[리뷰] 인텔 10세대 코어 i7-10700K 프로세서, 성능과 특징 파헤치기

인텔은 10세대에 이르는 동안 1세대부터 7세대까지 제조 공정과 마이크로아키텍처를 번갈아 바꾸는 ‘틱-톡’ 전략을 통해 코어 i3, i5, i7를 브랜드 개성으로 자리잡았다. 이번에 소개하는 코어 i7-10700K 프로세서에서는 바로 이전 세대의 코어 i9이 가지고 있던 8코어 16쓰레드, 5GHz 수준의 동작 속도 등 높은 성능을, 이제 한 세대 만에 좀 더 적은 부담으로 만나볼 수 있게 업그레이드했다.

코드명 ‘코멧 레이크’로 알려진 데스크톱 PC용 10세대 코어 프로세서 제품군은, 다양한 개량이 적용된 것이 특징이며, 이러한 변화는 주로 제품 수준에서 각별히 느낄 수 있다. 코어 i7에서는 8코어 구성이지만 하이퍼스레딩 기술이 적용되어 이전 세대의 코어 i9이 가지던 8코어 16쓰레드 구성을 갖췄다. 8세대 코어 i7의 6코어 12쓰레드 구성과 9세대의 8코어 8쓰레드는 그리 큰 성능 차이를 기대하기 힘들었지만, 9세대에서 10세대로의 변화는 이전 세대의 코어 i7과 i9의 성능 차이인 25~30% 정도를 기대할 수 있다.

동작 속도에서도, 10세대 코어 i7-10700K는 9세대 코어 i9-9900K와 거의 동등한 수준을 갖춰 충분히 만족스러운 성능을 보인다. 14nm 공정 기반에서 8코어 16쓰레드 구성을 갖췄고, 기본 동작 속도 3.8GHz에 최대 동작 속도는 ‘터보 부스트 맥스 3.0(Turbo Boost Max Technology 3.0)’ 적용 시 단일 쓰레드 수준에서 최대 5.1GHz이고, 올 코어 터보는 최대 4.7GHz에 이른다. K 시리즈에 한해 기본 TDP는 95W에서 125W로 더 올라갔고, 이전 세대보다 더 안정적인 조건으로 부스트 클럭을 유지할 수 있어 실성능은 더욱 높아진 부분이 기대되고 있다.

코어 i7-10700K와 i9-10900K 두 프로세서로 성능 실험을 진행한 결과, 프로세서의 기본 연산 성능을 확인할 수 있는 SiSoft Sandra 2020 R5 테스트는 단일 쓰레드에서 2~4%, 멀티 쓰레드에서 25~30% 정도의 차이를 보였다. 이 결과는 이번 코어 i7 프로세서가 얼마 전까지의 코어 i9 프로세서라고 생각해도 무방하다.

이번 세대의 i7-10700K는 하이퍼스레딩 기능이 포함되어 멀티 쓰레드 성능에서는 25~30% 정도의 성능 차이가 나고, 이러한 세대간 성능 향상 폭은 흔히 볼 수 없다. 또한 10세대 코어 i7-10700K는 8코어 16쓰레드 구성과, 5GHz에 근접하는 높은 동작 속도를 갖춘 덕분에, ‘반응성’과 멀티 쓰레드 성능 사이의 균형 측면도 돋보인다. 코어 i7-10700K는 기존의 10~12코어 하이엔드 데스크톱 프로세서와 비교해서도 더 뛰어난 게이밍 성능과 반응성, 동급의 멀티 쓰레드 성능을 기대할 수 있다.

게이밍 환경에서의 프로세서 성능을 확인할 수 있는 3DMark 물리연산 성능 테스트 결과에서도 성능 차이가 두드러졌으며, ‘Time Spy Extreme’의 경우 이론적인 멀티 쓰레드 성능을 대부분 반영하지만, ‘Fire Strike’의 경우에는 16쓰레드 이상에서 코어와 쓰레드 수에 따른 성능 증가 폭이 줄어드는 특징을 가지고 있다. 여기에 개별 코어의 역량을 극대화한 코어 i7-10700K는 성능 향상 폭을 유지하는 모습을 보였고, 게이밍 환경에서도 높은 매력을 가지고 있다고 볼 수 있다.

전반적인 PC 사용에서의 성능을 측정하는 PCMark 10 테스트에서 코어 i7-10700K 프로세서는 코어 i9-10900K 보다는 소폭 뒤쳐지지만, i9-9900K와 비교하면 좀 더 높은 점수를 받았다. 특히 i9-9900K의 결과와 비교할 때, ‘디지털 콘텐츠 제작’이나 ‘게이밍’에서는 큰 차이가 없었지만, ‘에센셜’과 ‘생산성’ 부분에서는 예상 이상의 성능 차이가 있었다.

대량의 사진 관리 환경을 가정한 어도비 라이트룸 클래식의 1:1 프리뷰 테스트나 어도비 프리미어 프로 2020의 4K 영상 렌더링 테스트에서는 약 15% 정도의 성능 차이가 보였고, 프로세서의 성능을 집중적으로 사용하는 ‘Blender 2.82’를 사용한 벤치마크 결과에서는 테스트 샘플의 유형이 서로 다름에도 일관적으로 15% 정도의 성능 차이를 유지했다.