Intel Core2 Duo E7300 vs MediaTek Dimensity 1000

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.

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.

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8 Benchmark, bir SoC'nin performansını ölçer. AnTuTu, tarayıcı ve uygulama kullanımını simüle ederek CPU, GPU, Bellek ve UX'i (Kullanıcı Deneyimi) karşılaştırır. AnTuTu, Android veya iOS altında çalışan herhangi bir ARM CPU'yu kıyaslayabilir. Karşılaştırma farklı işletim sistemleri altında gerçekleştirildiyse cihazlar doğrudan karşılaştırılamayabilir.

AnTuTu 8 kıyaslamasında, bir işlemcinin tek çekirdekli performansı sadece hafif ağırlıklı. Değerlendirme, işlemcinin çok çekirdekli performansından, RAM hızından ve dahili grafiklerin performansından oluşur.

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.

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

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.