AMD Ryzen 5 8640HS vs Intel Xeon E3-1280 v6

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 基准测试基于 Redshift 渲染引擎，该引擎也用于 Maxon 的 3D 程序 Cinema 4D。 基准测试每次运行 10 分钟，以测试处理器是否受到其发热的限制。

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心，CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心，并且能充分利用超线程技术。

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。

核芯显卡FP32性能（单精度GFLOPS）

处理器核芯显卡的理论计算性能（32bit，以GFLOPS为单位）。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。

3DMark Time Spy ([graphics_score])

3DMark Time Spy 是测试计算机游戏能力的基准测试。 CPU和显卡（GPU）的性能都进行了测试。

根据3DMark Time Spy基准测试，该软件显示三个分数：总分，其中包括CPU和GPU的性能、图形分数和CPU分数。 由于我们只对此基准测试中的图形性能感兴趣，因此我们仅使用此基准测试中的图形点。 这些也构成了 3DMark Time Spy 总体评分的大部分。

注意：如果您将获得的分数与互联网上的其他值进行比较，请确保某些网站使用总分，而其他网站（例如我们）仅使用图形分数。

3DMark Time Spy 是实践中最好的 3D 基准测试之一，因为游戏性能的确定非常真实。

PassMark CPU Mark的估计结果

以下列出的CPU中，有一部分基准测试是由CPU-panda团队完成的。但是，大部分的CPU并没有被实际测试，其成绩由CPU-monkey团队的“秘密配方”估计得到。因此，这些分数不能准确反映实际的Passmark CPU基准测试，并且不受到PassMark Software私人有限公司的认可。

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5的下一代产品，它也基于Cinema 4套件，Cinema 4是一个常用于生成3D表单的软件。单核测试仅使用一个CPU核心，CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15是Cinebench 11.5的下一代产品，它也基于Cinema 4套件，Cinema 4是一个常用于生成3D表单的软件。多核测试涉及所有CPU核心，并且能充分利用超线程技术。

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。单核测试仅使用一个CPU核心，CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3是一个大量使用系统内存的跨平台基准测试。高速的系统内存将极大地提升测试成绩。多核测试涉及所有CPU核心，并且能充分利用超线程技术。

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

Cinebench 11.5基于Cinema 4D套件，Cinema 4D是一个常用于生成3D表单以及其他3D对象的软件。单核测试仅使用一个CPU核心，CPU核心的数量以及超线程技术将不会影响该项测试成绩。

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

Cinebench 11.5基于Cinema 4D套件，Cinema 4D是一个常用于生成3D表单以及其他3D对象的软件。多核测试涉及所有CPU核心，并且能充分利用超线程技术。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算，尤其是音频、图像和视频处理，比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多，机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。