AMD FX-8100 vs Qualcomm Snapdragon 675

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.

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 adalah penerus dari Cinebench R15 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 هو خليفة Cinebench R15 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.

AnTuTu 8 Benchmark

يقيس AnTuTu 8 Benchmark أداء شركة نفط الجنوب. يقيس AnTuTu وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة بالإضافة إلى UX (تجربة المستخدم) من خلال محاكاة استخدام المتصفح والتطبيق. يمكن لـ AnTuTu قياس أداء أي وحدة معالجة مركزية ARM تعمل تحت نظام Android أو iOS. قد لا تكون الأجهزة قابلة للمقارنة بشكل مباشر إذا تم تنفيذ المعيار تحت أنظمة تشغيل مختلفة. في معيار AnTuTu 8 ، يتم ترجيح أداء المعالج أحادي النواة بشكل طفيف فقط. يتكون التقييم من أداء متعدد النواة للمعالج وسرعة ذاكرة الوصول العشوائي وأداء الرسومات الداخلية.

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.

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.