Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 基准、测试和规格
最近更新时间:
Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 有 12 个 CPU 核心，可以同时处理 12 个线程。 该处理器是在 Q2/2024 中提供的，并且基于 1。 Qualcomm Snapdragon X Elite 系列的生成。
| 处理器编号: | Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) |
|---|---|
| 家族: | Qualcomm Snapdragon X Elite (4) |
| CPU系列: | Qualcomm Snapdragon X Elite (4) |
| 架构: | Oryon |
| 工艺: | 4 nm |
| 垂直市场: | Mobile |
| 代次: | 1 |
| 先代产品: | -- |
| 后代产品: | -- |
CPU核心数与基础频率
Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 有 12 个核心。 Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 的时钟频率为 1.00 GHz (4.30 GHz)。 可以使用 CPU 核心的数量进行初始性能评估。
| CPU 核心 / Threads: | 12 / 12 |
|---|---|
| 核心架构: | normal |
| 核心: | 12x Oryon |
| 超线程技术 / SMT: | 否 |
|---|---|
| 超频: | 否 |
| 频率: | 1.00 GHz |
| 加速频率 频率 (1 核心): | 4.30 GHz |
| 加速频率 频率 (12 核心): | 3.80 GHz |
人工智能和机器学习
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算，尤其是音频、图像和视频处理，比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多，机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。
| AI-硬件: | Qualcomm AI engine |
|---|---|
| 人工智能规范: | Qualcomm Hexagon NPU @ 45 TOPS |
| NPU + CPU + iGPU: | 72 TOPS |
核芯显卡
例如，Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 具有集成显卡，系统可使用该显卡高效播放视频。 Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 安装了 Qualcomm Adreno X1，其中有 6 流式多处理器（1536 着色器）。
| GPU型号: | Qualcomm Adreno X1 |
|---|---|
| GPU频率: | 1.50 GHz |
| GPU (加速频率): | 无加速频率 |
| 运算单元: | 6 |
| Shader: | 1536 |
| Hardware Raytracing: | 否 |
| 发售日期: | Q3/2024 |
| 最大显示器数量: | 4 |
|---|---|
| Generation: | -- |
| Direct X: | 12.2 |
| 工艺: | 4 nm |
| 最大显存: | 16 GB |
| Frame Generation: | 否 |
硬件解码支持
具有集成显卡的处理器可以使用这些视频编解码器更快地进行处理。 对现代编解码器的支持可以显着提高视频播放过程中的系统效率。
| h265 / HEVC (8 bit): | 解码 / 编码 |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | 解码 / 编码 |
| h264: | 解码 / 编码 |
| VP8: | 解码 |
| VP9: | 解码 |
| AV1: | 解码 / 编码 |
|---|---|
| AVC: | 解码 / 编码 |
| VC-1: | 解码 / 编码 |
| JPEG: | 解码 / 编码 |
内存 & PCIeQualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 支持最大 64 GB 内存。 根据主板的不同，处理器最多可以使用 8 (Octa Channel) 个内存通道。 这导致主存储器的最大带宽为133.9 GB/s。 |
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| 内存类型: | 内存带宽: |
|---|---|
| LPDDR5X-8448 | 133.9 GB/s |
| 最大内存: | 64 GB |
| 内存通道: | 8 (Octa Channel) |
| ECC: | 否 |
| PCIe: | 4.0 |
| PCIe 带宽: | -- |
散热管理Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 的 TDP 为 23 W。 根据 TDP，系统制造商可以而且必须根据处理器调整冷却解决方案。 |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 23 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | 80 W |
| TDP down: | 12 W |
| Tjunction max.: | -- |
技术细节
现代生产减少了处理器的废热并提高了效率。 Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 是在 4 nm 中制作的，并具有 42.00 MB 缓存。
| 工艺: | 4 nm |
|---|---|
| 芯片设计: | 小芯片 |
| 插槽: | -- |
| L2-Cache: | 42.00 MB |
| L3-Cache: | -- |
| AES-NI: | 是 |
| 操作系统: | Windows 10/11 (ARM), Linux |
| 虚拟化: | 无 |
|---|---|
| 指令集 (ISA): | Armv8.7-A (64 bit) |
| 指令集扩展: | -- |
| 发售日期: | Q2/2024 |
| 发布价格: | -- |
| 代号: | -- |
| 文件: | -- |
12C 12T @ 1.00 GHz (4.30 GHz)
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评价该处理器
基准测试结果
我们已经审核了 Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE) 的基准测试结果。 我们只发布由我们创建或由用户提交并通过审核的基准测试结果。 所有结果均基于并满足我们的基准测试指导方针。
Cinebench 2024 (Single-Core)
Cinebench 2024 基准测试基于 Redshift 渲染引擎，该引擎也用于 Maxon 的 3D 程序 Cinema 4D。 基准测试每次运行 10 分钟，以测试处理器是否受到其发热的限制。
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Apple M3 Pro (12-CPU 18-GPU)
12C 12T @ 4.06 GHz |
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Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU)
14C 14T @ 4.06 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
12C 12T @ 4.30 GHz |
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Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 4.06 GHz |
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Intel Core i9-14900KF
24C 32T @ 6.00 GHz |
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Intel Core i9-14900K
24C 32T @ 6.00 GHz |
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Cinebench 2024 (Multi-Core)
Cinebench 2024 基准测试的多核测试使用所有 CPU 核心，使用 Redshift 渲染引擎进行渲染，该引擎也用于 Maxons Cinema 4D。 基准测试运行时长为 10 分钟，以测试处理器是否受到发热量的限制。
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Intel Core i5-13500
14C 20T @ 4.80 GHz |
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Intel Core i7-12700K
12C 20T @ 5.00 GHz |
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Intel Core i7-12700KF
12C 20T @ 5.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
12C 12T @ 4.30 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100)
12C 12T @ 4.20 GHz |
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Intel Xeon W-2295
18C 36T @ 4.80 GHz |
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AMD Ryzen 7 7800X3D
8C 16T @ 5.00 GHz |
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Geekbench 6 (Single-Core)
Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。
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Intel Core i9-14900KS
24C 32T @ 6.20 GHz |
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Intel Core i9-14900K
24C 32T @ 6.00 GHz |
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Intel Core i9-14900KF
24C 32T @ 6.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
12C 12T @ 4.30 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100)
12C 12T @ 4.20 GHz |
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Apple M3 Pro (12-CPU 18-GPU)
12C 12T @ 4.06 GHz |
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Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16C 16T @ 4.06 GHz |
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Geekbench 6 (Multi-Core)
Geekbench 6 是现代计算机、笔记本电脑和智能手机的基准测试。 新的是对更新的 CPU 架构的优化利用，例如基于 big.LITTLE 概念并结合不同大小的 CPU 内核。 多核基准测试评估处理器所有 CPU 内核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超线程等虚拟线程改进对基准测试结果产生了积极影响。
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Intel Core i7-13850HX
20C 28T @ 4.40 GHz |
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Intel Core i7-14650HX
16C 24T @ 2.20 GHz |
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AMD EPYC 7542
32C 64T @ 3.20 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
12C 12T @ 3.80 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100)
12C 12T @ 3.80 GHz |
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AMD Ryzen 7 8700F
8C 16T @ 4.60 GHz |
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AMD Ryzen 7 PRO 8700G
8C 16T @ 4.70 GHz |
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核芯显卡FP32性能（单精度GFLOPS）
处理器核芯显卡的理论计算性能（32bit，以GFLOPS为单位）。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。
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Intel Core Ultra 5 238V
Intel Arc 130V @ 1.85 GHz未经审核的 |
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Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Apple M3 Pro (14 Core) @ 1.40 GHz |
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Intel Core Ultra 9 185H
Intel Iris Xe 8 Core Graphics 128 EUs (Meteor Lake) @ 2.35 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
Qualcomm Adreno X1 @ 1.50 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100)
Qualcomm Adreno X1 @ 1.50 GHz |
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Apple M1 Pro (10-CPU 14-GPU)
Apple M1 Pro (14 Core) @ 1.30 GHz |
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Apple M1 Pro (8-CPU)
Apple M1 Pro (14 Core) @ 1.30 GHz |
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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算，尤其是音频、图像和视频处理，比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多，机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。
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Intel Core Ultra 7 268V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 256V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 258V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-00-1DE)
12C 12T @ 1.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Plus (X1P-64-100)
10C 10T @ 1.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-78-100)
12C 12T @ 1.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-80-100)
12C 12T @ 1.00 GHz |
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基准测试
Cinebench 2024 (SC)
288 条目
288 条目
Cinebench 2024 (MC)
286 条目
286 条目
Geekbench 6 (SC)
1,778 条目
1,778 条目
Geekbench 6 (MC)
1,725 条目
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FP32 SP (iGPU)
2,060 条目
2,060 条目
3DMark Timespy (iGPU)
527 条目
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人工智能性能（NPU）
133 条目
133 条目
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