AMD EPYC 7502P vs Apple A16 Bionic

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代產品，也基於Cinema 4套件。Cinema 4是一款用於創建3D表單的軟體。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代產品，也基於Cinema 4套件。Cinema 4是一款用於創建3D表單的軟體。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 單核基準測試僅評估最快的 CPU 內核的性能，與處理器中的 CPU 內核數量無關。

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 多核基準測試評估處理器所有 CPU 內核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超線程等虛擬線程改進對基準測試結果產生了積極影響。

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20是Cinebench R15的下一代產品，它也是基於Cinema 4套件的。Cinema 4是一款用於創建3D表單的熱門軟體。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。

內建顯卡FP32性能(單精確度GFLOPS)

處理器內建顯卡的理論計算性能（32bit，以GFLOPS為單位）。GFLOPS表示內建顯卡每秒可以執行多少億個浮點操作。

AnTuTu 10 Benchmark

AnTuTu 10 基準測試是最著名的行動處理器基準測試之一，現已推出第 10 版。 有一個適用於基於 Android 的智慧型手機和平板電腦的版本，以及一個適用於 Apple 行動裝置（即 iPhone 和 iPad）的版本。

Antutu 10 基準測試分為 3 個階段。 在第一階段，測試設備的 RAM；在第二階段，測試圖形；在最後階段，透過渲染 3D 圖形將整個設備推至其效能極限。

因此，Antutu 10 非常適合比較不同設備的效能。

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 基準測試非常適合衡量智能手機的性能。 AnTuTu 9 在 3D 圖形上相當重，現在也可以使用“金屬”圖形界面。 在 AnTuTu 中，內存和 UX（用戶體驗）也通過模擬瀏覽器和應用程序的使用情況進行測試。 AnTuTu 版本 9 可以比較任何運行在 Android 或 iOS 上的 ARM CPU。 在不同操作系統上進行基準測試時，設備可能無法直接比較。

在 AnTuTu 9 基準測試中，處理器的單核性能僅被略微加權。 該評級由處理器的多核性能、工作內存的速度和內部顯卡的性能組成。

PassMark CPU Mark的估計結果

以下列出的CPU中，有一部分基準測試是由CPU-panda團隊完成的。但是，大部分的CPU並沒有被實際測試，其成績由CPU-monkey團隊的“秘密配方”估計得到。因此，這些分數不能準確反映實際的Passmark CPU基準測試，並且不受到PassMark Software私人有限公司的認可。

Monero Hashrate kH/s

自 2019 年 11 月以來，加密貨幣 Monero 一直在使用 RandomX 算法。 這種 PoW（工作量證明）算法只能使用處理器 (CPU) 或顯卡 (GPU) 進行合理計算。 CryptoNight 算法用於門羅幣直到 2019 年 11 月，但它可以使用 ASIC 進行計算。 RandomX 受益於大量 CPU 內核、緩存和通過盡可能多的內存通道快速連接主內存。 使用 XMRig v6.x 測試。

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人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。