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Google Tensor vs AMD Ryzen 7 5800X

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Google Tensor

Google Tensorで動作8コアおよび8 CPUスレッド。 10 W設定されている間、 1.80 GHz (2.80 GHz)ベース--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LPDDR5-5500 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、 G1 5 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ4/2021

AMD Ryzen 7 5800X

AMD Ryzen 7 5800Xで動作8コアおよび8 CPUスレッド。 105 W設定されている間、 4.70 GHzベース4.40 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、 32.00 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、 Vermeer (Zen 3) 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Q4/2020

Google Tensor

AMD Ryzen 7 5800X

Google Tensor

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AMD Ryzen 7 5800X

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1.80 GHz (2.80 GHz)	周波数	3.80 GHz
8	コア	8
1.80 GHz (2.80 GHz)	ターボ（1コア）	4.70 GHz
--	ターボ（すべてのコア）	4.40 GHz
No	ハイパースレッディング	Yes
No	オーバークロック	Yes
hybrid (Prime / big.LITTLE)	コアアーキテクチャ	normal
ARM Mali-G78 MP20	GPU	no iGPU
No turbo	GPU（ターボ）	No turbo
5 nm	技術	7 nm
No turbo	GPU（ターボ）	No turbo
12	DirectXバージョン
1	最大ディスプレイ
LPDDR5-5500	記憶	DDR4-3200
2	メモリチャネル	2
	最大メモリ
No	ECC	Yes
8.00 MB	L2 Cache	4.00 MB
--	L3 Cache	32.00 MB
	PCIeバージョン	4.0
	PCIe lanes	20
5 nm	技術	7 nm
N/A	ソケット	AM4 (LGA 1331)
10 W	TDP	105 W
None	仮想化	AMD-V, SVM
Q4/2021	発売日	Q4/2020
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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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 1,628 (74%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 15,232 (23%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 637 (72%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 5,728 (23%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 280 (82%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 2,615 (25%)

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。

Google Tensor 1,049 (47%)

AMD Ryzen 7 5800X 1,723 (76%)

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。

Google Tensor 2,916 (6%)

AMD Ryzen 7 5800X 11,293 (23%)

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。

Google Tensor 1,944 (9%)

AMD Ryzen 7 5800X (0%)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 4,572 (66%)

AMD Ryzen 7 5800X (0%)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3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。

Google Tensor 12,597 (13%)

AMD Ryzen 7 5800X (0%)

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。

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 28,391 (26%)

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

Google Tensor (0%)

AMD Ryzen 7 5800X 10 (9%)

電気使用量の見積もり

1日あたりの平均使用時間

平均CPU使用率（0-100％）

電力コスト、kWhあたりのドル

電気使用量の見積もり

1日あたりの平均使用時間

平均CPU使用率（0-100％）

電力コスト、kWhあたりのドル

Google Tensor		AMD Ryzen 7 5800X
10 W	Max TDP	105 W
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

Google Tensor vs AMD Ryzen 7 5800X

Google Tensor

AMD Ryzen 7 5800X

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Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 (Multi-Core)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Estimated results for PassMark CPU Mark

Monero Hashrate kH/s

電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

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