Qualcomm Snapdragon 425 vs Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)

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.

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.

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.

Le benchmark Cinebench 2024 est basé sur le moteur de rendu Redshift, qui est également utilisé dans le programme 3D de Maxon, Cinema 4D. Les tests de référence durent chacun 10 minutes pour tester si le processeur est limité par sa génération de chaleur.

Le test multicœur du benchmark Cinebench 2024 utilise tous les cœurs de processeur pour effectuer le rendu à l'aide du moteur de rendu Redshift, également utilisé dans Maxons Cinema 4D. L'exécution de référence dure 10 minutes pour tester si le processeur est limité par sa génération de chaleur.

Cinebench R23 est le successeur de Cinebench R20 et est également basé sur la suite Cinema 4. Cinema 4 est un logiciel utilisé dans le monde entier pour créer des formulaires 3D. Le test monocœur utilise un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d’hyperthreading ne comptent pas.

Cinebench R23 est le successeur de Cinebench R20 et est également basé sur la suite Cinema 4. Cinema 4 est un logiciel utilisé dans le monde entier pour créer des formulaires 3D. Le test multicœur concerne tous les cœurs de processeur et procure un avantage considérable de l'hyperthreading.

Dans le Blender Benchmark 3.1, les scènes "monster", "junkshop" et "classroom" sont rendues et le temps requis par le système est mesuré. Dans notre benchmark, nous testons le CPU et non la carte graphique. Blender 3.1 a été présenté en version autonome en mars 2022.

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.

Efficacité du processeur à pleine charge dans le benchmark Cinebench R23 (multi-core). Le résultat du test de référence est divisé par l'énergie moyenne requise (puissance du processeur en watts). Plus la valeur est élevée, plus le processeur est efficace à pleine charge.

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).