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

Нет, это не новый король.

10

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.

Это упрощённая версия страницы.

Читать полную версию
Обложка: Apple
Если нашли ошибку, выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Oleg Kutyrin
17.06.23 14:57
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
21.06.23 19:54
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
22.06.23 17:12
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
23.06.23 08:44
Я имел в виду не только на телефоне, что даже телефон с его мощностями с этим справляется
Читать все комментарии