AMD EPYC 7763 vs Google Tensor

Geekbench 5 è un benchmark multi-piattaforma che usa in modo intensivo la memoria del sistema.Il test single-core utilizza solo un nucleo elaborativo della CPU. A tal fine, il numero di nuclei elaborativi o la capacità di hyperthreading non sono rilevanti.

Geekbench 5 è un benchmark multi-piattaforma che usa in modo intensivo la memoria del sistema.Il test multi-core coinvolge tutti i nuclei elaborativi della CPU e si avvale del hyperthreading.

Geekbench 6 è un punto di riferimento per computer, notebook e smartphone moderni. Ciò che è nuovo è un utilizzo ottimizzato delle architetture CPU più recenti, ad esempio basate sul concetto big.LITTLE e combinando core CPU di diverse dimensioni. Il benchmark single-core valuta solo le prestazioni del core della CPU più veloce, il numero di core della CPU in un processore è irrilevante qui.

Geekbench 6 è un punto di riferimento per computer, notebook e smartphone moderni. Ciò che è nuovo è un utilizzo ottimizzato delle architetture CPU più recenti, ad esempio basate sul concetto big.LITTLE e combinando core CPU di diverse dimensioni. Il benchmark multi-core valuta le prestazioni di tutti i core della CPU del processore. I miglioramenti del thread virtuale come AMD SMT o l'Hyper-Threading di Intel hanno un impatto positivo sul risultato del benchmark.

Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è anch'esso basato su Cinema 4D. Cinema 4D è un software usato a livello mondiale per creare forme in 3D. Il test single-core utilizza solo un nucleo elaborativo della CPU. A tal fine, il numero di nuclei elaborativi o la capacità di hyperthreading non sono rilevanti.

Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è anch'esso basato su Cinema 4D. Cinema 4D è un software usato a livello mondiale per creare forme in 3D. Il test multi-core coinvolge tutti i nuclei elaborativi della CPU e si avvale del hyperthreading.

Le prestazioni di calcolo teoriche dell'unità grafica interna del processore con precisione semplice (32 bit) in GFLOPS. GFLOPS indica quanti miliardi di operazioni in virgola mobile che l'iPPU può eseguire al secondo.

Il benchmark AnTuTu 9 è molto adatto per misurare le prestazioni di uno smartphone. AnTuTu 9 è piuttosto pesante sulla grafica 3D e ora può anche utilizzare l'interfaccia grafica "Metal". In AnTuTu, anche la memoria e l'esperienza utente (esperienza utente) vengono testate simulando l'utilizzo di browser e app. AnTuTu versione 9 può confrontare qualsiasi CPU ARM in esecuzione su Android o iOS. I dispositivi potrebbero non essere direttamente confrontabili se confrontati con sistemi operativi diversi.

Nel benchmark AnTuTu 9, le prestazioni single-core di un processore sono solo leggermente ponderate. La valutazione è composta dalle prestazioni multi-core del processore, dalla velocità della memoria di lavoro e dalle prestazioni della grafica interna.

Il benchmark AnTuTu 8 misura le prestazioni di un SoC. AnTuTu confronta CPU, GPU, memoria e UX (esperienza utente) simulando l'utilizzo di browser e app. AnTuTu può eseguire il benchmark di qualsiasi CPU ARM che gira su Android o iOS. I dispositivi potrebbero non essere direttamente confrontabili se il benchmark è stato eseguito con sistemi operativi diversi.

Nel benchmark AnTuTu 8, le prestazioni single-core di un processore sono solo leggermente ponderate. La valutazione consiste nelle prestazioni multi-core del processore, nella velocità della RAM e nelle prestazioni della grafica interna.

Alcune delle CPU elencate di seguito sono stati sottoposti a benchmarking da CPU-monkey. Tuttavia, la maggior parte delle CPU non sono state testate e i risultati sono stati stimati utilizzando una formula segreta di proprietà di CPU-monkey. Come tali, essi non riflettono con precisione i valori attuali di Passmark CPU Mark e non sono stati approvati da PAssMark Software Pty Ltd.

I processori con il supporto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) possono elaborare molti calcoli, in particolare l'elaborazione di audio, immagini e video, molto più velocemente dei processori classici. Gli algoritmi per ML migliorano le loro prestazioni quanti più dati hanno raccolto tramite software. La performance è espressa in numero (trilioni) di operazioni aritmetiche al secondo (TOPS).