Apple M2 (8-GPU) vs Intel Core i5-670

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借助基准测试比较CPU


Apple M2 (8-GPU) CPU1 vs CPU2 Intel Core i5-670
Apple M2 (8-GPU) Intel Core i5-670

CPU比较

Apple M2 (8-GPU) 还是 Intel Core i5-670 ? 在这个比较中,我们检查这两个 CPU 中哪个更好。 我们比较技术数据和基准测试结果。

Apple M2 (8-GPU) 具有 8 内核,具有 8 线程和最大频率为 3.50 GHz 的时钟。 2 内存通道支持高达 24 GB 的内存。 Apple M2 (8-GPU) 已在 Q2/2022 中发布。

Intel Core i5-670 具有 2 内核,具有 4 个线程和最大频率为 3.73 GHz 的时钟。 CPU 在 2 个内存通道中支持高达 16 GB 的内存。 Intel Core i5-670 在 Q1/2010 中发布。
Apple M series (25) 家族 Intel Core i5 (331)
Apple M2 (8) CPU系列 Intel Core i5 600 (6)
2 代次 1
M2 架构 Clarkdale
Mobile 垂直市场 Desktop / Server
Apple M1 先代产品 --
Apple M3 (8-GPU) 后代产品 --

CPU核心数与基础频率

Apple M2 (8-GPU) 或者 Intel Core i5-670 有 %%kerne%% 个 CPU 内核,可以并行计算 %%threads%% 个线程。 Apple M2 (8-GPU) 或者 Intel Core i5-670 的时钟频率是 %%core_freq_1%%。 CPU核心数极大地影响处理器的速度,是一项重要的性能指标。

Apple M2 (8-GPU) 特征 Intel Core i5-670
8 核心 2
8 Threads 4
hybrid (big.LITTLE) 核心架构 normal
超线程技术
超频 ?
0.66 GHz (3.50 GHz)
4x Avalanche
A-核心 3.46 GHz (3.73 GHz)
0.60 GHz (2.42 GHz)
4x Blizzard
B-核心 --

人工智能和机器学习

在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算,尤其是音频、图像和视频处理,比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多,机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。

Apple M2 (8-GPU) 特征 Intel Core i5-670
Apple Neural Engine AI-硬件 --
16 Neural cores @ 15.8 TOPS 人工智能规范 --
-- NPU + CPU + iGPU --

核芯显卡

Apple M2 (8-GPU) 或者 Intel Core i5-670集成显卡,简称iGPU。 iGPU 使用系统的主内存作为图形内存,并位于处理器的芯片上。

Apple M2 (8 Core) GPU Intel HD Graphics (Westmere)
0.45 GHz GPU频率 0.50 GHz
1.40 GHz GPU (加速频率) 0.73 GHz
2 GPU Generation 5
5 nm 工艺 32 nm
2 最大显示器数量 2
128 运算单元 12
1024 Shader 24
Hardware Raytracing
Frame Generation
24 GB 最大显存 2 GB
-- DirectX Version 10.1

硬件解码支持

在硬件中加速的照片或视频编解码器可以大大加快处理器的工作速度,并在播放视频时延长笔记本电脑或智能手机的电池寿命。

Apple M2 (8 Core) GPU Intel HD Graphics (Westmere)
解码 / 编码 Codec h265 / HEVC (8 bit)
解码 / 编码 Codec h265 / HEVC (10 bit)
解码 / 编码 Codec h264 解码
解码 / 编码 Codec VP9
解码 Codec VP8
Codec AV1
解码 Codec AVC 解码
解码 Codec VC-1
解码 / 编码 Codec JPEG

内存 & PCIe

内存类型和内存量会极大地影响处理器的速度。 内存带宽取决于几个因素,以每秒千兆字节为单位。

Apple M2 (8-GPU) 特征 Intel Core i5-670
LPDDR5-6400 内存 DDR3-1066, DDR3-1333
24 GB 最大内存 16 GB
2 (Dual Channel) 内存通道 2 (Dual Channel)
102.4 GB/s Max. 带宽 21.3 GB/s
ECC
20.00 MB L2 缓存 0.50 MB
-- L3 缓存 4.00 MB
4.0 PCIe版本 2.0
-- PCIe通道 16
-- PCIe 带宽 8.0 GB/s

散热管理

热设计功率(简称 TDP)指定了充分冷却处理器所需的冷却解决方案。 TDP 通常只给出一个 CPU 实际消耗的粗略概念。

Apple M2 (8-GPU) 特征 Intel Core i5-670
20 W TDP (PL1 / PBP) 73 W
-- TDP (PL2) --
25 W TDP up --
10 W TDP down --
100 °C Tjunction max. --

技术细节

在这里,您将找到有关 Apple M2 (8-GPU) 或者 Intel Core i5-670 的 2 级和 3 级缓存大小的信息以及处理器的 ISA 扩展列表。 我们已经为您记录了架构和制造技术以及发布日期。

Apple M2 (8-GPU) 特征 Intel Core i5-670
5 nm 工艺 32 nm
小芯片 芯片设计 单片
Armv8.5-A (64 bit) 指令集 (ISA) x86-64 (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation 指令集扩展 SSE4.1, SSE4.2
-- 插槽 LGA 1156
Apple Virtualization Framework 虚拟化 VT-x, VT-x EPT, VT-d
AES-NI
macOS, iPadOS 操作系统 Windows 10, Linux
Q2/2022 发售日期 Q1/2010
-- 发布价格 305 $
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基准测试中的平均性能

⌀ 单核性能 1 CPU 基准测试
Apple M2 (8-GPU) (100%)
Intel Core i5-670 (34%)
⌀ 多核性能 2 CPU 基准测试
Apple M2 (8-GPU) (100%)
Intel Core i5-670 (16%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1874 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.73 GHz
638 (34%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8853 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
1368 (15%)

核芯显卡FP32性能(单精度GFLOPS)

处理器核芯显卡的理论计算性能(32bit,以GFLOPS为单位)。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
Intel HD Graphics (Westmere) @ 0.73 GHz
35 (1%)

PassMark CPU Mark的估计结果

以下列出的CPU中,有一部分基准测试是由CPU-panda团队完成的。但是,大部分的CPU并没有被实际测试,其成绩由CPU-monkey团队的“秘密配方”估计得到。因此,这些分数不能准确反映实际的Passmark CPU基准测试,并且不受到PassMark Software私人有限公司的认可。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
15472 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
2472 (16%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 基准测试基于 Redshift 渲染引擎,该引擎也用于 Maxon 的 3D 程序 Cinema 4D。 基准测试每次运行 10 分钟,以测试处理器是否受到其发热的限制。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
120 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.73 GHz
0 (0%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 基准测试的多核测试使用所有 CPU 核心,使用 Redshift 渲染引擎进行渲染,该引擎也用于 Maxons Cinema 4D。 基准测试运行时长为 10 分钟,以测试处理器是否受到发热量的限制。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
555 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.73 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代产品,也基于Cinema 4套件。Cinema 4是一款用于创建3D表单的软件。单核测试仅使用一个CPU核心,CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1592 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.73 GHz
0 (0%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代产品,也基于Cinema 4套件。Cinema 4是一款用于创建3D表单的软件。多核测试涉及所有CPU核心,并且能充分利用超线程技术。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8558 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
0 (0%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
2596 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.73 GHz
0 (0%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是现代计算机、笔记本电脑和智能手机的基准测试。 新的是对更新的 CPU 架构的优化利用,例如基于 big.LITTLE 概念并结合不同大小的 CPU 内核。 多核基准测试评估处理器所有 CPU 内核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超线程等虚拟线程改进对基准测试结果产生了积极影响。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
10062 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
0 (0%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender是一个免费的3D图形软件,用于渲染(创建)3D物体,也可以为3D物体添加纹理和动画。Blender基准测试可以创建预定义的场景,并测量渲染整个场景所需的时间。所需的时间越短越好。我们选择bmw27作为基准测试场景。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
277 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
0 (0%)

CPU 每瓦性能(效率)

Cinebench R23(多核)基准测试中满负载下处理器的效率。 基准测试结果除以所需的平均能量(CPU 封装功率,以瓦为单位)。 该值越高,CPU 在满负载下的效率越高。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8,558 CB R23 MC @ 20 W
428 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
3.46 GHz
0 (0%)

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算,尤其是音频、图像和视频处理,比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多,机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)
Intel Core i5-670 Intel Core i5-670
2C 4T @ 3.46 GHz
0 (0%)

使用该处理器的设备

Apple M2 (8-GPU) Intel Core i5-670
Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)
未知

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