Мощность процессора Apple M2 Ultra сравнили с конкурентами от AMD и Intel

Нет, это не новый король.

В бенчмарке Geekbench 5 сравнили производительность флагманского процессора Apple M2 Ultra, на котором будут работать новые Mac Pro и Mac Studio, с актуальными конкурентами от AMD и Intel. И счёт оказался не в пользу купертинского продукта.

⚡️Новости из мира гаджетов, обзоры, гайды и не только — в телеграм-канале «Технологии | Лайфхакер».

В тестах он не смог обойти Intel Core i9-13900K в однопоточном режиме и даже отставал в многоядерных рабочих нагрузках.

Близкими аналогами M2 Ultra оказались AMD Ryzen Threadripper Pro W5995X и Intel Xeon W9-3495X, и то с натяжкой. Он легко превзошёл их в однопоточных тестах, но всё же работал значительно медленнее, когда требовалось больше ядер.

Изображение: Tom’s Hardware

Однако стоит помнить, что Geekbench 5 не всегда отражает реальные возможности чипа. Он даёт лишь примерное представление о мощности без учёта ускорителей.

Apple M2 Ultra состоит из двух систем на чипе M2 Max, которые были разработаны в первую очередь для компьютеров MacBook Pro и Mac Studio. Он может предложить до 24 ядер CPU, что делает чип на 30% быстрее, чем M1 Ultra.

Особую ставку Apple сделала на GPU с 76 ядрами — в сравнении с предыдущим решением графическая производительность платформы выросла почти на 50%.

Проигрыш в Geekbench 5 — лишь синтетика. Ждём реальных тестов новых компьютеров в рабочих задачах, например декодировании видео.

Обложка: Apple
Если нашли ошибку, выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Это упрощённая версия страницы.

Читать полную версию
Oleg Kutyrin
Насчет M1/M2 недавно. Конечно, ARM-архитектуре сто лет в обед, но, мне кажется, коллега хотел сказать, что они появились недавно в контексте маков. То что какой-нибудь Cortex существует уже очень давно, для данного обсуждения никак не релевантно.
Vyachaslav Gerchicov
1)я так и вижу - каждый пользователь запускает у себя на макбуке отдельную нейросеть. Причём не на распознавание, а на обучение. Ибо распознавание может быть только на телефоне 2)машинное обучение на графических данных - да, нужен gpu. А вот нужен ли он для всяких chatgpt?
Oleg Kutyrin
Хм. Почему распознавание только на телефоне? Про chatGPT вообще речи не было, хотя для тренировки на LLM графпроцессор весьма желателен (в общем и целом можно обойтись и TPU типа Google Coral, однако Apple Silicon намного лучше, ибо PyTorch его поддерживает стандартно).
Vyachaslav Gerchicov
Я имел в виду не только на телефоне, что даже телефон с его мощностями с этим справляется
Читать все комментарии