Qualcomm Snapdragon 7c Gen 2 vs MediaTek Dimensity 9000

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।

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।

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 बेंचमार्क स्मार्टफोन के प्रदर्शन को मापने के लिए बहुत उपयुक्त है। AnTuTu 9 3डी ग्राफिक्स पर काफी भारी है और अब "मेटल" ग्राफिक्स इंटरफेस का भी उपयोग कर सकता है। AnTuTu में, मेमोरी और UX (उपयोगकर्ता अनुभव) का परीक्षण ब्राउज़र और ऐप के उपयोग का अनुकरण करके भी किया जाता है। AnTuTu संस्करण 9 Android या iOS पर चलने वाले किसी भी ARM CPU की तुलना कर सकता है। विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर बेंचमार्क किए जाने पर डिवाइस सीधे तुलनीय नहीं हो सकते हैं।

AnTuTu 9 बेंचमार्क में, प्रोसेसर का सिंगल-कोर प्रदर्शन केवल थोड़ा भारित होता है। रेटिंग प्रोसेसर के मल्टी-कोर प्रदर्शन, कार्यशील मेमोरी की गति और आंतरिक ग्राफिक्स के प्रदर्शन से बनी होती है।

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।