| AMD Ryzen 3 2300X | AMD Ryzen 3 3100 | |
| 3.50 GHz | 빈도 | 3.60 GHz |
| 4.00 GHz | 터보(1코어) | 3.90 GHz |
| 3.80 GHz | 터보(모든 코어) | 3.90 GHz |
| 4 | 코어 | 4 |
| 아니요 | 하이퍼스레딩? | 예 |
| 예 | 오버클럭? | 예 |
| normal | 핵심 아키텍처 | normal |
| no iGPU | GPU | no iGPU |
| 다이렉트X 버전 | ||
| 최대 디스플레이 | ||
| DDR4-2933 | 메모리 | DDR4-3200 |
| 2 | 메모리 채널 | 2 |
| 최대 메모리 | 128 GB | |
| 예 | ECC | 예 |
| -- | L2 Cache | -- |
| 8.00 MB | L3 Cache | 16.00 MB |
| 3.0 | PCIe 버전 | 4.0 |
| 20 | PCIe lanes | 20 |
| 12 nm | 기술 | 7 nm |
| AM4 (LGA 1331) | Socket | AM4 (LGA 1331) |
| 65 W | TDP | 65 W |
| AMD-V, SVM | 가상화 | AMD-V, SVM |
| Q3/2018 | 출시일 | Q2/2020 |
| 더 자세히 표시 | 더 자세히 표시 |
Cinebench R23은 Cinebench R20의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼스레딩 기능은 계산되지 않습니다.
Cinebench R23은 Cinebench R20의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
Cinebench R20은 Cinebench R15의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼스레딩 기능은 계산되지 않습니다.
Cinebench R20은 Cinebench R15의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
Cinebench R15는 Cinebench 11.5의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼스레딩 기능은 계산되지 않습니다.
Cinebench R15는 Cinebench 11.5의 후속 제품이며 Cinema 4 Suite를 기반으로 합니다. Cinema 4는 3D 형태를 생성하기 위해 전 세계적으로 사용되는 소프트웨어입니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
Geekbench 5는 시스템 메모리를 많이 사용하는 크로스 플랫폼 벤치마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 푸시합니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼스레딩 기능은 계산되지 않습니다.
Geekbench 5는 시스템 메모리를 많이 사용하는 크로스 플랫폼 벤치마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 푸시합니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
암호화폐 모네로는 2019년 11월부터 RandomX 알고리즘을 사용하고 있습니다. 이 PoW(작업 증명) 알고리즘은 프로세서(CPU) 또는 그래픽 카드(GPU)를 사용해야만 효율적으로 계산할 수 있습니다. CryptoNight 알고리즘은 2019년 11월까지 Monero에 사용되었지만 ASIC을 사용하여 계산할 수 있습니다. RandomX는 많은 수의 CPU 코어, 캐시 및 가능한 많은 메모리 채널을 통한 빠른 메모리 연결의 이점을 얻습니다.
