Intel Core i5-11600 프로세서는 14 nm 기술 노드 및 아키텍처 Rocket Lake S . 기본 클럭 속도는 2.80 GHz 이고 터보 부스트의 최대 클럭 속도는 -- 입니다. Intel Core i5-11600 6 처리 코어가 포함되어 있습니다. 컴퓨터 업그레이드를 위한 올바른 선택을 하려면 자세한 기술 사양과 벤치마크 결과를 숙지하십시오. 선택하기 전에 소켓 호환성을 확인하십시오.
 CPU 코어 및 기본 주파수 |
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|---|---|---|---|---|
| 빈도 | 2.80 GHz | 코어 | 6 | |
| 터보(1코어) | 4.80 GHz | CPU 스레드 | 12 | |
| 터보(모든 코어) | -- | |||
| 하이퍼스레딩? | 예 | 오버클럭? | 아니요 | |
| 핵심 아키텍처 | normal | |||
 내부 그래픽 |
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|---|---|
| GPU 이름 | Intel UHD Graphics 750 |
| GPU frequency | 0.35 GHz |
| GPU (Turbo) | 1.30 GHz |
| Generation | |
| 다이렉트X 버전 | 12 |
| Execution units | 32 |
| Shader | 256 |
| 최대 메모리 | 64 GB |
| 최대 디스플레이 | 3 |
| 기술 | 14 nm |
| 출시일 | Q1/2021 |
 하드웨어 코덱 지원
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|---|---|
| H264 | Decode / Encode |
| H265 / HEVC (8 bit) | Decode / Encode |
| H265 / HEVC (10 bit) | Decode / Encode |
| VP8 | Decode |
| VP9 | Decode / Encode |
| AV1 | Decode |
| AV1 | Decode |
| AVC | Decode / Encode |
| JPEG | Decode / Encode |
 메모리 및 PCIe
| ||||
|---|---|---|---|---|
| 메모리 유형 | DDR4-3200 | |||
| 최대 메모리 | 128 GB | |||
| 메모리 채널 | 2 | ECC | No | |
| PCIe 버전 | 4.0 | PCIe lanes | 20 | |
 열 관리
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|---|---|---|---|---|
| TDP (PL1) | 65 W | TDP (PL2) | ||
| TDP up | -- | TDP down | -- | |
| Tjunction max | 100 °C | |||
 기술적 세부 사항
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|---|---|
| Instruction set (ISA) | x86-64 (64 bit) |
| 건축학 | Rocket Lake S |
| L2-Cache | 3.00 MB |
| L3-Cache | 12.00 MB |
| 기술 | 14 nm |
| 가상화 | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
| 출시일 | Q1/2021 |
| Socket | LGA 1200 |
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.
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.
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.
