AMD Ryzen 5 8540U vs AMD Ryzen 5 8640HS

Cinebench 2024 (Single-Core)

Điểm chuẩn Cinebench 2024 dựa trên công cụ kết xuất Redshift, công cụ này cũng được sử dụng trong chương trình 3D Cinema 4D của Maxon. Mỗi lần chạy điểm chuẩn kéo dài 10 phút để kiểm tra xem bộ xử lý có bị giới hạn bởi khả năng sinh nhiệt hay không.

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 là một điểm chuẩn plattform chéo sử dụng nhiều bộ nhớ hệ thống. Trí nhớ nhanh sẽ đẩy kết quả lên rất nhiều. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 là điểm chuẩn cho máy tính, máy tính xách tay và điện thoại thông minh hiện đại. Điểm mới là việc sử dụng tối ưu các kiến ​​trúc CPU mới hơn, ví dụ: dựa trên khái niệm big.LITTLE và kết hợp các lõi CPU có kích thước khác nhau. Điểm chuẩn lõi đơn chỉ đánh giá hiệu suất của lõi CPU nhanh nhất, số lượng lõi CPU trong bộ xử lý không liên quan ở đây.

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 là điểm chuẩn cho máy tính, máy tính xách tay và điện thoại thông minh hiện đại. Điểm mới là việc sử dụng tối ưu các kiến ​​trúc CPU mới hơn, ví dụ: dựa trên khái niệm big.LITTLE và kết hợp các lõi CPU có kích thước khác nhau. Điểm chuẩn đa lõi đánh giá hiệu suất của tất cả các lõi CPU của bộ xử lý. Các cải tiến luồng ảo như AMD SMT hoặc Siêu phân luồng của Intel có tác động tích cực đến kết quả điểm chuẩn.

iGPU - Hiệu suất FP32 (GFLOPS chính xác đơn)

Hiệu suất tính toán lý thuyết của đơn vị đồ họa bên trong bộ xử lý với độ chính xác đơn giản (32 bit) trong GFLOPS. GFLOPS cho biết iGPU có thể thực hiện bao nhiêu tỷ thao tác dấu phẩy động mỗi giây.

3DMark Time Spy ([graphics_score])

3DMark Time Spy

Hiệu suất AI / ML

Bộ xử lý với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) có thể xử lý nhiều phép tính, đặc biệt là xử lý âm thanh, hình ảnh và video, nhanh hơn nhiều so với bộ xử lý cổ điển. Các thuật toán cho ML cải thiện hiệu suất của chúng khi chúng thu thập được nhiều dữ liệu hơn thông qua phần mềm. Các tác vụ ML có thể được xử lý nhanh hơn tới 10.000 lần so với bộ xử lý cổ điển.