Intel Core i5-14400F vs Google Tensor G2

Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU, la cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.

Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba multi-core involucra todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.

Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia de un solo núcleo solo evalúa el rendimiento del núcleo de CPU más rápido, la cantidad de núcleos de CPU en un procesador es irrelevante aquí.

Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia multinúcleo evalúa el rendimiento de todos los núcleos de CPU del procesador. Las mejoras de subprocesos virtuales como AMD SMT o Hyper-Threading de Intel tienen un impacto positivo en el resultado de referencia.

Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU. La cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.

Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba multi-core implica todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.

El rendimiento informático teórico de la unidad gráfica interna del procesador con precisión simple (32 bits) en GFLOPS. GFLOPS indica cuántos mil millones de operaciones de punto flotante puede realizar el iGPU por segundo.

El banco de pruebas AnTuTu 9 es muy adecuado para medir el rendimiento de un teléfono inteligente. AnTuTu 9 es bastante pesado en gráficos 3D y ahora también puede usar la interfaz de gráficos "Metal". En AnTuTu, la memoria y la UX (experiencia del usuario) también se prueban mediante la simulación del uso del navegador y la aplicación. AnTuTu versión 9 puede comparar cualquier CPU ARM que se ejecute en Android o iOS. Es posible que los dispositivos no sean directamente comparables cuando se comparan en diferentes sistemas operativos.

En el banco de pruebas AnTuTu 9, el rendimiento de un solo núcleo de un procesador solo se pondera ligeramente. La calificación se compone del rendimiento multinúcleo del procesador, la velocidad de la memoria de trabajo y el rendimiento de los gráficos internos.

Algunas de las CPUs que se enumeran a continuación, han sido comparadas por CPU-monkey. Sin embargo, la mayoría de las CPU no han sido probadas y los resultados han sido estimados por una fórmula secreta propiedad de CPU-monkey. Como tales, no reflejan con exactitud los valores reales de Passmark CPU Mark y no son aprobados por PassMark Software Pty Ltd.

El benchmark CPU-Z mide el rendimiento de un procesador al medir el tiempo que le toma al sistema completar todos los cálculos del benchmark. Cuanto más rápido se complete el punto de referencia, mayor será la puntuación.

El benchmark CPU-Z mide el rendimiento de un procesador al medir el tiempo que le toma al sistema completar todos los cálculos del benchmark. Cuanto más rápido se complete el punto de referencia, mayor será la puntuación.

Los procesadores con el apoyo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden procesar muchos cálculos, especialmente el procesamiento de audio, imagen y video, mucho más rápido que los procesadores clásicos. Los algoritmos para ML mejoran su rendimiento cuantos más datos hayan recopilado a través del software. El rendimiento se da en el número (billones) de operaciones aritméticas por segundo (TOPS).