| AMD Epyc 7601 | Intel Core i5-8600 | |
| 2.20 GHz | 频率 | 3.10 GHz |
| 3.20 GHz | 涡轮增压（1 核） | 4.20 GHz |
| 2.70 GHz | Turbo（所有内核） | 3.80 GHz |
| 32 | 核心 | 6 |
| 是的 | 超线程 ？ | 不 |
| 不 | 超频？ | 不 |
| normal | 核心架构 | normal |
| no iGPU | GPU | Intel UHD Graphics 630 |
| DirectX 版本 | 12 | |
| 最大限度。显示 | 3 | |
| DDR4-2666 | 记忆 | DDR4-2666 |
| 8 | 内存通道 | 2 |
| 最大限度。记忆 | ||
| 是的 | ECC | 不 |
| -- | L2 Cache | -- |
| 64.00 MB | L3 Cache | 9.00 MB |
| 3.0 | PCIe版本 | 3.0 |
| 128 | PCIe lanes | 16 |
| 14 nm | 技术 | 14 nm |
| SP3 | Socket | LGA 1151-2 |
| 180 W | TDP | 65 W |
| AMD-V, SVM | 虚拟化 | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
| Q3/2017 | 发布日期 | Q1/2018 |
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Cinebench R20 是 Cinebench R15 的继承者，也是基于 Cinema 4 Suite。 Cinema 4 是一款全球通用的用于创建 3D 表格的软件。单核测试只使用一个CPU核心，核心数量或超线程能力不计算在内。
Cinebench R20 是 Cinebench R15 的继承者，也是基于 Cinema 4 Suite。 Cinema 4 是一款全球通用的用于创建 3D 表格的软件。多核测试涉及所有CPU核心，并利用了超线程的巨大优势。
Cinebench R15 是 Cinebench 11.5 的继承者，也是基于 Cinema 4 Suite。 Cinema 4 是一款全球通用的用于创建 3D 表格的软件。单核测试只使用一个CPU核心，核心数量或超线程能力不计算在内。
Cinebench R15 是 Cinebench 11.5 的继承者，也是基于 Cinema 4 Suite。 Cinema 4 是一款全球通用的用于创建 3D 表格的软件。多核测试涉及所有CPU核心，并利用了超线程的巨大优势。
Geekbench 5 是一个跨平台的基准测试，它大量使用系统内存。快速记忆将大大推动结果。单核测试只使用一个CPU核心，核心数量或超线程能力不计算在内。
Geekbench 5 是一个跨平台的基准测试，它大量使用系统内存。快速记忆将大大推动结果。多核测试涉及所有CPU核心，并利用了超线程的巨大优势。
GFLOPS 中具有简单精度（32 位）的处理器内部图形单元的理论计算性能。 GFLOPS 表示 iGPU 每秒可以执行多少亿次浮点运算。
Geekbench 3 是一个跨平台的基准测试，它大量使用系统内存。快速记忆将大大推动结果。单核测试只使用一个CPU核心，核心数量或超线程能力不计算在内。
Geekbench 3 是一个跨平台的基准测试，它大量使用系统内存。快速记忆将大大推动结果。多核测试涉及所有CPU核心，并利用了超线程的巨大优势。
Cinebench 11.5 基于 Cinema 4D Suite，这是一款流行的用于生成 3D 形式和其他内容的软件。单核测试只使用一个CPU核心，核心数量或超线程能力不计算在内。
Cinebench 11.5 基于 Cinema 4D Suite，这是一款流行的用于生成 3D 形式和其他内容的软件。多核测试涉及所有CPU核心，并利用了超线程的巨大优势。
Cinebench 11.5 基于 Cinema 4D Suite，这是一款流行的用于生成 3D 形式和其他内容的软件。 iGPU 测试使用 CPU 内部图形单元来执行 OpenGL 命令。
下面列出的一些 CPU 已经过 CPU-Benchmark 的基准测试。然而，大多数 CPU 尚未经过测试，结果是通过 CPU-Benchmark\u2019 的秘密专有公式估算的。因此，它们不能准确反映实际的 Passmark CPU 标记值，并且没有得到 PassMark Software Pty Ltd 的认可。
加密货币门罗币自 2019 年 11 月开始使用 RandomX 算法。 这种 PoW（工作量证明）算法只能使用处理器（CPU）或显卡（GPU）进行高效计算。 CryptoNight 算法用于门罗币直到 2019 年 11 月，但它可以使用 ASIC 进行计算。 RandomX 受益于大量 CPU 内核、缓存和通过尽可能多的内存通道快速连接内存
