Процессор iPhone 12 оказался на 25 % производительнее предшественника в Geekbench- Новости ИТ - Сервис
 
Главная страница


комплексные ИТ-решения

ВАШИ ИДЕИ
СТАНУТ РЕАЛЬНОСТЬЮ!

  
   


Самый полный
спектр ИТ-услуг
  Решения в области
Информационных технологий
 
 
 

 

 Главная  /  Новости  /  новости IT-рынка  /  Процессор iPhone 12 оказался на 25 % производительнее предшественника в Geekbench

Новости

Процессор iPhone 12 оказался на 25 % производительнее предшественника в Geekbench
15.10.2020, 16:38:00 
 
p class="p1">В базе данных популярного бенчмарка Geekbench появились результаты тестирования смартфонов серии iPhone 12, которые были представлены 13 октября. Судя по имеющимся данным, чип A14, на котором основаны новые устройства, более чем на 20 процентов быстрее, чем A13 Bionic в iPhone 11 Pro.

macrumors.com

macrumors.com

iPhone 12 Pro набрал 1597 очков в одноядерном тесте Geekbench. Многоядерное тестирование смартфон прошёл с результатом 4152 балла. Эти результаты на 26 процентов превышают показатели iPhone 11 Pro, который набирает 1327 и 3289 баллов соответственно. Точно также и iPhone 12 Pro Max примерно на 25 процентов быстрее своего предшественника.

Как и ожидалось, производительность iPhone 12 Pro примерно соответствует новому iPad Air четвёртого поколения, что и не удивительно, ведь устройства основаны на одном и том же чипсете. iPad Air набирает в Geekbench 1583 и 4198 баллов в одноядерном и многоядерном тестах соответственно.

macrumors.com

macrumors.com

Стоит отметить, что некоторые результаты тестирования iPhone 12 показывают более низкую производительность, что, по словам экспертов, характерно для предпродажных версий новых iPhone, поскольку такие устройства могут работать под управлением «сырых» версий ПО.

Как отмечает Apple, чип A14 Bionic является самым быстрым из когда-либо созданных процессоров для смартфонов и первым, изготовленным по нормам 5-нм техпроцесса. Интегрированный в чипсет нейронный процессор получил 16 ядер вместо восьми в A13 Bionic, что сделало его на 80 процентов быстрее при выполнении задач, связанных с машинным обучением.

Источник:


Источник: 3DNews

 
 
Новости:    Предыдущая Следующая   
 Архив новостей

Разделы новостей:

Подписаться на новости:

 

Поиск в новостях: