Apple M2 GPU (8-core) против Adreno X2-45

Мы сравнили две интегрированные мобильные графические карты: Apple M2 GPU (8-core) с 128 конвейерами и 1024 шейдерами против Adreno X2-45, которая вышла на 3 года и 4 месяца позже и имеет 1152 шейдеров. Ниже вы найдете детальные тесты производительности, игровые бенчмарки и спецификации GPU.

Обзор

Игры
Производительность в DirectX, OpenCL и Vulkan
Проф. приложения
3D моделирования, видеомонтаж и рендеринг
Энергоэффективность
Энергопотребление в различных сценариях
Оценка NanoReview
Общая оценка видеокарты
Оценки, отмеченные знаком (*) сделаны на основе ранних тестов.

Ключевые отличия

Ключевые отличия и преимущества Adreno X2-45 перед M2 GPU (8-core)
Причины выбрать Adreno X2-45
  • Изготовлена по более эффективному 3 нм техпроцессу
  • На 34% выше максимальная теоретическая производительность (3.9 vs 2.9 TFLOPS)
  • Обеспечивает на 48% лучшую пропускную способность памяти: 152 против 102.4 ГБ/с

Бенчмарки

Тесты производительности видеокарт в бенчмарках

3D Mark

Бенчмарк, который напрямую коррелирует с производительностью в современных играх
Steel Nomad Lite Score
Solar Bay 7316 -
Wild Life Extreme 5676 -
Источники: 3DMark [1]

GeekBench 6 GPU Compute

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur 58.7 img/sec -
Face Detection 35.2 img/sec -
Horizon Detection 1.1 Gpixels/sec -
Edge Detection 1.82 Gpixels/sec -
Gaussian Blur 1.2 Gpixels/sec -
Feature Matching 0.37 Gpixels/sec -
Stereo Matching 96 Gpixels/sec -
Particle Physics 3825.9 FPS -
API OpenCL -
Источники: Geekbench [3]

Cinebench 2024 GPU

Тест производительности карты с использованием движка Cinema 4D от Maxon
Cinebench 2024 GPU

Blender

Тест производительности GPU в 3D-рендеринга
Blender GPU
Источники: Blender [9]81 samples

Тесты ИИ

Производительность в задачах машинного обучения и ИИ

GeekBench 6 ML

GB6 ML Single Precision
GB6 ML Half Precision
GB6 ML Quantized
Image Classification (SP) 3242 -
Image Segmentation (HP) 4890 -
Image Super Resolution (Q) 7149 -
Face Detection (HP) 10340 -
Pose Estimation (Q) 21268 -
Text Classification (SP) 2268 -
Machine Translation (HP) 1122 -
Object Detection (SP) 3007 -
Depth Estimation (Q) 13941 -
Style Transfer (SP) 35943 -
Framework Core ML -
Backend GPU -
Источники: Geekbench [9]

Технические характеристики

Подробные характеристики Apple M2 GPU (8-core) и Adreno X2-45

Общая информация

Производитель Apple Qualcomm
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 6 июня 2022 25 сентября 2025
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Профессиональная Универсальная
Сегмент Средний Начальный
Архитектура Apple M GPU Adreno X2
Кодовое имя - Adreno X2
Преемник - Apple M5 GPU (10-Core) -
Рекомендуемый процессор - Apple M2 или лучше - Qualcomm Snapdragon X2 Plus (X2P-64-100) или лучше
Используется в процессорах - Apple M2 - Qualcomm Snapdragon X2 Plus (X2P-64-100)
- Qualcomm Snapdragon X2 Plus (X2P-42-100)

Графический процессор

Базовая частота 500 МГц 500 МГц
Boost частота 1398 МГц 910-1700 МГц
Шейдерные блоки 1024 1152
Текстурные блоки (TMUs) 64 72
Блоки вывода (ROPs) 32 36
Вычислительные блоки (Pipelines) 128 -
Тензорные ядра - No
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 45 ГПикс/с 33-61 ГПикс/с
Texture Fill Rate 89 ГТекс/с 66-122 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
2.9 терафлопс
2.1-3.9 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom IGP
TGP 15 Вт -
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 5 нм 3 нм
Размер кристалла - 220 мм²
Количество транзисторов 11.6 млрд. -
Максимальная температура 94°C -

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти 6400 МГц -
Эффективная частота памяти 12800 Мбит/с -
Шина 128-бит 128-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
102.4 ГБ/с
152 ГБ/с

API

DirectX - 12.2
Vulkan - 1.4
OpenCL - 3.0
CUDA - No
Трассировка лучей Нет Да
DLSS No No
DisplayPort - 1.4

Опрос

Выберите между двумя видеокартами
0 (0%)
0 (0%)
Всего проголосовало: < 1

Мнение пользователей

Вы можете поделиться своим мнением или задать вопрос в комментариях ниже
🌐 Зарегистрируйте свой профиль и станьте частью сообщества NanoReview!