Qualcomm Snapdragon 7c Gen 2 vs Intel Xeon Gold 6342

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।

Blender 3.1 Benchmark

ब्लेंडर बेंचमार्क 3.1 में, "राक्षस", "जंकशॉप" और "कक्षा" दृश्यों का प्रतिपादन किया जाता है और सिस्टम द्वारा आवश्यक समय को मापा जाता है। हमारे बेंचमार्क में हम सीपीयू का परीक्षण करते हैं न कि ग्राफिक्स कार्ड का। मार्च 2022 में ब्लेंडर 3.1 को स्टैंडअलोन संस्करण के रूप में प्रस्तुत किया गया था।

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।