GET FREE $100 Welcome Offer
BUY AND SELL BTC, BNB, CAKE, DOGE, ETH AND 27 MORE
BUY AND SELL BTC,
BNB, CAKE, DOGE
ETH AND 27 MORE

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Intel Core i9-10900KF

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1で動作8コアおよび8 CPUスレッド。 設定されている間、 3.00 GHzベース1.80 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、 6.00 MB支持一つのチップ上のL3キャッシュの4のメモリチャネルがサポートするLPDDR5-6400 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、 Cortex-X2 / -A710 / -A510 4 nmテクノロジーで強化され、 Noneをサポートします。製品はQ1/2022

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Intel Core i9-10900KFで動作10コアおよび8 CPUスレッド。 125 W設定されている間、 5.30 GHzベース4.90 GHzすべてのコアで実行されます。LGA 1200 CPUソケットに接続されています。このバージョンは、 20.00 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DDR4-2933 RAM及び機能3.0のPCIeジェン16レーン。 Tjunction 100 °C度}未満に保たれます。特に、 Comet Lake S 14 nmテクノロジーで強化され、 VT-x, VT-x EPT, VT-dをサポートします。製品はQ2/2020


詳細を比較する

3.00 GHz 周波数 3.70 GHz
8 コア 10
3.00 GHz ターボ(1コア) 5.30 GHz
1.80 GHz ターボ(すべてのコア) 4.90 GHz
uncheck No ハイパースレッディング Yes check
uncheck No オーバークロック Yes check
hybrid (Prime / big.LITTLE) コアアーキテクチャ normal
Qualcomm Adreno 730 GPU no iGPU
No turbo GPU(ターボ) No turbo
4 nm 技術 14 nm
No turbo GPU(ターボ) No turbo
12.1 DirectXバージョン
0 最大ディスプレイ
LPDDR5-6400 記憶 DDR4-2933
4 メモリチャネル 2
最大メモリ
uncheck No ECC No uncheck
2.00 MB L2 Cache --
6.00 MB L3 Cache 20.00 MB
PCIeバージョン 3.0
PCIe lanes 16
4 nm 技術 14 nm
N/A ソケット LGA 1200
TDP 125 W
None 仮想化 VT-x, VT-x EPT, VT-d
Q1/2022 発売日 Q2/2020

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。

0% Complete
Intel Core i9-10900KF 1,390 (63%)
63% Complete

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。

0% Complete
Intel Core i9-10900KF 15,949 (24%)
24% Complete

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。

0% Complete
74% Complete

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。

0% Complete
Intel Core i9-10900KF 6,423 (25%)
25% Complete

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。

0% Complete
70% Complete

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。

0% Complete
Intel Core i9-10900KF 2,672 (25%)
25% Complete

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。

55% Complete
Intel Core i9-10900KF 1,425 (63%)
63% Complete

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。

8% Complete
Intel Core i9-10900KF 11,348 (23%)
23% Complete

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。

11% Complete
0% Complete

Blender 2.81 (bmw27)

Blenderは、3Dボディをレンダリング(作成)するための無料の3Dグラフィックソフトウェアであり、ソフトウェアでテクスチャリングおよびアニメーション化することもできます。 Blenderベンチマークは、事前定義されたシーンを作成し、シーン全体に必要な時間を測定します。必要な時間は短いほど良いです。ベンチマークシーンとしてbmw27を選択しました。

0% Complete
6% Complete

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

0% Complete
7% Complete
電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

電気使用量の見積もり

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 Intel Core i9-10900KF
Max TDP 125 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

Comments

back to top