Apple M2 Max (38-GPU) vs Intel Core i5-3320M

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 kıyaslaması, Maxon'un 3D programı Cinema 4D'de de kullanılan Redshift işleme motorunu temel alıyor. Karşılaştırmalı çalışmaların her biri, işlemcinin ısı üretimi nedeniyle sınırlı olup olmadığını test etmek için 10 dakika uzunluğundadır.

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 testinin Çok Çekirdekli testi, Maxons Cinema 4D'de de kullanılan Redshift işleme motorunu kullanarak işlemek için tüm işlemci çekirdeklerini kullanır. Karşılaştırma çalışması, işlemcinin ısı üretimi nedeniyle sınırlı olup olmadığını test etmek için 10 dakika sürüyor.

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20'in devamıdır ve aynı zamanda Cinema 4 Suite'e dayanmaktadır. Cinema 4, 3D formları oluşturmak için dünya çapında kullanılan bir yazılımdır. Tek çekirdekli test sadece bir CPU çekirdeği kullanır, çekirdek veya hyperthreading sayılmaz.

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20'in devamıdır ve aynı zamanda Cinema 4 Suite'e dayanmaktadır. Cinema 4, 3D formları oluşturmak için dünya çapında kullanılan bir yazılımdır. Çok çekirdekli test, tüm CPU çekirdeklerini içerir ve büyük bir hyperthreading avantajına sahiptir.

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, sistem belleğini yoğun olarak kullanan bir çapraz plattform testidir. Hızlı bir hafıza(RAM) sonucu çok fazla etkileyecektir. Tek çekirdekli test, sadece bir CPU çekirdeği kullanır, çekirdek veya hyperthreading yeteneği sayılmaz.

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5, sistem belleğini yoğun olarak kullanan bir çapraz plattform testidir. Hızlı bir hafıza(RAM) sonucu çok fazla etkileyecektir. Çok çekirdekli test, tüm CPU çekirdeklerini içerir ve büyük bir hyperthreading avantajına sahiptir.

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6, modern bilgisayarlar, dizüstü bilgisayarlar ve akıllı telefonlar için bir ölçüttür. Yeni olan, örneğin big.LITTLE konseptine dayanan ve farklı boyutlardaki CPU çekirdeklerini birleştiren daha yeni CPU mimarilerinin optimize edilmiş kullanımıdır. Tek çekirdekli kıyaslama, yalnızca en hızlı CPU çekirdeğinin performansını değerlendirir, burada bir işlemcideki CPU çekirdeği sayısı önemli değildir.

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6, modern bilgisayarlar, dizüstü bilgisayarlar ve akıllı telefonlar için bir ölçüttür. Yeni olan, örneğin big.LITTLE konseptine dayanan ve farklı boyutlardaki CPU çekirdeklerini birleştiren daha yeni CPU mimarilerinin optimize edilmiş kullanımıdır. Çok çekirdekli kıyaslama, işlemcinin tüm CPU çekirdeklerinin performansını değerlendirir. AMD SMT veya Intel'in Hyper-Threading gibi sanal iş parçacığı geliştirmeleri, kıyaslama sonucu üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.

iGPU - FP32 Performansı (Tek hassasiyetli GFLOPS)

GFLOPS'ta işlemcinin dahili grafik biriminin basit doğrulukta (32 bit) teorik bilgi işlem performansı. GFLOPS, iGPU'nun saniyede kaç milyar kayan nokta işlemi gerçekleştirebileceğini gösterir.

PassMark CPU Mark için tahmini sonuçlar

Aşağıda listelenen bazı işlemciler, CPU-Panda tarafından kıyaslanmıştır. Ancak, CPU'ların çoğu test edilmemiştir ve sonuçlar CPU-Monkey'in gizli tescilli formülü ile tahmin edilmiştir. Bu nedenle gerçek Passmark CPU işareti değerlerini doğru olarak yansıtmazlar ve PassMark Software Pty Ltd. tarafından onaylanmazlar.

CPU-Z Benchmark 17 (Multi-Core)

CPU-Z kıyaslaması, sistemin tüm kıyaslama hesaplamalarını tamamlaması için geçen süreyi ölçerek bir işlemcinin performansını ölçer. Kıyaslama ne kadar hızlı tamamlanırsa, puan o kadar yüksek olur.

Watt başına CPU performansı (verimlilik)

Cinebench R23 (çok çekirdekli) testinde işlemcinin tam yükteki verimliliği. Karşılaştırma sonucu, gereken ortalama enerjiye (watt cinsinden CPU paketi gücü) bölünür. Değer ne kadar yüksek olursa CPU tam yük altında o kadar verimli olur.

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) için Performans

İşlemcinin AI biriminin performans değerleri. İzole edilmiş NPU performansı burada belirtilmektedir; genel AI performansı (NPU+CPU+iGPU) daha yüksek olabilir.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) destekli işlemciler, başta ses, görüntü ve video işleme olmak üzere birçok hesaplamayı klasik işlemcilerden çok daha hızlı işleyebilir. Makine öğrenimi için algoritmalar, yazılım aracılığıyla topladıkları daha fazla veriyle performanslarını artırır. Performans, saniyedeki aritmetik işlemlerin (TOPS) sayısıyla (trilyon) verilir.