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ブラ
ンド
CPU名 PASS
MARK
コア
スレッ
ド数
クロック 最大
クロック
TDP 発売
時期
intel Core m5-6Y57 2369 2 4 1.10 GHz 2.80 GHz 4.5 W Q3'15
intel Celeron 3965U 1680 2 2 2.20 GHz 2.20 GHz 15 W Q1'17
intel Core2 Duo SP9400 948 2 2 2.40 GHz 2.40 GHz 25 W Q3'08
intel Pentium 4415Y 1602 2 4 1.60 GHz 1.60 GHz 6 W Q2'17
intel Core i9-10900K 23913 10 20 3.70 GHz 5.30 GHz 125 W Q2'20
intel Celeron G5900 2762 2 2 3.40 GHz 3.40 GHz 58 W Q2'20
intel Core i7-2670QM 3779 4 8 2.20 GHz 3.10 GHz 45 W Q4'11
intel Core m3-6Y30 2003 2 4 900 MHz 2.20 GHz 4.5 W Q3'15
intel Core M-5Y70 1705 2 4 1.10 GHz 2.60 GHz 4.5 W Q3'14
intel Pentium Silver N5000 2601 4 4 1.10 GHz 2.70 GHz 6 W Q4'17
intel Core i9-9900K 18812 8 16 3.60 GHz 5.00 GHz 95 W Q4'18
intel Core i5-9400F 9545 6 6 2.90 GHz 4.10 GHz 65 W Q1'19
intel Core i7-8750H 10140 6 12 2.20 GHz 4.10 GHz 45 W Q2'18
intel Core i7-10750H 12466 6 12 2.60 GHz 5.00 GHz 45 W Q2'20
intel Pentium N3700 1321 4 4 1.60 GHz 2.40 GHz 6 W Q1'15
intel Celeron M 360 221 1 1 1.40 GHz 1.40 GHz 21 W
intel Pentium 2020M 1387 2 2 2.40 GHz 2.40 GHz 35 W Q3'12
intel Core2 Duo U7500 366 2 2 1.06 GHz 1.06 GHz 10 W Q3'06
intel Celeron 2950M 1264 2 2 2.00 GHz 2.00 GHz 37 W Q4'13
intel Celeron N2940 1018 4 4 1.83 GHz 2.25 GHz 7.5 W Q3'14

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ブラ
ンド
GPU名 PASS
MARK
最大メモリ
サイズ
コア
クロック
Max
TDP
AMD Radeon Pro WX 9100 13325 16384 MB 1200 MHz 230 W
NVIDIA RTX A3000 Laptop GPU 13023 6144 MB 130 W
NVIDIA GeForce GTX TITAN X 13251 12288 MB 1000 MHz 250 W
NVIDIA GeForce GTX 1080 with Max-Q Design 10175 8192 MB 1468 MHz 110 W
NVIDIA Quadro P5200 12603 0 W
NVIDIA GeForce GTX 1070 (Mobile) 10465 8192 MB 1443 MHz 0 W
AMD Radeon Pro WX 8200 13885 8192 MB 1200 MHz 230 W
NVIDIA GeForce RTX 2070 (Mobile) 12354 8192 MB 1215 MHz 115 W
AMD Radeon Vega Frontier Edition 13745 16384 MB 1382 MHz 350 W
NVIDIA Quadro RTX 5000 (Mobile) 14832 16384 MB 1035 MHz 110 W
AMD Radeon Pro 5700 XT 12551 16384 MB 1243 MHz 130 W
NVIDIA GeForce RTX 2080 with Max-Q Design 12322 8192 MB 735 MHz 90 W
AMD Radeon Pro Vega 56 12398 8192 MB 1247 MHz 0 W
NVIDIA RTX A3000 12GB Laptop GPU 15695 0 W
AMD Radeon RX 6800S 13503 8192 MB 1800 MHz 100 W
NVIDIA Quadro RTX 4000 15501 8192 MB 1005 MHz 160 W
NVIDIA GeForce RTX 2080 (Mobile) 15107 8192 MB 1380 MHz 150 W
NVIDIA GeForce RTX 2070 16094 8192 MB 1410 MHz 175 W
AMD Radeon RX Vega 64 14657 8192 MB 1247 MHz 295 W
NVIDIA Quadro P5000 11919 16384 MB 1607 MHz 180 W

ランダムトピックス

当サイトに関わる豆知識や、パソコン関連の用語、雑学などをランダムにご紹介。

フラッシュメモリ(フラッシュメモリ)

フラッシュメモリ(英: Flash Memory)は、FETでホットエレクトロンを浮遊ゲートに注入してデータ記録を行う不揮発性メモリである。東芝の舛岡富士雄が発明した。発表に際し、消去が「ぱっと一括して」できる機能から、写真のフラッシュの印象でフラッシュメモリと命名した。
パソコン用デバイスとしてのフラッシュメモリは、当初ユーザーの操作で書き換え可能なBIOSを持ったマザーボードへの利用など表面に出ない用途だった。やがてUSBメモリなどによるフロッピーディスクの代替としての利用が始まり、書き換えに対する耐久性の向上(ハード的な技術向上やソフト的に書き換える部分を集中しないようにする工夫 - ウェアレベリング)、大容量化・低価格化・高速化が進み、徐々に大容量記憶装置としての役割を担うようになっていった。
2004年には、小容量ながらパソコンに内蔵してハードディスク (HDD) 同様ドライブとして使用できるソリッドステートドライブ(SSD)が登場。自作派のユーザーたちに浸透していった。2006年には、HDDを搭載しないでSSDを搭載するメーカー製小型ノートパソコンが登場した。2007年発売の『Windows Vista』からは、USBメモリをHDDのキャッシュメモリとして使用するWindows ReadyBoost機能、2009年発売の『Windows 7』からはSSDはHDDとは別の種類のデバイスとしてサポートされるようになっている。
ノートパソコンには機器の小型化および軽量化、省電力化、衝撃に対する強さが要求される。フラッシュメモリはハードディスクと比較してこれらの要素で優れており、さらに物理的な動作がないので静音化ができ、また高速にアクセスできるという利点も持つ。ただし低価格化が進んだとは言え、容量単価の点では依然としてハードディスクが有利であり、フラッシュメモリ搭載ノートパソコンはハードディスク搭載モデルと比較して割高な価格設定になりやすいが、2019年現在、その物理的に可動部が無いことによる耐衝撃性とHDDに比べ圧倒的な速度性能を考慮すれば、十分考慮できる価格帯まで落ち着いている。

TDP(tdp)

熱設計電力(ねつせっけいでんりょく、英: Thermal Design Power, TDP)とは、マイクロプロセッサやグラフィックスプロセッシングユニットなどの大規模集積回路で仕様の一部として提示される最大必要吸熱量のこと。パッケージに取り付ける冷却装置を設計する際に、どの程度の吸熱能力を持たせれば良いかを決定するために使われる指標である。したがって「power」の語が表すものは、この場合電力というより熱出力であるが、日本では俗に「熱設計電力」とか「熱設計消費電力」という訳が定着している。

スレッド数(すれっどすう)

CPUが実行できる同時プログラム数。
かつてはコア数=スレッド数であったが、現在ではメーカーの技術で1つのコアが複数プログラムの並列実行を行えるマルチスレッドという技術も存在する。
その場合、スレッド数はコア数より多くなる。

GPU(gpu)

Graphics Processing Unit(グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU)は、コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサである。グラフィックコントローラなどと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展した。特にリアルタイム3DCGなどに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理するグラフィックスパイプライン性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のビデオメモリ(VRAM)と接続され、頂点処理およびピクセル処理などの座標変換やグラフィックス陰影計算(シェーディング)に特化したプログラム可能な演算器(プログラマブルシェーダーユニット)を多数搭載している。プロセスルールの微細化が鈍化していることからムーアの法則は限界に達しつつあるが、設計が複雑で並列化の難しいCPUと比較して、個々の演算器の設計が単純で並列計算に特化したGPUは微細化の恩恵を得やすい。さらにHPC分野では、CPUよりも並列演算性能にすぐれたGPUのハードウェアを、より一般的な計算に活用する「GPGPU」がさかんに行われるようになっており、そういった分野向けに映像出力端子を持たない専用製品や、深層学習ベースのAI向けに特化した演算器を搭載したハイエンド製品も現れている。