Valve Steam Deck (2023 Refresh) vs Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、 スマートフォンの部分負荷ベンチマークです。シングルコア テストでは、最速の CPU コアのみが測定されます。テスト実行では、実際のパフォーマンスをシミュレートします。

実用的な Geekbench 6 マルチコア ベンチマークは、部分負荷下でのシステムのパフォーマンスをテストします。プロセッサーの最大エネルギー消費量はまだ使い果たされていません。

GFLOPSの単純な精度（32ビット）でのプロセッサーの内部グラフィックスユニットの理論上の計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。

Cinebench 2024 ベンチマークは、Maxon の 3D プログラム Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンに基づいています。 ベンチマークの実行はそれぞれ 10 分間行われ、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。

Cinebench 2024 ベンチマークのマルチコア テストでは、すべての CPU コアを使用して、Maxons Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンを使用してレンダリングします。 ベンチマークの実行時間は 10 分間で、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。

Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。

Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。

Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。

AnTuTu 10 ベンチマークは、モバイル プロセッサ用の最もよく知られたベンチマークの 1 つであり、バージョン 10 で利用できるようになりました。 Android ベースのスマートフォンおよびタブレット用のバージョンと、Apple モバイル デバイス (iPhone や iPad など) 用のバージョンがあります。

Antutu 10 ベンチマークには 3 つのフェーズがあります。 最初のフェーズではデバイスの RAM がテストされ、フェーズ 2 ではグラフィックスがテストされ、最終フェーズでは 3D グラフィックスのレンダリングによってデバイス全体がパフォーマンスの限界まで引き上げられます。

したがって、Antutu 10 は、さまざまなデバイスのパフォーマンスを比較するのに最適です。

AnTuTu 9ベンチマークは、スマートフォンのパフォーマンスの測定に非常に適しています。 AnTuTu 9は3Dグラフィックスに非常に重く、「メタル」グラフィックスインターフェイスも使用できるようになりました。 AnTuTuでは、ブラウザとアプリの使用状況をシミュレートすることで、メモリとUX（ユーザーエクスペリエンス）もテストされます。 AnTuTuバージョン9は、AndroidまたはiOSで実行されている任意のARMCPUを比較できます。 異なるオペレーティングシステムでベンチマークを行った場合、デバイスを直接比較できない場合があります。

AnTuTu 9ベンチマークでは、プロセッサのシングルコアパフォーマンスはわずかに重み付けされています。 評価は、プロセッサのマルチコアパフォーマンス、作業メモリの速度、および内部グラフィックスのパフォーマンスで構成されます。

プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。パフォーマンスは、1 秒あたりの算術演算数 (兆) (TOPS) で表されます。