GHz – Cortex-A55, was insgesamt 8 Kernen entspricht. Auf der anderen Seite verfügt der Tiger T700 über eine Architektur von 2x 1,8 GHz – Cortex-A75 und 6x 1,8 GHz – Cortex-A5, was die gleiche Anzahl von Kernen wie der Kirin 980 ergibt.

In Bezug auf den Befehlssatz verwendet der Kirin 980 ARMv8-A, während der Tiger T700 ARMv8.2-A verwendet. Dieser Unterschied in den Befehlssätzen kann sich auf die Leistung und Kompatibilität der Prozessoren mit verschiedenen Anwendungen und Software auswirken.

Bei der Lithographie beeindruckt der Kirin 980 mit einer 7-nm-Lithographie, die auf einen fortschrittlicheren Herstellungsprozess hinweist. Dies führt zu einer besseren Energieeffizienz und möglicherweise zu einer verbesserten Leistung. Im Gegensatz dazu verfügt der Tiger T700 über eine 12-nm-Lithographie, die weniger fortgeschritten ist als der Kirin 980.

Die Anzahl der Transistoren ist eine weitere bemerkenswerte Spezifikation. Der Kirin 980 verfügt über 6900 Millionen Transistoren, was auf eine höhere Komplexität und möglicherweise bessere Leistung hinweist. Die Anzahl der Transistoren für den Tiger T700 ist jedoch in den angegebenen Informationen nicht angegeben.

In Bezug auf die Thermal Design Power (TDP) hat der Kirin 980 eine TDP von 6 Watt, während der Tiger T700 eine etwas höhere TDP von 10 Watt hat. Eine niedrigere TDP bedeutet im Allgemeinen eine bessere Energieeffizienz.

Schließlich enthält der Kirin 980 die HiSilicon Dual NPU für die neuronale Verarbeitung, die erweiterte Funktionen für maschinelle Lernaufgaben bietet. Für den Tiger T700 werden keine Informationen zur neuronalen Verarbeitung gegeben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der HiSilicon Kirin 980 den Unisoc Tiger T700 in mehreren Schlüsselbereichen übertrifft, darunter Lithographie, Transistoranzahl und neuronale Verarbeitungsfähigkeiten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Gesamtleistung und das Benutzererlebnis auch von verschiedenen anderen Faktoren wie Softwareoptimierung, GPU und Speicher abhängen.