| Intel Core i7-4770S | AMD Ryzen 5 3600X | |
| 3.10 GHz | 频率 | 3.80 GHz |
| 3.90 GHz | 涡轮增压（1 核） | 4.40 GHz |
| No turbo | Turbo（所有内核） | 4.20 GHz |
| 4 | 核心 | 6 |
| 是的 | 超线程 ？ | 是的 |
| 不 | 超频？ | 是的 |
| normal | 核心架构 | normal |
| Intel HD Graphics 4600 | GPU | no iGPU |
| 11.1 | DirectX 版本 | |
| 3 | 最大限度。显示 | |
| DDR3-1333DDR3-1600DDR3L-1333 SO-DIMMDDR3L-1600 SO-DIMM | 记忆 | DDR4-3200 |
| 2 | 内存通道 | 2 |
| 32 GB | 最大限度。记忆 | 128 GB |
| 不 | ECC | 是的 |
| -- | L2 Cache | -- |
| 8.00 MB | L3 Cache | 32.00 MB |
| 3.0 | PCIe版本 | 4.0 |
| 16 | PCIe lanes | 20 |
| 22 nm | 技术 | 7 nm |
| LGA 1150 | Socket | AM4 (LGA 1331) |
| 65 W | TDP | 95 W |
| VT-x, VT-x EPT, VT-d | 虚拟化 | AMD-V, SVM |
| Q2/2013 | 发布日期 | Q3/2019 |
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Cinebench R23 是 Cinebench R20 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 R23 是 Cinebench R20 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 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。
Blender 是一款免费的 3D 图形软件，用于渲染（创建）3D 物体，也可以在软件中对物体进行纹理化和动画处理。 Blender 基准创建预定义场景并测量整个场景所需的时间 (s)。所需时间越短越好。我们选择了 bmw27 作为基准场景。
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
