AMD Ryzen 7 7840H vs AMD Ryzen 7 5800

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Geekbench 6 (Single-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। सिंगल-कोर बेंचमार्क केवल सबसे तेज सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, प्रोसेसर में सीपीयू कोर की संख्या यहां अप्रासंगिक है।

Geekbench 6 (Multi-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। मल्टी-कोर बेंचमार्क प्रोसेसर के सभी सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। एएमडी एसएमटी या इंटेल के हाइपर-थ्रेडिंग जैसे वर्चुअल थ्रेड सुधारों का बेंचमार्क परिणाम पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

iGPU - FP32 प्रदर्शन (एकल-सटीक GFLOPS)

GFLOPS में सरल सटीकता (32 बिट) के साथ प्रोसेसर की आंतरिक ग्राफिक्स इकाई का सैद्धांतिक कंप्यूटिंग प्रदर्शन। GFLOPS इंगित करता है कि iGPU प्रति सेकंड कितने बिलियन फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन कर सकता है।

3DMark Time Spy ([graphics_score])

3DMark Time Spy

PassMark CPU Mark के लिए अनुमानित परिणाम

नीचे सूचीबद्ध कुछ सीपीयू को सीपीयू-बंदर द्वारा बेंचमार्क किया गया है। हालाँकि अधिकांश CPU का परीक्षण नहीं किया गया है और परिणामों का अनुमान CPU-बंदर के गुप्त स्वामित्व सूत्र द्वारा लगाया गया है। जैसे कि वे वास्तविक पासमार्क सीपीयू मार्क मूल्यों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं और पासमार्क सॉफ्टवेयर प्राइवेट लिमिटेड द्वारा समर्थित नहीं हैं।

CPU-Z Benchmark 17 (Single-Core)

सीपीयू-जेड बेंचमार्क सभी बेंचमार्क गणनाओं को पूरा करने के लिए सिस्टम को लगने वाले समय को मापकर प्रोसेसर के प्रदर्शन को मापता है। बेंचमार्क जितनी तेजी से पूरा होता है, स्कोर उतना ही अधिक होता है।

CPU-Z Benchmark 17 (Multi-Core)

सीपीयू-जेड बेंचमार्क सभी बेंचमार्क गणनाओं को पूरा करने के लिए सिस्टम को लगने वाले समय को मापकर प्रोसेसर के प्रदर्शन को मापता है। बेंचमार्क जितनी तेजी से पूरा होता है, स्कोर उतना ही अधिक होता है।

Monero Hashrate kH/s

क्रिप्टो करेंसी मोनरो नवंबर 2019 से रैंडमएक्स एल्गोरिथम का उपयोग कर रही है। यह पीओडब्ल्यू (काम का सबूत) एल्गोरिदम केवल एक प्रोसेसर (सीपीयू) या एक ग्राफिक्स कार्ड (जीपीयू) का उपयोग करके कुशलता से गणना की जा सकती है। क्रिप्टोनाइट एल्गोरिथ्म का उपयोग नवंबर 2019 तक मोनेरो के लिए किया गया था, लेकिन इसकी गणना ASICs का उपयोग करके की जा सकती है। RandomX अधिक से अधिक CPU कोर, कैशे और मेमोरी के तेज़ कनेक्शन से अधिक से अधिक मेमोरी चैनलों के माध्यम से लाभान्वित होता है। ऑपरेशन सिस्टम HiveOS के तहत XMRig v6.x के साथ परीक्षण किया गया।

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V-Ray CPU-Render Benchmark

वी-रे डिजाइनरों और कलाकारों के लिए निर्माता कैओस का एक 3डी रेंडरिंग सॉफ्टवेयर है। कई अन्य रेंडर इंजनों के विपरीत, वी-रे तथाकथित हाइब्रिड रेंडरिंग में सक्षम है, जिसमें सीपीयू और जीपीयू एक ही समय में एक साथ काम करते हैं।

एआई / एमएल प्रदर्शन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के समर्थन वाले प्रोसेसर क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में बहुत तेजी से कई गणनाओं, विशेष रूप से ऑडियो, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग को प्रोसेस कर सकते हैं। एमएल के लिए एल्गोरिदम उनके प्रदर्शन में सुधार करते हैं जितना अधिक डेटा उन्होंने सॉफ्टवेयर के माध्यम से एकत्र किया है। क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में एमएल कार्यों को 10,000 गुना तेजी से संसाधित किया जा सकता है।