Apple A13 Bionic vs AMD Ryzen 5 3500X

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.

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 là sự kế thừa của Cinebench R15 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 là sự kế thừa của Cinebench R15 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

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.

AnTuTu 9 Benchmark

Điểm chuẩn AnTuTu 9 rất phù hợp để đo hiệu suất của điện thoại thông minh. AnTuTu 9 khá nặng về đồ họa 3D và giờ cũng có thể sử dụng giao diện đồ họa "Metal". Trong AnTuTu, bộ nhớ và UX (trải nghiệm người dùng) cũng được kiểm tra bằng cách mô phỏng việc sử dụng trình duyệt và ứng dụng. AnTuTu phiên bản 9 có thể so sánh bất kỳ CPU ARM nào chạy trên Android hoặc iOS. Các thiết bị có thể không được so sánh trực tiếp khi được chuẩn hóa trên các hệ điều hành khác nhau.

Trong điểm chuẩn AnTuTu 9, hiệu suất lõi đơn của bộ vi xử lý chỉ có trọng số nhẹ. Xếp hạng được tạo thành từ hiệu suất đa lõi của bộ xử lý, tốc độ của bộ nhớ hoạt động và hiệu suất của đồ họa bên trong.

AnTuTu 8 Benchmark

AnTuTu 8 Benchmark đo hiệu suất của một SoC. AnTuTu đánh giá tiêu chuẩn CPU, GPU, Bộ nhớ cũng như UX (Trải nghiệm người dùng) bằng cách mô phỏng việc sử dụng trình duyệt và ứng dụng. AnTuTu có thể benchmark bất kỳ CPU ARM nào chạy trên Android hoặc iOS. Không thể so sánh trực tiếp các thiết bị nếu điểm chuẩn đã được thực hiện trong các hệ điều hành khác nhau. Trong điểm chuẩn AnTuTu 8, hiệu suất lõi đơn của bộ vi xử lý chỉ có trọng số nhẹ. Đánh giá bao gồm hiệu suất đa lõi của bộ xử lý, tốc độ của RAM và hiệu suất của đồ họa bên trong.

Blender 3.1 Benchmark

Trong Blender Benchmark 3.1, các cảnh "quái vật", "tiệm buôn bán" và "lớp học" được hiển thị và đo thời gian mà hệ thống yêu cầu. Trong điểm chuẩn của chúng tôi, chúng tôi kiểm tra CPU chứ không phải card đồ họa. Blender 3.1 đã được giới thiệu như một phiên bản độc lập vào tháng 3 năm 2022.

Kết quả ước tính cho PassMark CPU Mark

Một số CPU được liệt kê dưới đây đã được chuẩn bằng CPU-khỉ. Tuy nhiên, phần lớn CPU chưa được kiểm tra và kết quả được ước tính bằng công thức độc quyền bí mật của CPU-khỉ. Do đó, chúng không phản ánh chính xác các giá trị nhãn Passmark CPU thực tế và không được xác nhận bởi PassMark Software Pty Ltd.

CPU-Z Benchmark 17 (Single-Core)

Điểm chuẩn CPU-Z đo hiệu suất của bộ xử lý bằng cách đo thời gian hệ thống cần để hoàn thành tất cả các phép tính điểm chuẩn. Hoàn thành điểm chuẩn càng nhanh, điểm càng cao.

CPU-Z Benchmark 17 (Multi-Core)

Điểm chuẩn CPU-Z đo hiệu suất của bộ xử lý bằng cách đo thời gian hệ thống cần để hoàn thành tất cả các phép tính điểm chuẩn. Hoàn thành điểm chuẩn càng nhanh, điểm càng cao.

Monero Hashrate kH/s

Đồng tiền mã hóa Monero đã sử dụng thuật toán RandomX kể từ tháng 11 năm 2019. Thuật toán PoW (bằng chứng công việc) này chỉ có thể được tính toán hiệu quả bằng cách sử dụng bộ xử lý (CPU) hoặc thẻ đồ họa (GPU). Thuật toán CryptoNight đã được sử dụng cho Monero cho đến tháng 11 năm 2019, nhưng nó có thể được tính toán bằng cách sử dụng ASIC. RandomX được hưởng lợi từ số lượng lõi CPU cao, bộ nhớ đệm và kết nối bộ nhớ nhanh qua càng nhiều kênh bộ nhớ càng tốt. Đã kiểm tra với XMRig v6.x trong hệ điều hành HiveOS .

Để giao dịch Monero, bạn có thể đăng ký với nhà môi giới tiền điện tử Kraken.com . Chúng tôi đã là khách hàng ở đó vài năm nay và rất hài lòng cho đến nay.

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 là sự kế thừa của Cinebench 11.5 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra lõi đơn chỉ sử dụng một lõi CPU, số lượng lõi hoặc khả năng siêu phân luồng không được tính.

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15 là sự kế thừa của Cinebench 11.5 và cũng dựa trên Cinema 4 Suite. Cinema 4 là một phần mềm được sử dụng trên toàn thế giới để tạo ra các hình thức 3D. Bài kiểm tra đa lõi liên quan đến tất cả các lõi CPU và nhấn mạnh một lợi thế lớn của siêu phân luồng.

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.