Apple A16 Bionic | Intel Core i9-13900KF | |
8.5 W | Max TDP | 125 W |
NA | Consumo di energia al giorno (kWh) | NA |
NA | Costo di esercizio al giorno | NA |
NA | Consumo di energia all'anno (kWh) | NA |
NA | Costo di esercizio all'anno | NA |
Apple A16 Bionic vs Intel Core i9-13900KF
Apple A16 Bionic funziona con 6 core e 6 thread della CPU. Funziona su 3.46 GHz base 2.02 GHz tutti i core mentre il TDP è impostato su 8.5 W .Il processore è collegato al socket della CPU N/A Questa versione include 24.00 MB di cache L3 su un chip, supporta i 1 per supportare la LPDDR5-6400 e presenta PCIe Gen . Tjunction mantiene al di sotto dei -- gradi C. In particolare, A16 Architecture è migliorata con la 4 nm e supporta None . Il prodotto è stato lanciato il Q3/2022
Intel Core i9-13900KF funziona con 24 core e 6 thread della CPU. Funziona su 3.00 GHz (5.80 GHz) base 2.20 GHz (4.30 GHz) tutti i core mentre il TDP è impostato su 125 W .Il processore è collegato al socket della CPU LGA 1700 Questa versione include 36.00 MB di cache L3 su un chip, supporta i 2 per supportare la DDR5-5600 e presenta PCIe Gen . Tjunction mantiene al di sotto dei 100 °C gradi C. In particolare, Raptor Lake S Architecture è migliorata con la 10 nm e supporta VT-x, VT-x EPT, VT-d . Il prodotto è stato lanciato il Q4/2022
Confronta dettaglio
3.46 GHz | Frequenza | 3.00 GHz (5.80 GHz) |
6 | Core | 24 |
3.46 GHz | Turbo (1 nucleo) | 3.00 GHz (5.80 GHz) |
2.02 GHz | Turbo (tutti i core) | 2.20 GHz (4.30 GHz) |
No | Hyperthreading | Yes |
No | Overclock | Yes |
hybrid (big.LITTLE) | Architettura principale | hybrid (big.LITTLE) |
Apple A16 (5 GPU Cores) | GPU | no iGPU |
No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
4 nm | Tecnologia | 10 nm |
No turbo | GPU (Turbo) | No turbo |
Versione DirectX | ||
3 | Max. viene visualizzato | |
LPDDR5-6400 | Memoria | DDR5-5600 |
1 | Canali di memoria | 2 |
Memoria massima | ||
No | ECC | Yes |
20.00 MB | L2 Cache | 32.00 MB |
24.00 MB | L3 Cache | 36.00 MB |
Versione PCIe | ||
PCIe lanes | ||
4 nm | Tecnologia | 10 nm |
N/A | Presa | LGA 1700 |
8.5 W | TDP | 125 W |
None | Virtualizzazione | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
Q3/2022 | Data di rilascio | Q4/2022 |
Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è basato anche su Cinema 4 Suite. Cinema 4 è un software utilizzato in tutto il mondo per creare moduli 3D. Il test single-core utilizza solo un core della CPU, la quantità di core o l'abilità di hyperthreading non conta.
Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23 è il successore di Cinebench R20 ed è basato anche su Cinema 4 Suite. Cinema 4 è un software utilizzato in tutto il mondo per creare moduli 3D. Il test multi-core coinvolge tutti i core della CPU e offre un grande vantaggio dell'hyperthreading.
Cinebench R20 (Single-Core)
Cinebench R20 è il successore di Cinebench R15 ed è basato anche su Cinema 4 Suite. Cinema 4 è un software utilizzato in tutto il mondo per creare moduli 3D. Il test single-core utilizza solo un core della CPU, la quantità di core o l'abilità di hyperthreading non conta.
Cinebench R20 (Multi-Core)
Cinebench R20 è il successore di Cinebench R15 ed è basato anche su Cinema 4 Suite. Cinema 4 è un software utilizzato in tutto il mondo per creare moduli 3D. Il test multi-core coinvolge tutti i core della CPU e offre un grande vantaggio dell'hyperthreading.
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 è un benchmark multipiattaforma che utilizza pesantemente la memoria di sistema. Una memoria veloce spingerà molto il risultato. Il test single-core utilizza solo un core della CPU, la quantità di core o l'abilità di hyperthreading non conta.
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 è un benchmark multipiattaforma che utilizza pesantemente la memoria di sistema. Una memoria veloce spingerà molto il risultato. Il test multi-core coinvolge tutti i core della CPU e offre un grande vantaggio dell'hyperthreading.
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
Le prestazioni di calcolo teoriche dell'unità grafica interna del processore con semplice precisione (32 bit) in GFLOPS. GFLOPS indica il numero di miliardi di operazioni in virgola mobile che l'iGPU può eseguire al secondo.