Qualcomm Snapdragon 8cx 基準、測試和規格
最近更新時間:
Qualcomm Snapdragon 8cx 有 8 個 CPU 核心，可以同時處理 8 個線程。 該處理器是在 Q4/2018 中提供的，並且基於 2。 Qualcomm Snapdragon 系列的生成。 在 Geekbench 5 基準測試中，Qualcomm Snapdragon 8cx 取得了 724 分（單核）或 2,808 分（多核）的結果-核）。
| 姓: | Qualcomm Snapdragon 8cx |
|---|---|
| 家庭: | Qualcomm Snapdragon (102) |
| CPU組: | Qualcomm Snapdragon 8cx (2) |
| 架構: | Kryo 495 |
| 部分: | Mobile |
| 一代: | 2 |
| 前任: | -- |
| 接班人: | -- |
CPU核心數與基礎頻率
Qualcomm Snapdragon 8cx 有 8 個核心。 Qualcomm Snapdragon 8cx 的時鐘頻率為 2.84 GHz。 可以使用 CPU 核心的數量進行初始性能評估。
| CPU 核心 / Threads: | 8 / 8 |
|---|---|
| 核心架構: | hybrid (big.LITTLE) |
| A-Core: | 4x Kryo 495 Gold |
| B-Core: | 4x Kryo 495 Silver |
| 超執行緒技術 / SMT: | 否 |
|---|---|
| 超頻: | 否 |
| A-Core 頻率: | 2.84 GHz |
| B-Core 頻率: | 1.80 GHz |
人工智能和機器學習
在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
| AI-硬件: | Qualcomm AI engine |
|---|---|
| 人工智能規範: | Hexagon 685 @ 3 TOPS |
内建顯示晶片
例如，Qualcomm Snapdragon 8cx 具有集成顯卡，系統可使用該顯卡高效播放視頻。 Qualcomm Snapdragon 8cx 安裝了 Qualcomm Adreno 680，其中有 8 流式多處理器（768 著色器）。
| GPU型號: | Qualcomm Adreno 680 |
|---|---|
| GPU頻率: | 0.25 GHz |
| GPU (加速頻率): | 0.59 GHz |
| 運算單元: | 8 |
| Shader: | 768 |
| Hardware Raytracing: | 否 |
| 發售日期: | Q4/2018 |
| 最大加速頻率: | 2 |
|---|---|
| Generation: | 5 |
| Direct X: | 12.0 |
| 製程: | 7 nm |
| 最大顯存: | 4 GB |
| Frame Generation: | 否 |
硬體解碼支援
具有集成顯卡的處理器可以使用這些視頻編解碼器更快地進行處理。 對現代編解碼器的支持可以顯著提高視頻播放過程中的系統效率。
| h265 / HEVC (8 bit): | 解碼 / 編碼 |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | 解碼 / 編碼 |
| h264: | 解碼 / 編碼 |
| VP8: | 解碼 / 編碼 |
| VP9: | 解碼 |
| AV1: | 否 |
|---|---|
| AVC: | 解碼 |
| VC-1: | 解碼 |
| JPEG: | 解碼 / 編碼 |
記憶體 & PCIeQualcomm Snapdragon 8cx 支持最大 16 GB 內存。 根據主板的不同，處理器最多可以使用 8 (Octa Channel) 個內存通道。 這導致主存儲器的最大帶寬為68.2 GB/s。 |
|
| 記憶體類型: | 內存帶寬: |
|---|---|
| LPDDR4X-4266 | 68.2 GB/s |
| 最大記憶體: | 16 GB |
| 記憶體通道: | 8 (Octa Channel) |
| ECC: | 否 |
| PCIe: | |
| PCIe 帶寬: | -- |
散熱管理Qualcomm Snapdragon 8cx 的 TDP 為 7 W。 根據 TDP，系統製造商可以而且必鬚根據處理器調整冷卻解決方案。 |
|
|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 7 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | -- |
| TDP down: | -- |
| Tjunction max.: | -- |
技術細節
現代生產減少了處理器的廢熱並提高了效率。 Qualcomm Snapdragon 8cx 是在 7 nm 中製作的，並具有 2.00 MB 緩存。
| 製程: | 7 nm |
|---|---|
| 芯片設計: | 小芯片 |
| 針腳: | -- |
| L2-Cache: | -- |
| L3-Cache: | 2.00 MB |
| AES-NI: | 否 |
| 操作系統: | Android, Windows 10 (ARM) |
| 虛擬化: | 無 |
|---|---|
| 指令集 (ISA): | Armv8-A (64 bit) |
| ISA擴展: | -- |
| 發售日期: | Q4/2018 |
| 發布價格: | -- |
| 代號: | SC8180X |
| 文件: | 技術數據表 |
8C 8T @ 2.84 GHz
以優惠價在Amazon上購買
評價該處理器
基準測試結果
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。
|
AMD Ryzen 3 2300U
4C 4T @ 3.40 GHz |
||
|
Intel Core i3-4360T
2C 4T @ 3.20 GHz |
||
|
|
Intel Core i3-6100E
2C 4T @ 2.70 GHz |
||
|
Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 855
8C 8T @ 2.84 GHz |
||
|
Intel Core i7-3615QE
4C 8T @ 3.30 GHz |
||
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。
|
|
Intel Core i7-3630QM
4C 8T @ 2.40 GHz |
||
|
Intel Core i5-4590
4C 4T @ 3.50 GHz |
||
|
|
Intel Core i5-1030G7
4C 8T @ 3.10 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 GHz |
||
|
|
Intel Core i5-8265U
4C 8T @ 2.30 GHz |
||
|
|
Intel Core i7-4770TE
4C 8T @ 3.20 GHz |
||
內建顯卡FP32性能(單精確度GFLOPS)
處理器內建顯卡的理論計算性能（32bit，以GFLOPS為單位）。GFLOPS表示內建顯卡每秒可以執行多少億個浮點操作。
|
|
Intel Core i5-1350P
Intel Iris Xe Graphics 80 (Alder Lake) @ 1.50 GHz |
||
|
|
Intel Core i5-13600H
Intel Iris Xe Graphics 80 (Alder Lake) @ 1.50 GHz |
||
|
AMD Ryzen 7 5825C
AMD Radeon RX Vega 8 (Raven Ridge) @ 1.80 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 8cx
Qualcomm Adreno 680 @ 0.59 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 8s Gen 3
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 for Galaxy
Qualcomm Adreno 740 @ 0.72 GHz |
||
|
Intel Core Ultra 5 125UL
Intel Iris Xe 4 Core Graphics 64 EUs (Meteor Lake) @ 1.85 GHz |
||
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的性能
在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
|
|
Qualcomm Snapdragon 730
8C 8T @ 2.20 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 480 5G
8C 8T @ 2.00 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 680 4G
8C 8T @ 2.40 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 8cx
8C 8T @ 2.84 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 678
8C 8T @ 2.20 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 712
8C 8T @ 2.30 GHz |
||
|
|
Qualcomm Snapdragon 710
8C 8T @ 2.20 GHz |
||
基準測試
熱門比較
返回首頁
