| Intel Celeron G5900E | Intel Core i5-10600 | |
| 3.20 GHz | 周波数 | 3.30 GHz |
| -- | ターボ（1コア） | 4.80 GHz |
| -- | ターボ（すべてのコア） | 4.40 GHz |
| 2 | コア | 6 |
| 番号 | ハイパースレッディング ？ | はい |
| 番号 | オーバークロック？ | 番号 |
| normal | コアアーキテクチャ | normal |
| Intel HD Graphics 610 | GPU | Intel UHD Graphics 630 |
| 12 | DirectXバージョン | 12 |
| 3 | 最大ディスプレイ | 3 |
| DDR4-2666 | メモリー | DDR4-2666 |
| 2 | メモリチャネル | 2 |
| 128 GB | 最大メモリー | 128 GB |
| はい | ECC | 番号 |
| -- | L2 Cache | -- |
| 2.00 MB | L3 Cache | 12.00 MB |
| 3.0 | PCIeバージョン | 3.0 |
| 16 | PCIe lanes | 16 |
| 14 nm | テクノロジー | 14 nm |
| LGA 1200 | Socket | LGA 1200 |
| 58 W | TDP | 65 W |
| VT-x, VT-x EPT, VT-d | 仮想化 | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
| Q2/2020 | 発売日 | Q2/2020 |
| 詳細を表示 | 詳細を表示 |
Cinebench R23は、Cinebench R20の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
Cinebench R23は、Cinebench R20の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
CinebenchR15はCinebench11.5の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
CinebenchR15はCinebench11.5の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
GFLOPSでの単純な精度（32ビット）でのプロセッサの内部グラフィックスユニットの理論的な計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
暗号通貨Moneroは2019年11月からRandomXアルゴリズムを使用しています。このPoW（プルーフオブワーク）アルゴリズムは、プロセッサ（CPU）またはグラフィックカード（GPU）を使用してのみ効率的に計算できます。 CryptoNightアルゴリズムは2019年11月までMoneroで使用されていましたが、ASICを使用して計算できました。 RandomXは、多数のCPUコア、キャッシュ、および可能な限り多くのメモリチャネルを介したメモリの高速接続の恩恵を受けています
