Apple A14 Bionic | Intel Core i5-10600KF | |
3.00 GHz | Frekuensi | 4.10 GHz |
3.00 GHz | Turbo (1 Inti) | 4.80 GHz |
1.82 GHz | Turbo (Semua Core) | 4.50 GHz |
6 | inti | 6 |
Tidak | Hyperthreading? | ya |
Tidak | Overclock? | ya |
hybrid (big.LITTLE) | Arsitektur inti | normal |
Apple A14 | GPU | no iGPU |
Versi DirectX | ||
3 | Maks. menampilkan | |
LPDDR4X-4266 | Penyimpanan | DDR4-2666 |
1 | Saluran memori | 2 |
6 GB | Maks. Penyimpanan | 128 GB |
Tidak | ECC | Tidak |
12.00 MB | L2 Cache | -- |
16.00 MB | L3 Cache | 12.00 MB |
versi PCIe | 3.0 | |
PCIe lanes | 16 | |
5 nm | Teknologi | 14 nm |
N/A | Socket | LGA 1200 |
7 W | TDP | 125 W |
None | Virtualisasi | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
Q3/2020 | Tanggal rilis | Q2/2020 |
tampilkan lebih detail | tampilkan lebih detail |
Cinebench R23 adalah penerus Cinebench R20 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Cinebench R23 adalah penerus Cinebench R20 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan mengambil keuntungan besar dari hyperthreading.
Cinebench R20 adalah penerus dari Cinebench R15 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Cinebench R20 adalah penerus dari Cinebench R15 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan mengambil keuntungan besar dari hyperthreading.
Cinebench R15 adalah penerus Cinebench 11.5 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.
Cinebench R15 adalah penerus Cinebench 11.5 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes multi-core melibatkan semua core CPU dan mengambil keuntungan besar dari hyperthreading.
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.
AnTuTu 8 Benchmark mengukur kinerja SoC. AnTuTu membandingkan CPU, GPU, Memori serta UX (User Experience) dengan mensimulasikan penggunaan browser dan aplikasi. AnTuTu dapat membandingkan CPU ARM apa pun yang berjalan di bawah Android atau iOS. Perangkat mungkin tidak dapat dibandingkan secara langsung jika benchmark telah dilakukan di bawah sistem operasi yang berbeda.
Blender adalah perangkat lunak grafis 3D gratis untuk merender (membuat) badan 3D, yang juga dapat bertekstur dan dianimasikan dalam perangkat lunak. Benchmark Blender membuat adegan yang telah ditentukan sebelumnya dan mengukur waktu yang diperlukan untuk seluruh adegan. Semakin pendek waktu yang dibutuhkan, semakin baik. Kami memilih bmw27 sebagai adegan benchmark.
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