| AMD Ryzen 9 3900XT | Qualcomm Snapdragon 712 | |
| 105 W | Max TDP | |
| NA | 1日あたりの消費電力（kWh） | NA |
| NA | 1日あたりのランニングコスト | NA |
| NA | 年間消費電力（kWh） | NA |
| NA | 年間のランニングコスト | NA |
AMD Ryzen 9 3900XT vs Qualcomm Snapdragon 712
AMD Ryzen 9 3900XTで動作12コアおよび24 CPUスレッド。 105 W設定されている間、 4.70 GHzベース4.60 GHzすべてのコアで実行されます。AM4 (LGA 1331) CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 64.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの2のメモリチャネルがサポートするDDR4-3200 RAM及び機能4.0のPCIeジェン20レーン。 Tjunction 95 °C度}未満に保たれます。特に、 Matisse (Zen 2) 7 nmテクノロジーで強化され、 AMD-V, SVMをサポートします。製品はQ2/2020
Qualcomm Snapdragon 712で動作8コアおよび24 CPUスレッド。 設定されている間、 2.30 GHzベース1.70 GHzすべてのコアで実行されます。N/A CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 --支持一つのチップ上のL3キャッシュの2のメモリチャネルがサポートするLPDDR4X-1866 RAM及び機能のPCIeジェンレーン。 Tjunction --度}未満に保たれます。特に、 Kryo 360 10 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ1/2019
AMD Ryzen 9 3900XT
Qualcomm Snapdragon 712
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| 4.10 GHz | 周波数 | 2.30 GHz |
| 12 | コア | 8 |
| 4.70 GHz | ターボ（1コア） | 2.30 GHz |
| 4.60 GHz | ターボ（すべてのコア） | 1.70 GHz |
 Yes |
ハイパースレッディング | No |
| Yes |
オーバークロック | No  |
| normal | コアアーキテクチャ | hybrid (big.LITTLE) |
| no iGPU | GPU | Qualcomm Adreno 616 |
| No turbo | GPU（ターボ） | 0.75 GHz |
| 7 nm | 技術 | 10 nm |
| No turbo | GPU（ターボ） | 0.75 GHz |
| DirectXバージョン | 12.1 | |
| 最大ディスプレイ | 0 | |
| DDR4-3200 | 記憶 | LPDDR4X-1866 |
| 2 | メモリチャネル | 2 |
| 最大メモリ | ||
| Yes |
ECC | No |
| -- | L2 Cache | -- |
| 64.00 MB | L3 Cache | -- |
| 4.0 | PCIeバージョン | |
| 20 | PCIe lanes | |
| 7 nm | 技術 | 10 nm |
| AM4 (LGA 1331) | ソケット | N/A |
| 105 W | TDP | |
| AMD-V, SVM | 仮想化 | None |
| Q2/2020 | 発売日 | Q1/2019 |
Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23は、Cinebench R20の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
AMD Ryzen 9 3900XT
1,362 (62%)
Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23は、Cinebench R20の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
AMD Ryzen 9 3900XT
18,515 (28%)
Cinebench R20 (Single-Core)
Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
AMD Ryzen 9 3900XT
547 (61%)
Cinebench R20 (Multi-Core)
Cinebench R20は、Cinebench R15の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
AMD Ryzen 9 3900XT
7,248 (29%)
Cinebench R15 (Single-Core)
CinebenchR15はCinebench11.5の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
AMD Ryzen 9 3900XT
227 (66%)
Cinebench R15 (Multi-Core)
CinebenchR15はCinebench11.5の後継であり、Cinema 4Suiteをベースにしています。 Cinema 4は、3Dフォームを作成するために世界中で使用されているソフトウェアです。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
AMD Ryzen 9 3900XT
3,197 (30%)
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。シングルコアテストでは1つのCPUコアのみを使用し、コアの量やハイパースレッディング機能はカウントされません。
AMD Ryzen 9 3900XT
1,422 (63%)
Qualcomm Snapdragon 712
404 (18%)
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5は、システムメモリを多用するクロスプラットフォームベンチマークです。高速メモリは結果を大きく押し上げます。マルチコアテストにはすべてのCPUコアが含まれ、ハイパースレッディングの大きな利点があります。
AMD Ryzen 9 3900XT
12,978 (26%)
Qualcomm Snapdragon 712
1,448 (3%)
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
GFLOPSでの単純な精度（32ビット）でのプロセッサの内部グラフィックユニットの理論的な計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
AMD Ryzen 9 3900XT
(0%)
Qualcomm Snapdragon 712
385 (2%)
AnTuTu 8 benchmark
AnTuTu 8ベンチマークは、SoCのパフォーマンスを測定します。 AnTuTuは、ブラウザーとアプリの使用状況をシミュレートすることにより、CPU、GPU、メモリ、およびUX（ユーザーエクスペリエンス）のベンチマークを行います。 AnTuTuは、AndroidまたはiOSで実行される任意のARMCPUのベンチマークを実行できます。ベンチマークが異なるオペレーティングシステムで実行された場合、デバイスを直接比較できない場合があります。
AMD Ryzen 9 3900XT
(0%)
Qualcomm Snapdragon 712
219,998 (31%)
Estimated results for PassMark CPU Mark
以下にリストされているCPUのいくつかは、CPU-Comparisonによってベンチマークされています。ただし、CPUの大部分はテストされておらず、結果はCPU-Comparisonの秘密の独自の公式によって推定されています。そのため、実際のPassmark CPUマーク値を正確に反映しておらず、PassMark Software PtyLtdによって承認されていません。
AMD Ryzen 9 3900XT
32,996 (31%)
Monero Hashrate kH/s
暗号通貨Moneroは2019年11月からRandomXアルゴリズムを使用しています。このPoW（プルーフオブワーク）アルゴリズムは、プロセッサ（CPU）またはグラフィックカード（GPU）を使用してのみ効率的に計算できます。 CryptoNightアルゴリズムは2019年11月までMoneroで使用されていましたが、ASICを使用して計算できました。 RandomXは、多数のCPUコア、キャッシュ、および可能な限り多くのメモリチャネルを介したメモリの高速接続の恩恵を受けています
AMD Ryzen 9 3900XT
17 (15%)
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