Intel Xeon E5-1680 v2 vs Qualcomm Snapdragon 8c

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.

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.