Intel Atom D2560 | AMD Epyc 7502 | |
10 W | Max TDP | 180 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 |
Intel Atom D2560 vs AMD Epyc 7502
Intel Atom D2560で動作2コアおよび4 CPUスレッド。 10 W設定されている間、 --ベース--すべてのコアで実行されます。BGA 559 CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 1.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの1のメモリチャネルがサポートするDDR3-1066 RAM及び機能のPCIeジェン4レーン。 Tjunction 100 °C度}未満に保たれます。特に、 Cedarview 32 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ4/2012
AMD Epyc 7502で動作32コアおよび4 CPUスレッド。 180 W設定されている間、 3.35 GHzベース3.00 GHzすべてのコアで実行されます。SP3 CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 128.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの8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128レーン。 Tjunction --度}未満に保たれます。特に、 Rome (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Q3/2019
Intel Atom D2560
AMD Epyc 7502
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2.00 GHz | 周波数 | 2.50 GHz |
2 | コア | 32 |
-- | ターボ(1コア) | 3.35 GHz |
-- | ターボ(すべてのコア) | 3.00 GHz |
Yes | ハイパースレッディング | Yes |
No | オーバークロック | No |
normal | コアアーキテクチャ | normal |
Intel GMA 3650 | GPU | no iGPU |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
32 nm | 技術 | 7 nm |
No turbo | GPU(ターボ) | No turbo |
10.1 | DirectXバージョン | |
2 | 最大ディスプレイ | |
DDR3-1066 | 記憶 | DDR4-3200 |
1 | メモリチャネル | 8 |
最大メモリ | ||
No | ECC | Yes |
-- | L2 Cache | -- |
1.00 MB | L3 Cache | 128.00 MB |
PCIeバージョン | 4.0 | |
4 | PCIe lanes | 128 |
32 nm | 技術 | 7 nm |
BGA 559 | ソケット | SP3 |
10 W | TDP | 180 W |
None | 仮想化 | AMD-V, SVM |
Q4/2012 | 発売日 | Q3/2019 |
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。
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。
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。
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