Samsung Exynos 7880 | Intel Core i5-10600 | |
Max TDP | 65 W | |
NA | การใช้พลังงานต่อวัน (กิโลวัตต์ชั่วโมง) | NA |
NA | ค่าใช้จ่ายต่อวัน | NA |
NA | การใช้พลังงานต่อปี (กิโลวัตต์ชั่วโมง) | NA |
NA | ค่าใช้จ่ายต่อปี | NA |
Samsung Exynos 7880 vs Intel Core i5-10600
Samsung Exynos 7880 ทำงานร่วมกับ 853 cores และ 8 เธรด CPU มันทำงานที่ -- base คอร์ทั้งหมดในขณะที่ TDP ถูกตั้งค่าที่ โปรเซสเซอร์เชื่อมต่อกับ N/A CPU N/A เวอร์ชันนี้มี -- บนชิปหนึ่งตัวรองรับช่องหน่วยความจำ 0 LPDDR4-1600 และคุณลักษณะ PCIe Gen เลน Tjunction รักษาให้ต่ำกว่า -- องศา C โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Cortex-A53 สถาปัตยกรรมได้รับการปรับปรุงด้วย 14 nm และสนับสนุน None ผลิตภัณฑ์เปิดตัวเมื่อวันที่ Q1/2017
Intel Core i5-10600 ทำงานร่วมกับ 6 cores และ 8 เธรด CPU มันทำงานที่ 4.80 GHz base 4.40 GHz คอร์ทั้งหมดในขณะที่ TDP ถูกตั้งค่าที่ 65 Wโปรเซสเซอร์เชื่อมต่อกับ LGA 1200 CPU LGA 1200 เวอร์ชันนี้มี 12.00 MB บนชิปหนึ่งตัวรองรับช่องหน่วยความจำ 2 DDR4-2666 และคุณลักษณะ 3.0 PCIe Gen 16 เลน Tjunction รักษาให้ต่ำกว่า 100 °C องศา C โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Comet Lake S สถาปัตยกรรมได้รับการปรับปรุงด้วย 14 nm และสนับสนุน VT-x, VT-x EPT, VT-d ผลิตภัณฑ์เปิดตัวเมื่อวันที่ Q2/2020
Samsung Exynos 7880
Intel Core i5-10600
เปรียบเทียบรายละเอียด
1.90 GHz | ความถี่ | 3.30 GHz |
853 | แกน | 6 |
-- | เทอร์โบ (1 คอร์) | 4.80 GHz |
เทอร์โบ (ทุกแกน) | 4.40 GHz | |
No | ไฮเปอร์เธรด | Yes |
No | โอเวอร์คล็อก | No |
normal | สถาปัตยกรรมหลัก | normal |
ARM Mali-T830 MP3 | GPU | Intel UHD Graphics 630 |
0.60 GHz | GPU (เทอร์โบ) | 1.20 GHz |
14 nm | เทคโนโลยี | 14 nm |
0.60 GHz | GPU (เทอร์โบ) | 1.20 GHz |
11 | เวอร์ชัน DirectX | 12 |
2 | สูงสุด แสดง | 3 |
LPDDR4-1600 | หน่วยความจำ | DDR4-2666 |
0 | ช่องหน่วยความจำ | 2 |
หน่วยความจำสูงสุด | ||
No | ECC | No |
2.00 MB | L2 Cache | -- |
-- | L3 Cache | 12.00 MB |
เวอร์ชัน PCIe | 3.0 | |
PCIe lanes | 16 | |
14 nm | เทคโนโลยี | 14 nm |
N/A | เบ้า | LGA 1200 |
TDP | 65 W | |
None | Virtualization | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
Q1/2017 | วันที่วางจำหน่าย | Q2/2020 |
Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench R20 และยังมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบ single-core ใช้ CPU core เพียงตัวเดียวไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถในการไฮเปอร์เธรด
Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench R20 และยังมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบแบบมัลติคอร์เกี่ยวข้องกับแกน CPU ทั้งหมดและใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรด
Cinebench R20 (Single-Core)
Cinebench R20 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench R15 และยังใช้ Cinema 4 Suite อีกด้วย Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบ single-core ใช้ CPU core เพียงตัวเดียวไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถในการไฮเปอร์เธรด
Cinebench R20 (Multi-Core)
Cinebench R20 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench R15 และยังใช้ Cinema 4 Suite อีกด้วย Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบแบบมัลติคอร์เกี่ยวข้องกับแกน CPU ทั้งหมดและใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรด
Cinebench R15 (Single-Core)
Cinebench R15 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench 11.5 และยังมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบ single-core ใช้ CPU core เพียงตัวเดียวไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถในการไฮเปอร์เธรด
Cinebench R15 (Multi-Core)
Cinebench R15 เป็นตัวตายตัวแทนของ Cinebench 11.5 และยังมีพื้นฐานมาจาก Cinema 4 Suite Cinema 4 เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วโลกในการสร้างแบบฟอร์ม 3 มิติ การทดสอบแบบมัลติคอร์เกี่ยวข้องกับแกน CPU ทั้งหมดและใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรด
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างมาก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลลัพธ์ได้มาก การทดสอบ single-core ใช้ CPU core เพียงตัวเดียวไม่นับจำนวนคอร์หรือความสามารถในการไฮเปอร์เธรด
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 เป็นเกณฑ์มาตรฐานข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้หน่วยความจำของระบบอย่างมาก หน่วยความจำที่รวดเร็วจะผลักดันผลลัพธ์ได้มาก การทดสอบแบบมัลติคอร์เกี่ยวข้องกับแกน CPU ทั้งหมดและใช้ประโยชน์จากไฮเปอร์เธรด
iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)
ประสิทธิภาพการคำนวณตามทฤษฎีของหน่วยกราฟิกภายในของโปรเซสเซอร์ที่มีความแม่นยำอย่างง่าย (32 บิต) ใน GFLOPS GFLOPS ระบุจำนวนการดำเนินการจุดลอยตัวที่ iGPU สามารถดำเนินการได้ต่อวินาที
Monero Hashrate kH/s
Monero สกุลเงินเข้ารหัสลับใช้อัลกอริทึม RandomX ตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2019 อัลกอริทึม PoW (การพิสูจน์การทำงาน) นี้สามารถคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้โปรเซสเซอร์ (CPU) หรือการ์ดกราฟิก (GPU) เท่านั้น อัลกอริทึม CryptoNight ใช้สำหรับ Monero จนถึงเดือนพฤศจิกายน 2019 แต่สามารถคำนวณได้โดยใช้ ASIC RandomX ได้รับประโยชน์จากคอร์ CPU จำนวนมาก แคช และการเชื่อมต่อหน่วยความจำที่รวดเร็วผ่านช่องทางหน่วยความจำให้มากที่สุด