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

Мы сравнили две интегрированные мобильные видеокарты: Apple M4 GPU (8-core) с 128 конвейерами и 1024 шейдерами против GPU (10-Core), которая вышла на 6 месяцев 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 M4 GPU (10-Core) перед M4 GPU (8-core)
Причины выбрать Apple M4 GPU (10-Core)
  • Выше (на 19%) производительность в 3DMark Steel Nomad Lite
  • На 27% выше максимальная теоретическая производительность (3.8 vs 3 TFLOPS)
  • Набирает на 22% больше баллов в тесте GeekBench 6 Compute (37K против 30K)
  • 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 16554
Wild Life Extreme 7931 9610
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 72.2 img/sec
Face Detection 41.3 img/sec 48.3 img/sec
Horizon Detection 1.21 Gpixels/sec 1.4 Gpixels/sec
Edge Detection 1.74 Gpixels/sec 1.94 Gpixels/sec
Gaussian Blur 1.12 Gpixels/sec 1.5 Gpixels/sec
Feature Matching 0.43 Gpixels/sec 0.53 Gpixels/sec
Stereo Matching 94.9 Gpixels/sec 123.3 Gpixels/sec
Particle Physics 3902.5 FPS 4938.4 FPS
API OpenCL OpenCL
Источники: Geekbench [3], [4]

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], [10] – 100 & 529 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) - 4874
Image Segmentation (HP) - 8168
Image Super Resolution (Q) - 11983
Face Detection (HP) - 17036
Pose Estimation (Q) - 31171
Text Classification (SP) - 2964
Machine Translation (HP) - 3410
Object Detection (SP) - 5112
Depth Estimation (Q) - 22700
Style Transfer (SP) - 60872
Framework - Core ML
Backend - GPU
Источники: Geekbench [9]

Технические характеристики

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

Общая информация

Производитель Apple Apple
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 29 октября 2024 7 мая 2024
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Профессиональная Профессиональная
Сегмент Средний Средний
Архитектура Apple M GPU Apple M GPU
Кодовое имя Custom Custom
Аналог конкурента - - Adreno X1-85
Преемник - Apple M5 GPU (8-Core) - Apple M5 GPU (10-Core)
Рекомендуемый процессор - Apple M4 (8-Core) или лучше - Apple M4 (10-Core) или лучше
Используется в процессорах - Apple M4 (8-Core) - Apple M4 (10-Core)

Графический процессор

Базовая частота 500 МГц 500 МГц
Boost частота 1470 МГц 1470 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 59 ГПикс/с
Texture Fill Rate 94 ГТекс/с 118 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
3 терафлопс
3.8 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom Custom
TGP 15 Вт 18 Вт
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 3 нм 3 нм
Количество транзисторов - 28 млрд.
Максимальная температура 100°C 100°C

Память

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

API

Трассировка лучей Да Да
DLSS No No

Опрос

Выберите между двумя видеокартами
67 (41.9%)
93 (58.1%)
Всего проголосовало: 160

Мнение пользователей

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