Apple M4 GPU (8-core) против M3 GPU (10-core)

Мы сравнили две интегрированные мобильные видеокарты: Apple M4 GPU (8-core) с 128 конвейерами и 1024 шейдерами против M3 GPU (10-core), которая вышла на 1 год раньше и имеет 160 конвейеров и 1280 шейдеров. Ниже вы найдете детальные тесты производительности, 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

Ключевые отличия

Ключевые отличия и преимущества M3 GPU (10-core) перед M4 GPU (8-core)
Причины выбрать Apple M3 GPU (10-core)
  • На 17% выше максимальная теоретическая производительность (3.5 vs 3 TFLOPS)
  • Обладает на 25% большим количеством шейдерных ядер (1280 против 1024)

Бенчмарки

Тесты производительности видеокарт в бенчмарках

3D Mark

Бенчмарк, который напрямую коррелирует с производительностью в современных играх
Steel Nomad Lite Score
Solar Bay 13969 13531
Wild Life Extreme 7931 8237
Источники: 3DMark [1], [2]

GeekBench 6 OpenCL

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur 57.4 img/sec 60.3 img/sec
Face Detection 41.3 img/sec 40.8 img/sec
Horizon Detection 1.21 Gpixels/sec 1.21 Gpixels/sec
Edge Detection 1.74 Gpixels/sec 1.64 Gpixels/sec
Gaussian Blur 1.12 Gpixels/sec 1.2 Gpixels/sec
Feature Matching 0.43 Gpixels/sec 0.37 Gpixels/sec
Stereo Matching 94.9 Gpixels/sec 102.6 Gpixels/sec
Particle Physics 3902.5 FPS 3293.3 FPS
API OpenCL OpenCL
Источники: Geekbench [3], [4]

Blender

Тест производительности GPU в 3D-рендеринга
Blender GPU
1067.99
Источники: Blender [9], [10] – 101 & 309 samples

Тесты пользователей

Результаты тестов, которые добавили пользователи
Apple M4 GPU (8-core)
Результатов пока нет
Apple M3 GPU (10-core)
DateBenchmarkResult
📘 2025-04-24 (Alex)Geekbench 6 OpenCL31004

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) - 1579
Image Segmentation (HP) - 2944
Image Super Resolution (Q) - 4425
Face Detection (HP) - 6661
Pose Estimation (Q) - 15020
Text Classification (SP) - 2984
Machine Translation (HP) - 5876
Object Detection (SP) - 1826
Depth Estimation (Q) - 9339
Style Transfer (SP) - 22291
Framework - Core ML
Backend - CPU
Источники: Geekbench [9]

Технические характеристики

Подробные характеристики Apple M4 GPU (8-core) и M3 GPU (10-core)

Общая информация

Производитель Apple Apple
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 29 октября 2024 31 октября 2023
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Профессиональная Профессиональная
Сегмент Средний Средний
Архитектура Apple M GPU Apple M GPU
Кодовое имя Custom -
Аналог конкурента - - GeForce RTX 4060 Laptop
Преемник - Apple M5 GPU (8-Core) - Apple M5 GPU (10-Core)
Рекомендуемый процессор - Apple M4 (8-Core) или лучше - Apple M3 или лучше
Используется в процессорах - Apple M4 (8-Core) - Apple M3

Графический процессор

Базовая частота 500 МГц 500 МГц
Boost частота 1470 МГц 1380 МГц
Шейдерные блоки 1024 1280
Текстурные блоки (TMUs) 64 80
Блоки вывода (ROPs) 32 40
Вычислительные блоки (Pipelines) 128 160
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 47 ГПикс/с 55 ГПикс/с
Texture Fill Rate 94 ГТекс/с 110 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
3 терафлопс
3.5 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom Custom
TGP 15 Вт 15 Вт
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 3 нм 3 нм
Количество транзисторов - 13.8 млрд.
Максимальная температура 100°C 100°C

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти 7500 МГц 6400 МГц
Эффективная частота памяти 15000 Мбит/с 12800 Мбит/с
Шина 128-бит 128-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
120 ГБ/с
102.4 ГБ/с

API

Трассировка лучей Да Да
DLSS No No

Опрос

Выберите между двумя видеокартами
15 (53.6%)
13 (46.4%)
Всего проголосовало: 28

Мнение пользователей

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