Intel Pentium Silver N6000 vs Qualcomm Snapdragon 670

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.

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.

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.

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.

Cinebench R20 es el sucesor de Cinebench R15 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 R20 es el sucesor de Cinebench R15 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 AnTuTu 8 Benchmark mide el rendimiento de un SoC. AnTuTu evalúa la CPU, la GPU, la memoria y la UX (experiencia del usuario) simulando el uso del navegador y la aplicación. AnTuTu puede comparar cualquier CPU ARM que se ejecute en Android o iOS. Es posible que los dispositivos no se puedan comparar directamente si la evaluación comparativa se ha realizado en diferentes sistemas operativos.

En el banco de pruebas AnTuTu 8, el rendimiento de un solo núcleo de un procesador está solo ligeramente ponderado. La evaluación consiste en el rendimiento de múltiples núcleos del procesador, la velocidad de la RAM y el rendimiento de los gráficos internos.

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).