Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1 vs Qualcomm Snapdragon 768G

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.

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Bài kiểm tra Multi-Core của benchmark Cinebench 2024 sử dụng tất cả các lõi cpu để kết xuất bằng công cụ kết xuất Redshift, công cụ này cũng được sử dụng trong Maxons Cinema 4D. Quá trình 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.

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 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.

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.