AMD 3020e vs Google Tensor

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateformes qui utilise beaucoup la mémoire système. Une mémoire rapide va beaucoup pousser le résultat. Le test monocœur utilise un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d’hyperthreading ne comptent pas.

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateformes qui utilise beaucoup la mémoire système. Une mémoire rapide va beaucoup pousser le résultat. Le test multicœur concerne tous les cœurs de processeur et procure un avantage considérable de l'hyperthreading.

Les performances de calcul théoriques de l'unité graphique interne du processeur avec une précision simple (32 bits) dans GFLOPS. GFLOPS indique combien de milliards d'opérations en virgule flottante l'iGPU peut effectuer par seconde.

Geekbench 6 est une référence pour les ordinateurs, notebooks et smartphones modernes. Ce qui est nouveau, c'est une utilisation optimisée des nouvelles architectures de processeur, par exemple basées sur le concept big.LITTLE et combinant des cœurs de processeur de différentes tailles. Le benchmark monocœur n'évalue que les performances du cœur de processeur le plus rapide, le nombre de cœurs de processeur dans un processeur n'est pas pertinent ici.

Geekbench 6 est une référence pour les ordinateurs, notebooks et smartphones modernes. Ce qui est nouveau, c'est une utilisation optimisée des nouvelles architectures de processeur, par exemple basées sur le concept big.LITTLE et combinant des cœurs de processeur de différentes tailles. Le benchmark multicœur évalue les performances de tous les cœurs de processeur du processeur. Les améliorations de threads virtuels telles que AMD SMT ou Hyper-Threading d'Intel ont un impact positif sur le résultat du benchmark.

Le benchmark AnTuTu 9 est très bien adapté pour mesurer les performances d'un smartphone. AnTuTu 9 est assez lourd sur les graphiques 3D et peut désormais également utiliser l'interface graphique "Metal". Dans AnTuTu, la mémoire et l'UX (expérience utilisateur) sont également testées en simulant l'utilisation du navigateur et de l'application. La version 9 d'AnTuTu peut comparer n'importe quel processeur ARM fonctionnant sur Android ou iOS. Les appareils peuvent ne pas être directement comparables lorsqu'ils sont comparés à différents systèmes d'exploitation.

Dans le benchmark AnTuTu 9, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. La note est composée des performances multicœurs du processeur, de la vitesse de la mémoire de travail et des performances des graphiques internes.

Le benchmark AnTuTu 8 mesure les performances d'un SoC. AnTuTu compare le CPU, le GPU, la mémoire ainsi que l'UX (expérience utilisateur) en simulant l'utilisation du navigateur et des applications. AnTuTu peut comparer n'importe quel processeur ARM fonctionnant sous Android ou iOS. Les appareils peuvent ne pas être directement comparables si l'analyse comparative a été effectuée sous différents systèmes d'exploitation.

Dans le benchmark AnTuTu 8, les performances monocœur d'un processeur ne sont que légèrement pondérées. L'évaluation comprend les performances multicœurs du processeur, la vitesse de la RAM et les performances des graphiques internes.

Certains des processeurs listés ci-dessous ont été référencés par CPU-monkey. Cependant, la majorité des processeurs n’ont pas été testés et les résultats ont été estimés à l’aide d’une formule propriétaire secrète du CPU-singe. En tant que tels, ils ne reflètent pas avec précision les valeurs de la marque de processeur Passmark et ne sont pas approuvés par PassMark Software Pty Ltd.

Le benchmark CPU-Z mesure les performances d'un processeur en mesurant le temps nécessaire au système pour effectuer tous les calculs de benchmark. Plus le benchmark est complété rapidement, plus le score est élevé.

Les valeurs de performances de l'unité AI du processeur. Les performances du NPU isolé sont indiquées ici, les performances globales de l'IA (NPU+CPU+iGPU) peuvent être plus élevées.

Les processeurs prenant en charge l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent traiter de nombreux calculs, en particulier le traitement audio, image et vidéo, beaucoup plus rapidement que les processeurs classiques. La performance est exprimée en nombre (trillions) d'opérations arithmétiques par seconde (TOPS).