Qualcomm Snapdragon 8cx Gen. 2 vs AMD A4-3310MX

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.

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.

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3, 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 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3, 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.

Cinebench R11.5, 64bit (Multi-Core)

Cinebench 11.5, 3 boyutlu formlar ve diğer materyaller üretmek için popüler olan bir yazılım olan Cinema 4D Suite'i temel alır. Çok çekirdekli test, tüm CPU çekirdeklerini kullanır ve büyük bir hyperthreading avantajına sahiptir.

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.