| Apple M1 Max | Intel Core i7-11700 | |
| 3.20 GHz | 빈도 | 2.50 GHz |
| No turbo | 터보(1코어) | 4.90 GHz |
| No turbo | 터보(모든 코어) | 3.80 GHz |
| 10 | 코어 | 8 |
| 아니요 | 하이퍼스레딩? | 예 |
| 아니요 | 오버클럭? | 아니요 |
| hybrid (big.LITTLE) | 핵심 아키텍처 | normal |
| Apple M1 Max (32 Core) | GPU | Intel UHD Graphics 750 |
| 다이렉트X 버전 | 12 | |
| 3 | 최대 디스플레이 | 3 |
| LPDDR5-6400 | 메모리 | DDR4-3200 |
| 12 | 메모리 채널 | 2 |
| 64 GB | 최대 메모리 | 128 GB |
| 아니요 | ECC | 아니요 |
| 28.00 MB | L2 Cache | 4.00 MB |
| -- | L3 Cache | 16.00 MB |
| 4.0 | PCIe 버전 | 4.0 |
| PCIe lanes | 20 | |
| 5 nm | 기술 | 14 nm |
| N/A | Socket | LGA 1200 |
| 30 W | TDP | 65 W |
| None | 가상화 | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
| Q3/2021 | 출시일 | Q1/2021 |
| 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.
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.
GFLOPS의 단순한 정확도(32비트)로 프로세서 내부 그래픽 장치의 이론적인 컴퓨팅 성능. GFLOPS는 iGPU가 초당 수행할 수 있는 부동 소수점 연산 수를 나타냅니다.
아래 나열된 CPU 중 일부는 CPU-Benchmark에서 벤치마킹되었습니다. 그러나 대부분의 CPU는 테스트되지 않았으며 결과는 CPU-Benchmark의 비밀 독점 공식으로 추정되었습니다. 따라서 실제 Passmark CPU 표시 값을 정확하게 반영하지 않으며 PassMark Software Pty Ltd에서 보증하지 않습니다.
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.
