AMD A8-7150B vs Samsung Exynos 2400

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

Geekbench 6 (Single-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم معيار أحادي النواة فقط بتقييم أداء أسرع نواة وحدة المعالجة المركزية ، وعدد أنوية وحدة المعالجة المركزية في المعالج غير ذي صلة هنا.

Geekbench 6 (Multi-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم المعيار متعدد النواة بتقييم أداء جميع نوى وحدة المعالجة المركزية في المعالج. إن تحسينات الخيط الافتراضي مثل AMD SMT أو Hyper-Threading من Intel لها تأثير إيجابي على نتيجة الاختبار.

معالج iGPU - أداء FP32 (دقة GFLOPS أحادية)

أداء الحوسبة النظرية لوحدة الرسوميات الداخلية للمعالج بدقة بسيطة (32 بت) في GFLOPS. يشير GFLOPS إلى عدد مليار عملية فاصلة عائمة يمكن أن يؤديها iGPU في الثانية.

AnTuTu 10 Benchmark

يعد اختبار AnTuTu 10 أحد أفضل المعايير المعروفة لمعالجات الأجهزة المحمولة، وهو متوفر الآن في الإصدار 10. هناك إصدار للهواتف الذكية والأجهزة اللوحية التي تعمل بنظام Android، بالإضافة إلى إصدار لأجهزة Apple المحمولة، مثل iPhone وiPad.

يتكون معيار Antutu 10 من 3 مراحل. في المرحلة الأولى، يتم اختبار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الخاصة بالجهاز، وفي المرحلة الثانية يتم اختبار الرسومات، وفي المرحلة النهائية يتم دفع الجهاز بأكمله إلى حدود الأداء من خلال تقديم رسومات ثلاثية الأبعاد.

لذلك يعد Antutu 10 مثاليًا لمقارنة أداء الأجهزة المختلفة.

النتائج المقدرة لـ PassMark CPU Mark

تم قياس بعض وحدات المعالجة المركزية المدرجة أدناه بواسطة CPU-monkey. ومع ذلك ، لم يتم اختبار غالبية وحدات المعالجة المركزية (CPU) وتم تقدير النتائج بواسطة صيغة الملكية السرية الخاصة بـ CPU-monkey. على هذا النحو ، فهي لا تعكس بدقة قيم علامة Passmark CPU الفعلية ولا يتم اعتمادها من قبل PassMark Software Pty Ltd.

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 هو خليفة Cinebench 11.5 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15 هو خليفة Cinebench 11.5 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 هو معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 هو معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

Cinebench R11.5, 64bit (Single-Core)

يعتمد Cinebench 11.5 على Cinema 4D Suite ، وهو برنامج شائع لإنشاء النماذج والأشياء الأخرى ثلاثية الأبعاد. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.

Cinebench R11.5, 64bit (Multi-Core)

يعتمد Cinebench 11.5 على Cinema 4D Suite ، وهو برنامج شائع لإنشاء النماذج والأشياء الأخرى ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.

أداء AI / ML

يمكن للمعالجات التي تدعم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) معالجة العديد من العمليات الحسابية ، خاصةً معالجة الصوت والصور والفيديو ، أسرع بكثير من المعالجات التقليدية. تعمل خوارزميات ML على تحسين أدائها كلما زادت البيانات التي جمعتها عبر البرنامج. يمكن معالجة مهام ML بسرعة تصل إلى 10000 مرة مقارنة بالمعالج الكلاسيكي.