| Intel Core i5-11600 | Intel Core i5-2410M | |
| 2.80 GHz | Frequência | 2.30 GHz |
| 4.80 GHz | Turbo (1 núcleo) | 2.90 GHz |
| -- | Turbo (todos os núcleos) | -- |
| 6 | Núcleos | 2 |
| sim | Hyperthreading? | sim |
| Não | Overclocking? | Não |
| normal | Arquitetura central | normal |
| Intel UHD Graphics 750 | GPU | Intel HD Graphics 3000 |
| 12 | Versão DirectX | 10.1 |
| 3 | Máx. monitores | 2 |
| DDR4-3200 | Memória | DDR3-1066DDR3-1333 |
| 2 | Canais de memória | 2 |
| 128 GB | Máx. Memória | 16 GB |
| Não | ECC | Não |
| 3.00 MB | L2 Cache | -- |
| 12.00 MB | L3 Cache | 3.00 MB |
| 4.0 | Versão PCIe | 2 |
| 20 | PCIe lanes | 16 |
| 14 nm | Tecnologia | 32 nm |
| LGA 1200 | Socket | BGA 1023 |
| 65 W | TDP | 35 W |
| VT-x, VT-x EPT, VT-d | Virtualização | VT-x, VT-x EPT |
| Q1/2021 | Data de lançamento | Q1/2011 |
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O Cinebench R23 é o sucessor do Cinebench R20 e também é baseado no Cinema 4 Suite. Cinema 4 é um software usado mundialmente para criar formas 3D. O teste de núcleo único usa apenas um núcleo de CPU, a quantidade de núcleos ou capacidade de hyperthreading não conta.
Geekbench 5 é um benchmark de plataforma cruzada que usa muito a memória do sistema. Uma memória rápida empurra muito o resultado. O teste de núcleo único usa apenas um núcleo de CPU, a quantidade de núcleos ou capacidade de hyperthreading não conta.
Geekbench 5 é um benchmark de plataforma cruzada que usa muito a memória do sistema. Uma memória rápida empurra muito o resultado. O teste multi-core envolve todos os núcleos da CPU e tira uma grande vantagem do hyperthreading.
O desempenho teórico de computação da unidade gráfica interna do processador com precisão simples (32 bits) em GFLOPS. GFLOPS indica quantos bilhões de operações de ponto flutuante o iGPU pode realizar por segundo.
A criptomoeda Monero usa o algoritmo RandomX desde novembro de 2019. Este algoritmo PoW (prova de trabalho) só pode ser calculado de forma eficiente usando um processador (CPU) ou uma placa gráfica (GPU). O algoritmo CryptoNight foi usado para Monero até novembro de 2019, mas pode ser calculado usando ASICs. RandomX se beneficia de um grande número de núcleos de CPU, cache e uma conexão rápida da memória por meio de tantos canais de memória quanto possível
