| Intel Celeron 2950M | AMD Epyc 7501 | |
| 2.00 GHz | 빈도 | 2.00 GHz |
| No turbo | 터보(1코어) | 3.00 GHz |
| No turbo | 터보(모든 코어) | 2.60 GHz |
| 2 | 코어 | 32 |
| 아니요 | 하이퍼스레딩? | 예 |
| 아니요 | 오버클럭? | 아니요 |
| normal | 핵심 아키텍처 | normal |
| Intel HD Graphics (Haswell GT1) | GPU | no iGPU |
| 11.1 | 다이렉트X 버전 | |
| 3 | 최대 디스플레이 | |
| DDR3L-1600 SO-DIMM | 메모리 | DDR4-2666 |
| 2 | 메모리 채널 | 8 |
| 최대 메모리 | ||
| 아니요 | ECC | 예 |
| -- | L2 Cache | -- |
| 2.00 MB | L3 Cache | 64.00 MB |
| 2.0 | PCIe 버전 | 3.0 |
| 16 | PCIe lanes | 128 |
| 22 nm | 기술 | 14 nm |
| BGA 1168 | Socket | SP3 |
| 15 W | TDP | 180 W |
| VT-x, VT-x EPT, VT-d | 가상화 | AMD-V, SVM |
| Q4/2013 | 출시일 | Q3/2017 |
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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.
GFLOPS의 단순한 정확도(32비트)로 프로세서 내부 그래픽 장치의 이론적인 컴퓨팅 성능. GFLOPS는 iGPU가 초당 수행할 수 있는 부동 소수점 연산 수를 나타냅니다.
Geekbench 3는 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 3는 시스템 메모리를 많이 사용하는 크로스 플랫폼 벤치마크입니다. 빠른 메모리는 결과를 많이 푸시합니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
Cinebench 11.5는 3D에서 양식 및 기타 항목을 생성하는 데 널리 사용되는 소프트웨어인 Cinema 4D Suite를 기반으로 합니다. 단일 코어 테스트는 하나의 CPU 코어만 사용하며 코어 수 또는 하이퍼스레딩 기능은 계산되지 않습니다.
Cinebench 11.5는 3D에서 양식 및 기타 항목을 생성하는 데 널리 사용되는 소프트웨어인 Cinema 4D Suite를 기반으로 합니다. 멀티 코어 테스트는 모든 CPU 코어를 포함하며 하이퍼스레딩의 큰 이점을 취합니다.
Cinebench 11.5는 3D에서 양식 및 기타 항목을 생성하는 데 널리 사용되는 소프트웨어인 Cinema 4D Suite를 기반으로 합니다. iGPU 테스트는 CPU 내부 그래픽 장치를 사용하여 OpenGL 명령을 실행합니다.
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.
