Qualcomm Snapdragon 678 Benchmark, prueba y especificaciones

Geekbench 6 es un punto de referencia de carga parcial para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. En la prueba de un solo núcleo, sólo se mide el núcleo de CPU más rápido. La ejecución de prueba simula el rendimiento del mundo real.

El práctico benchmark multinúcleo Geekbench 6 prueba el rendimiento del sistema bajo carga parcial. El consumo máximo de energía del procesador está lejos de agotarse.

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.

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 valores de rendimiento de la unidad de IA del procesador. El rendimiento de NPU aislado se indica aquí, el rendimiento general de la IA (NPU+CPU+iGPU) puede ser mayor.

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).