| AMD Ryzen 9 PRO 3900 | Intel Core i7-2657M | |
| 3.10 GHz | Frekuensi | 1.60 GHz |
| 4.30 GHz | Turbo (1 Inti) | 2.70 GHz |
| -- | Turbo (Semua Core) | -- |
| 12 | inti | 2 |
| ya | Hyperthreading? | ya |
| ya | Overclock? | Tidak |
| normal | Arsitektur inti | normal |
| no iGPU | GPU | Intel HD Graphics 3000 |
| Versi DirectX | 10.1 | |
| Maks. menampilkan | 2 | |
| DDR4-3200 | Penyimpanan | DDR3-1066DDR3-1333 |
| 2 | Saluran memori | 2 |
| 128 GB | Maks. Penyimpanan | 8 GB |
| Tidak | ECC | Tidak |
| -- | L2 Cache | -- |
| 64.00 MB | L3 Cache | 4.00 MB |
| 4.0 | versi PCIe | 2.0 |
| 20 | PCIe lanes | 16 |
| 7 nm | Teknologi | 32 nm |
| AM4 (LGA 1331) | Socket | BGA 1023 |
| 65 W | TDP | 17 W |
| AMD-V, SVM | Virtualisasi | VT-x, VT-x EPT |
| Q3/2019 | Tanggal rilis | Q1/2011 |
| tampilkan lebih detail | tampilkan lebih detail |
Geekbench 5 adalah benchmark lintas platform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan banyak mendorong hasilnya. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Geekbench 5 adalah benchmark lintas platform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan banyak mendorong hasilnya. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan mengambil keuntungan besar dari hyperthreading.
Performa komputasi teoritis unit grafis internal prosesor dengan akurasi sederhana (32 bit) di GFLOPS. GFLOPS menunjukkan berapa miliar operasi floating point yang dapat dilakukan iGPU per detik.
Geekbench 3 adalah benchmark lintas platform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan banyak mendorong hasilnya. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Geekbench 3 adalah benchmark lintas platform yang banyak menggunakan memori sistem. Memori yang cepat akan banyak mendorong hasilnya. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan mengambil keuntungan besar dari hyperthreading.
Beberapa CPU yang tercantum di bawah ini telah di-benchmark oleh CPU-Benchmark. Namun sebagian besar CPU belum diuji dan hasilnya telah diperkirakan dengan formula kepemilikan rahasia CPU-Benchmark. Dengan demikian, mereka tidak secara akurat mencerminkan nilai tanda CPU Passmark yang sebenarnya dan tidak didukung oleh PassMark Software Pty Ltd.
Mata uang kripto Monero telah menggunakan algoritma RandomX sejak November 2019. Algoritma PoW (bukti kerja) ini hanya dapat dihitung secara efisien menggunakan prosesor (CPU) atau kartu grafis (GPU). Algoritma CryptoNight digunakan untuk Monero hingga November 2019, tetapi dapat dihitung menggunakan ASIC. RandomX mendapat manfaat dari sejumlah besar inti CPU, cache, dan koneksi memori yang cepat melalui saluran memori sebanyak mungkin
