核心越多，為什麼不一定越快？

Dell 的 i5-1145G7 有 4 個實體核心、8 條硬體執行緒。超執行緒讓同一核心更有效利用部分執行資源，並不是把它變成 8 個完整核心。同樣地，M5 的效能核心與節能核心也不是同速度的十份副本；只數總數，就忽略了每個核心的能力與任務分工。

程式通常包含必須依序完成的部分，例如等待前一步結果、更新共用資料或讀取儲存裝置。純粹數學示例：若 20% 工作完全不能平行化，即使其餘部分無限加速，總加速仍不超過 5 倍。這是模型的上限，不是六台設備的實測數據；真實系統還要付出同步、快取與資料搬運成本。

Geekbench 6 的多核心工作用共享任務反映核心協作，因此它不會與單核心分數乘上核心數完全一致。判讀時應把核心拓樸、任務性質與實測吞吐量一起看。對大量獨立檔案的轉換，多核心可能很有效；對單一、依序相依的互動操作，強單核心和低延遲往往更關鍵。

延伸閱讀與資料來源

研究更新 2026-10-26。本文為來源支持的技術分析，不代表 Simon 已完成這些工作負載的實測。