Intel Xeon Gold 5220R vs AMD Ryzen 5 8640HS

Cinebench 2024 (Single-Core)

सिनेबेंच 2024 बेंचमार्क रेडशिफ्ट रेंडरिंग इंजन पर आधारित है, जिसका उपयोग मैक्सन के 3डी प्रोग्राम सिनेमा 4डी में भी किया जाता है। यह परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क रन प्रत्येक 10 मिनट लंबे होते हैं कि प्रोसेसर अपनी गर्मी उत्पादन द्वारा सीमित है या नहीं।

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।

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।

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।