rPman

flops это характеристика, вытекающая из фактически оценки производительности решения одной единственной задачи (тестовый пакет linpack), в которой используются математические операции над векторами вещественных чисел (float в данном случае но тип можно выбирать).

Как какой то стандарт это не очень подходит, так как использовать эту характеристику получается только на ограниченном списке типов железа, даже суперкомпьютеры уже не удобно так оценивать, так как эффективность вычислений можно значительно поднять, если проектировать железо не универсальным а заточенным на конкретную задачу.

Операции в секунду еще хуже, и не используются, так как в зависимости от выбора операции скорость может отличаться на порядки (с float более менее выравненно но все же различные операции типа сложение или деление выполняются за сильно разное время, при условии нахождения данных в кеше или регистрах)

В реальности самый важный параметр для современного компьютера это скорость доступа к оперативной памяти и соответственно размеру кеша процессора (ускоряющий через кеширования оперативной памяти и медленной шины данных), а из-за невероятно сложного механизма предсказания выполнения команд в процессоре, какие либо оценки через скорость выполнения операций становятся бессмысленными.

Последние 10 -15лет частота не является определяющим параметром (ее потолок уже достигнут). Важными параметрами являются размер кеша процессора и количество ядер (последнее не сильно актуально для разработчика, за исключением c++ разработчиков, которым приходится пересобирать такие крупные проекты как например chromium). К сожалению, так как обычно кеши процессора делятся на ядра, чем больше этих ядер тем меньшее значение имеет очередное увеличение его размера. Так для современных процессоров кеш меньше 16мб..32мб - уже маленький.

Смотри на синтетические тесты 'single thread', именно этот параметр определяет фактическую скорость работы на рядовых задачах, а многопоточный тест покажет только возможности процессора для очень узкого списка задач, типа числодробилки.

Высокая частота определяет как быстро процессор будет работать в ускоренном режиме короткое время, т.е. отзывчивость, скорость реакции на действия пользователя (нажал кнопку - что то произошло), пока он еще не нагрелся, обычно это секунды, к сожалению мало синтетических тестов на этот параметр, обычно ограничиваются оценкой времени, после которого включается замедление.

p.s. почему видеокарты позволяют ускорить вычисления в сотню раз, потому что задачи, которые они решают хорошо ложатся на многопроцессорные системы, а сами они представляют из себя очень высокоэффекивную оперативную память с огромным (тысячи) количеством процессоров, с очень эффективным (с оговорками) доступом, к сожалению типовые задачи видеокарты будут выполнять очень не эффективно. Кстати разработчики пока еще для видеокарт пишут очень эффективный код, когда как для обычного процессора разработчики уже давно опустили руки и ничего не оптимизируют.

Ryzen 7 5800H хороший проц, 3к попугаев в single thread, но помним что это мобильное устройство и троттлить оно будет агрессивнее

8 ядер - 16 потоков, для обывателя слишком много

с wsl я думаю проблемы должны быть по определению вне зависимости от процессора (все же технология молодая и достаточно глубоко интегрированная в ядро системы), каких то ярковыделенных проблем именно из-за amd я не слышал

Благодаря хорошей совместимости (кстати из-за чего куча проблем, публичный софт собирается ради этого не оптимальным, не использующий специфические особенности процессоров) нет особой разницы, что выбирать.

Если компилировать приложения под текущую архитектуру, то все будет зависеть от алгоритмов, кажется у amd с кешем по лучше.... в любом случае речь идет о считанных процентах.

Т.е. при покупки ориентироваться нужно на тесты производительности (настоятельно рекомендую смотреть только single thread, хотя если нужна числодробилка то да, смотри общие) и стоимость.

p.s. помним мобильные процессоры более привержены throttle, по причинам плохого охлаждения. Использовать их для ресурсоемких задач абсолютно бессмысленная трата денег, правильно - приобретать стационарный компьютер с хорошим охлаждением

Благодаря наличию opencv (а часто привязываются к вендору видеокарты, на примере cuda от nvidia) существует возможность разработки почти любых алгоритмов (лимит размера бинарника кажется в десяток мегабайт +-) для работы на gpu, а там очень многоядерный процессор и на порядок более быстрая память (с нелинейным доступом, память делится на банки с паралельным доступом).

Т.е. если разработчик приложения озаботился таким алгоритмом (а часто почти все это делают) то поддержка обработки данных будет на gpu. Из требований - принципиальная возможность для алгоритма быть распараллеленным, что часто бывает для обработки изображений и видео.

p.s. декодирование видео чаще всего проигрыватели делают с помощью видеокарты, так как это заметно экономит энергию, это очень хорошо это видно если смотреть видео youtube в браузере без поддержки ускорения (какой-нибудь webkit встроенный в приложение), а уж 4к и выше и подавно могут быть не доступны для просмотра на cpu.