UNISOC T710 vs MediaTek Dimensity 9300

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.

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 benchmark AnTuTu 10 es uno de los benchmarks más conocidos para procesadores móviles, que ahora está disponible en la versión 10. Existe una versión para teléfonos inteligentes y tabletas con Android, así como una versión para dispositivos móviles de Apple, es decir, iPhone y iPad.

El benchmark Antutu 10 tiene 3 fases. En la primera fase, se prueba la RAM del dispositivo, en la fase 2 se prueban los gráficos y en la fase final se lleva todo el dispositivo a sus límites de rendimiento renderizando gráficos 3D.

Por tanto, Antutu 10 es ideal para comparar el rendimiento de diferentes dispositivos.

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).