MediaTek Dimensity 9300 基准、测试和规格
最近更新时间:
MediaTek Dimensity 9300 有 8 个 CPU 核心，可以同时处理 8 个线程。 该处理器是在 Q4/2023 中提供的，并且基于 5。 Mediatek Dimensity 系列的生成。
| 处理器编号: | MediaTek Dimensity 9300 |
|---|---|
| 家族: | Mediatek Dimensity (36) |
| CPU系列: | MediaTek Dimensity 9300 (1) |
| 架构: | Cortex-X4 / -A720 |
| 垂直市场: | Mobile |
| 代次: | 5 |
| 先代产品: | MediaTek Dimensity 9200+ |
| 后代产品: | -- |
CPU核心数与基础频率
MediaTek Dimensity 9300 有 8 个核心。 MediaTek Dimensity 9300 的时钟频率为 3.25 GHz。 可以使用 CPU 核心的数量进行初始性能评估。
| CPU 核心 / Threads: | 8 / 8 |
|---|---|
| 核心架构: | hybrid (big.LITTLE) |
| A-Core: | 1x Cortex-X4 |
| B-Core: | 3x Cortex-X4 |
| C-Core: | 4x Cortex-A720 |
| 超线程技术 / SMT: | 否 |
|---|---|
| 超频: | 否 |
| A-Core 频率: | 3.25 GHz |
| B-Core 频率: | 2.85 GHz |
| C-Core 频率: | 2.00 GHz |
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。
| AI-硬件: | Mediatek APU |
|---|---|
| 人工智能规范: | MediaTek APU 790 @ 33 TOPS |
核芯显卡
例如，MediaTek Dimensity 9300 具有集成显卡，系统可使用该显卡高效播放视频。 MediaTek Dimensity 9300 安装了 ARM Immortalis-G720 MC12，其中有 12 流式多处理器（-- 着色器）。
| GPU型号: | ARM Immortalis-G720 MC12 |
|---|---|
| GPU频率: | 1.00 GHz |
| GPU (加速频率): | 无加速频率 |
| 运算单元: | 12 |
| Shader: | -- |
| Hardware Raytracing: | 否 |
| 发售日期: | Q4/2023 |
| 最大显示器数量: | 0 |
|---|---|
| Generation: | -- |
| Direct X: | 12 |
| 工艺: | 4 nm |
| 最大显存: | -- |
| Frame Generation: | 否 |
硬件解码支持
具有集成显卡的处理器可以使用这些视频编解码器更快地进行处理。 对现代编解码器的支持可以显着提高视频播放过程中的系统效率。
| h265 / HEVC (8 bit): | 解码 / 编码 |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | 解码 / 编码 |
| h264: | 解码 / 编码 |
| VP8: | 解码 / 编码 |
| VP9: | 解码 / 编码 |
| AV1: | 解码 |
|---|---|
| AVC: | 解码 / 编码 |
| VC-1: | 解码 / 编码 |
| JPEG: | 解码 / 编码 |
内存 & PCIeMediaTek Dimensity 9300 支持最大 16 GB 内存。 根据主板的不同，处理器最多可以使用 4 (Quad Channel) 个内存通道。 这导致主存储器的最大带宽为76.8 GB/s。 |
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| 内存类型: | 内存带宽: |
|---|---|
| LPDDR5X-9600 | 76.8 GB/s |
| 最大内存: | 16 GB |
| 内存通道: | 4 (Quad Channel) |
| ECC: | 否 |
| PCIe: | |
| PCIe 带宽: | -- |
散热管理MediaTek Dimensity 9300 的 TDP 为 12.5 W。 根据 TDP，系统制造商可以而且必须根据处理器调整冷却解决方案。 |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 12.5 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | -- |
| TDP down: | -- |
| Tjunction max.: | -- |
技术细节
现代生产减少了处理器的废热并提高了效率。 MediaTek Dimensity 9300 是在 4 nm 中制作的，并具有 18.00 MB 缓存。
| 工艺: | 4 nm |
|---|---|
| 芯片设计: | 小芯片 |
| 插槽: | -- |
| L2-Cache: | -- |
| L3-Cache: | 18.00 MB |
| AES-NI: | 否 |
| 操作系统: | Android |
| 虚拟化: | 无 |
|---|---|
| 指令集 (ISA): | Armv9-A (64 bit) |
| 指令集扩展: | -- |
| 发售日期: | Q4/2023 |
| 发布价格: | -- |
| 代号: | MT6989 |
| 文件: | 技术数据表 |
8C 8T @ 3.25 GHz
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评价该处理器
基准测试结果
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。
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Intel Core Ultra 7 155H
16C 22T @ 4.80 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3
8C 8T @ 3.40 GHz |
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Intel Xeon E-2356G
6C 12T @ 5.00 GHz |
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MediaTek Dimensity 9300
8C 8T @ 3.25 GHz |
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AMD EPYC 9174F
16C 32T @ 4.40 GHz |
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Intel Core i7-12700HL
14C 20T @ 4.70 GHz |
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Intel Core i7-12700H
14C 20T @ 4.70 GHz |
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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。
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Intel Core i5-11400
6C 12T @ 4.20 GHz |
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Intel Core i5-11400F
6C 12T @ 4.20 GHz |
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Intel Core i7-8086K
6C 12T @ 4.30 GHz |
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MediaTek Dimensity 9300
8C 8T @ 3.25 GHz |
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AMD Ryzen 9 5980HX
8C 16T @ 4.40 GHz |
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AMD Ryzen 5 PRO 8540U
6C 12T @ 3.20 GHz |
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AMD Ryzen 5 8540U
6C 12T @ 3.20 GHz |
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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。
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Intel Core i5-8305G
AMD Radeon RX Vega M GL @ 1.01 GHz |
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Intel Core i7-8705G
AMD Radeon RX Vega M GL @ 1.01 GHz |
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Intel Core i7-8706G
AMD Radeon RX Vega M GL @ 1.01 GHz |
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MediaTek Dimensity 9300
ARM Immortalis-G720 MC12 @ 1.00 GHz |
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HiSilicon Kirin 9000
ARM Mali-G78 MP24 @ 0.76 GHz |
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Apple M1 (7-GPU)
Apple M1 (7 Core) @ 1.30 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3
Qualcomm Adreno 750 @ 0.90 GHz |
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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。
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Apple A17 Pro
6C 6T @ 3.78 GHz |
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Apple M3
8C 8T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3
8C 8T @ 3.40 GHz |
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MediaTek Dimensity 9300
8C 8T @ 3.25 GHz |
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Qualcomm Snapdragon 888+
8C 8T @ 3.00 GHz |
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Apple M2 Ultra (76-GPU)
24C 24T @ 0.66 GHz |
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Apple M2 Ultra (60-GPU)
24C 24T @ 0.66 GHz |
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基准测试
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