Qualcomm Snapdragon 8cx Gen. 2 vs Intel Core i5-1340P

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.

3DMark Time Spy ([graphics_score])

3DMark Time Spy, bilgisayarın oyun yeteneklerini test eden bir kıyaslamadır. Hem CPU hem de grafik kartının (GPU) performansı test edilir.

3DMark Time Spy kıyaslamasına göre yazılım üç puan görüntüler: CPU ve GPU performansını içeren toplam puan, grafik noktaları ve CPU puanları. Bu kıyaslamada yalnızca grafik performansıyla ilgilendiğimiz için bu kıyaslamada yalnızca grafik noktalarını kullanıyoruz. Bunlar ayrıca genel 3DMark Time Spy derecelendirmesinin çoğunluğunu oluşturur.

Dikkat: Elde edilen puanları internetteki diğer değerlerle karşılaştırdığınızda emin olun bazı siteler toplam puanı kullanırken bazıları (bizim gibi) sadece grafik puanlarını kullanır.

3DMark Time Spy, oyun performansının çok gerçekçi bir şekilde belirlenmesi nedeniyle pratikteki en iyi 3D kıyaslamalarından biridir.

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.

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

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.