AMD Ryzen Threadripper PRO 5995WX vs Apple M1 Ultra (48-GPU)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 является преемником Cinebench R20 и также основан на Cinema 4 Suite. Cinema 4 — всемирно используемая программа для создания 3D-форм. В одноядерном тесте используется только одно ядро ЦП, количество ядер или возможность гиперпоточности не учитываются.

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 является преемником Cinebench R20 и также основан на Cinema 4 Suite. Cinema 4 — всемирно используемая программа для создания 3D-форм. Многоядерный тест задействует все ядра ЦП и использует большое преимущество гиперпоточности.

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 — кроссплатформенный бенчмарк, интенсивно использующий системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. В одноядерном тесте используется только одно ядро ЦП, количество ядер или возможность гиперпоточности не учитываются.

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 — кроссплатформенный бенчмарк, интенсивно использующий системную память. Быстрая память сильно подтолкнет результат. Многоядерный тест задействует все ядра ЦП и использует большое преимущество гиперпоточности.

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 — это бенчмарк для современных компьютеров, ноутбуков и смартфонов. Новым является оптимизированное использование новых архитектур ЦП, например, основанное на концепции big.LITTLE и объединении ядер ЦП разного размера. Одноядерный тест оценивает только производительность самого быстрого ядра ЦП, количество ядер ЦП в процессоре здесь не имеет значения.

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 — это бенчмарк для современных компьютеров, ноутбуков и смартфонов. Новым является оптимизированное использование новых архитектур ЦП, например, основанное на концепции big.LITTLE и объединении ядер ЦП разного размера. Многоядерный тест оценивает производительность всех ядер процессора. Усовершенствования виртуальных потоков, такие как AMD SMT или Intel Hyper-Threading, положительно влияют на результат теста.

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 является преемником Cinebench R15 и также основан на Cinema 4 Suite. Cinema 4 — всемирно используемая программа для создания 3D-форм. В одноядерном тесте используется только одно ядро ЦП, количество ядер или возможность гиперпоточности не учитываются.

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 является преемником Cinebench R15 и также основан на Cinema 4 Suite. Cinema 4 — всемирно используемая программа для создания 3D-форм. Многоядерный тест задействует все ядра ЦП и использует большое преимущество гиперпоточности.

iGPU — производительность FP32 (гигафлопс с одинарной точностью)

Теоретическая вычислительная производительность внутреннего графического блока процессора с простой точностью (32 бита) в GFLOPS. GFLOPS указывает, сколько миллиардов операций с плавающей запятой iGPU может выполнять в секунду.

Blender 3.1 Benchmark

В Blender Benchmark 3.1 визуализируются сцены «монстр», «лавка старья» и «класс», и измеряется время, требуемое системой. В нашем тесте мы тестируем процессор, а не видеокарту. Blender 3.1 был представлен как отдельная версия в марте 2022 года.

Предполагаемые результаты PassMark CPU Mark

Некоторые из процессоров, перечисленных ниже, были протестированы CPU-monkey. Однако большинство процессоров не тестировались, а результаты оценивались по секретной фирменной формуле CPU-monkey. Как таковые, они не точно отражают фактические значения оценок ЦП Passmark и не одобрены PassMark Software Pty Ltd.

V-Ray CPU-Render Benchmark

V-Ray — это программное обеспечение для 3D-рендеринга от производителя Chaos для дизайнеров и художников. В отличие от многих других движков рендеринга, V-Ray поддерживает так называемый гибридный рендеринг, при котором ЦП и ГП работают одновременно.

Производительность искусственного интеллекта / машинного обучения

Процессоры с поддержкой искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) могут выполнять многие вычисления, особенно аудио, изображения и видео, намного быстрее, чем классические процессоры. Алгоритмы машинного обучения улучшают свою производительность по мере того, как больше данных они собирают с помощью программного обеспечения. Задачи машинного обучения можно обрабатывать до 10 000 раз быстрее, чем с помощью классического процессора.