AMD Ryzen 9 PRO 3900 vs Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ2

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。

Blender 3.1 Benchmark

在 Blender Benchmark 3.1 中，渲染場景“怪物”、“垃圾店”和“教室”，並測量系統所需的時間。 在我們的基準測試中，我們測試的是 CPU 而不是顯卡。 Blender 3.1 於 2022 年 3 月作為獨立版本發布。

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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Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3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 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3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。