Qualcomm Snapdragon 8cx vs Intel Xeon Platinum 8358P

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.

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.

Monero Hashrate kH/s

Kripto para birimi Monero, Kasım 2019'dan beri RandomX algoritmasını kullanıyor. Bu PoW (iş kanıtı) algoritması yalnızca bir işlemci (CPU) veya bir grafik kartı (GPU) kullanılarak makul bir şekilde hesaplanabilir. Kasım 2019'a kadar Monero için CryptoNight algoritması kullanılıyordu, ancak ASIC'ler kullanılarak hesaplanabiliyordu. RandomX, çok sayıda CPU çekirdeği, önbellek ve mümkün olduğunca çok sayıda bellek kanalı aracılığıyla ana belleğin hızlı bağlantısından yararlanır. HiveOS işletim sistemi altında XMRig v6.x ile test edilmiştir.

Monero ticareti yapmak için kripto komisyoncusu Kraken.com'a kaydolabilirsiniz. Birkaç yıldır orada müşteriyiz ve şimdiye kadar çok memnun kaldık.

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.