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ユーザ ThomasTSUN USA 名称 ThomasTSUN 詳細 ポイント 2,752 (0) 状態 活発な 作成日 18 8月 2017 パスワード保護済み 有効 言語 English 国 USA コンピュータ 2 個々のベンチマーク結果 9 レポートの問題 | トップ ユーザ ランク 最高のパフォーマンス ;） グローバルランク #254 リスト内の順位 結果の高い 99.72% 以上 認証 最高のパフォーマンス ;） レポートの問題 チーム ASUS 名称 ASUS 状態 活発な 国   レポートの問題 | トップ チーム | チーム メンバーになる ASUS | 詳細については、 チーム ASUS

すべてのベンチマークプロセッサの性能マルチメディア処理.NET 演算.NET マルチメディア演算Java 演算Java マルチメディア演算プロセッサのスレッド間効率暗号処理 （高セキュリティ）省電力管理の効率 （ALU）省電力管理の効率 （FPU）CD-ROM ベンチマーク （データを読む）メモリーレイテンシ （完全なランダムアクセス）DVD ベンチマーク （データを読む）メモリーレイテンシ （ページ内ランダムアクセス）Blu-ray ベンチマーク （データを読む）メモリーレイテンシ （順次アクセス）物理ディスクの ベンチマーク （データを読む）物理ディスクの ベンチマーク （ータを書き込む）ファイルシステム ベンチマークリムーバブルストレージ ベンチマークPDA 転送 のベンチマークキャッシュ & メモリー ベンチマークメモリー帯域 アドバンストベンチマーク命令 メモリーレイテンシ （完全なランダムアクセス）命令 メモリーレイテンシ （ページ内ランダムアクセス）命令 メモリーレイテンシ （順次アクセス）グラフィックス レンダリンググラフィックス メモリーメディアはベンチマークをトランスコード （AVC/H.264）GP（GPU）演算GP（GPU）メモリー帯域GP（GPU）暗号処理 （高セキュリティ）暗号処理 （標準セキュリティ）GP（GPU）暗号処理 （標準セキュリティ）メディアはベンチマークをトランスコード （HEVC/H.265）ネットワーク （LAN） ベンチマークワイヤレス通信の性能インターネット接続 ベンチマークインターネット同期接続 ベンチマークGP （GPU） 財務分析 （低精度）GP （GPU） 科学的解析 （低精度）インターネットDNSインターネット接続性能評価GP メモリ待ち時間 （ページ内ランダムアクセス）GP メモリ待ち時間 （完全なランダムアクセス）GP メモリ待ち時間 （順次アクセス）GP コンスタントメモリのレイテンシ （ページ内ランダムアクセス）GP コンスタントメモリのレイテンシ （完全なランダムアクセス）GP コンスタントメモリのレイテンシ （順次アクセス）GP 共有/ローカルメモリレイテンシ （ページ内ランダムアクセス）GP 共有/ローカルメモリレイテンシ （完全なランダムアクセス）GP 共有/ローカルメモリレイテンシ （順次アクセス）GP テクスチャメモリのレイテンシ （ページ内ランダムアクセス）GP テクスチャメモリのレイテンシ （完全なランダムアクセス）GP テクスチャメモリのレイテンシ （順次アクセス）GP グローバルデータメモリとキャッシュ帯域幅GP コンスタントメモリとキャッシュ帯域幅GP 共有データ·メモリとキャッシュ帯域幅GP テクスチャメモリとキャッシュ帯域幅メモリ·トランザクション·スループット （トランザクショナルデータベース）メモリ·トランザクション·スループット （更新のみ記録）財務分析 （通常の精密）財務分析 （高精度）GP （GPU） 財務分析 （通常の精密）GP （GPU） 財務分析 （高精度）科学的解析 （通常の精密）科学的解析 （高精度）GP （GPU） 科学的解析 （通常の精密）GP （GPU） 科学的解析 （高精度）コンピューター パフォーマンス インデックス （2014）コンピューター パフォーマンス インデックス （2015）画像処理 （通常の精密）ベンチマーク汎用（GP）画像処理性能 （通常の精密）ベンチマーク汎用（GP）画像処理性能 （低精度）プロセッサータ性能評価メモリシステムタのタ性能評価ディスクドライブタのタ性能評価コンピューター パフォーマンス インデックス （2016/Platinum）コンピューター パフォーマンス インデックス （2K21-2018）グラフィックスカード（GFX）タ性能評価グラフィックスプロセッサ（GP）タ性能評価プロセッサニューラルネットワーク （AI/ML） (通常の精密)プロセッサニューラルネットワーク （AI/ML） (高精度)GP（GPGPU）ニューラルネットワーク （AI/ML） (通常の精密)GP（GPGPU）ニューラルネットワーク （AI/ML） (高精度)GP（GPGPU）ニューラルネットワーク （AI/ML） (低精度)仮想マシンのパフォーマンス評価暗号処理 （中国の安全保障）GP（GPU）暗号処理 （中国の安全保障）暗号プロセッサのパフォーマンス （高セキュリティ）暗号プロセッサのパフォーマンス （標準セキュリティ） 全てのプラットフォームデスクトップモバイルスマートフォン/PDAタブレット/MIDサーバー仮想化環境 全てのOSでのリザルトWindows x86Windows x64Windows Arm64 全てのオペレーション状態通常状態オーバークロック状態 パフォーマンスでソートリザルトIDでソートスピードでソートオーバークロック要素でソート日付/時間でソート人気でソートオペレーティングシステムによって分類されるプラットフォーム順

個々のベンチマーク結果 ベンチマーク ユーザ チーム コンピュータ 結果のID番号 スコア 容量 スピード 消費電力 地位 プラットフォーム オペレーティングシステム（OS） 作成日 GP（GPU）演算 ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING 3x nVidia Tesla K10.G1.8GB (4608SP 24C 783MHz, 384kB L2, 12GB ECC 5.42GHz) (OpenCL) 1,025.61Mpix/秒 24CU 0.78GHz 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 GP（GPU）暗号処理 （高セキュリティ） ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING nVidia Tesla K10.G1.8GB; NVIDIA GeForce GTX TITAN; nVidia Tesla K10.G1.8GB (5760SP 30C 745MHz/1.22GHz, 480kB L2, 14GB 6GHz) (OpenCL) 33.75GB/秒 30CU 0.75GHz 250.0W 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 GP （GPU） 財務分析 （通常の精密） ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING nVidia Tesla K10.G1.8GB; NVIDIA GeForce GTX TITAN; nVidia Tesla K10.G1.8GB (5760SP 30C 745MHz/1.22GHz, 480kB L2, 14GB 6GHz) (OpenCL) 1,445.51kOPT/秒 30CU 0.75GHz 250.0W 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 GP （GPU） 財務分析 （高精度） ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING nVidia Tesla K10.G1.8GB; NVIDIA GeForce GTX TITAN; nVidia Tesla K10.G1.8GB (5760SP 30C 745MHz/1.22GHz, 480kB L2, 14GB 6GHz) (OpenCL) 188.86kOPT/秒 30CU 0.75GHz 250.0W 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 GP （GPU） 科学的解析 （高精度） ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING nVidia Tesla K10.G1.8GB; NVIDIA GeForce GTX TITAN; nVidia Tesla K10.G1.8GB (5760SP 30C 745MHz/1.22GHz, 480kB L2, 14GB 6GHz) (OpenCL) 152.31GFLOPS 30CU 0.75GHz 250.0W 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 ベンチマーク汎用（GP）画像処理性能 （通常の精密） ThomasTSUN ASUS ASUS STRIX Z270E GAMING nVidia Tesla K10.G1.8GB; NVIDIA GeForce GTX TITAN; nVidia Tesla K10.G1.8GB (5760SP 30C 745MHz/1.22GHz, 480kB L2, 14GB 6GHz) (OpenCL) 882.27Mpix/秒 30CU 0.75GHz 250.0W 通常状態 サーバー Windows x64 10.0.17.3 21 9月 2017 0 - 1 (9)  次へ > の末尾に移動

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