| Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ2 | Intel Core i5-11600 | |
| 3.15 GHz | Frequência | 2.80 GHz |
| 3.15 GHz | Turbo (1 núcleo) | 4.80 GHz |
| 2.42 GHz | Turbo (todos os núcleos) | -- |
| 8 | Núcleos | 6 |
| Não | Hyperthreading? | sim |
| Não | Overclocking? | Não |
| hybrid (big.LITTLE) | Arquitetura central | normal |
| Qualcomm Adreno 690 | GPU | Intel UHD Graphics 750 |
| 12.0 | Versão DirectX | 12 |
| 0 | Máx. monitores | 3 |
| LPDDR4X-2133 | Memória | DDR4-3200 |
| 8 | Canais de memória | 2 |
| 16 GB | Máx. Memória | 128 GB |
| Não | ECC | Não |
| -- | L2 Cache | 3.00 MB |
| -- | L3 Cache | 12.00 MB |
| Versão PCIe | 4.0 | |
| PCIe lanes | 20 | |
| 7 nm | Tecnologia | 14 nm |
| N/A | Socket | LGA 1200 |
| TDP | 65 W | |
| None | Virtualização | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
| Q3/2020 | Data de lançamento | Q1/2021 |
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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
