Apple M6 GPU (12-core) против M4 Pro GPU (20-core)

Мы сравнили две интегрированные мобильные графические карты: Apple M6 GPU (12-core) с 192 конвейерами и 1536 шейдерами против M4 Pro GPU (20-core), которая вышла на 1 год и 11 месяцев раньше и имеет 320 конвейеров и 2560 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 M4 Pro GPU (20-core) перед M6 GPU (12-core)
Причины выбрать Apple M6 GPU (12-core)
  • Изготовлена по более эффективному 2 нм техпроцессу
Причины выбрать Apple M4 Pro GPU (20-core)
  • На 65% выше максимальная теоретическая производительность (8.1 vs 4.9 TFLOPS)
  • Обеспечивает на 61% лучшую пропускную способность памяти: 273 против 170 ГБ/с
  • Обладает на 67% большим количеством шейдерных ядер (2560 против 1536)

Бенчмарки

Тесты производительности видеокарт в бенчмарках

3D Mark

Бенчмарк, который напрямую коррелирует с производительностью в современных играх
Steel Nomad Lite Score
Solar Bay - 33418
Wild Life Extreme - 19535
Источники: 3DMark [1]

GeekBench 6 GPU Compute

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur - 125.1 img/sec
Face Detection - 80 img/sec
Horizon Detection - 2.88 Gpixels/sec
Edge Detection - 4.22 Gpixels/sec
Gaussian Blur - 2.98 Gpixels/sec
Feature Matching - 0.8 Gpixels/sec
Stereo Matching - 235 Gpixels/sec
Particle Physics - 9516.1 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] – 406 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) - 8046
Image Segmentation (HP) - 15443
Image Super Resolution (Q) - 20807
Face Detection (HP) - 30860
Pose Estimation (Q) - 56783
Text Classification (SP) - 2888
Machine Translation (HP) - 6167
Object Detection (SP) - 7592
Depth Estimation (Q) - 33607
Style Transfer (SP) - 126726
Framework - Core ML
Backend - GPU
Источники: Geekbench [9], [10]

Технические характеристики

Подробные характеристики Apple M6 GPU (12-core) и M4 Pro GPU (20-core)

Общая информация

Производитель Apple Apple
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 25 августа 2026 29 октября 2024
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Универсальная Профессиональная
Сегмент Средний Средний
Архитектура Apple M GPU Apple M GPU
Кодовое имя Custom Custom
Аналог конкурента - Adreno X2-90 - GeForce RTX 4060 Laptop
Преемник - - Apple M5 Pro GPU (20-core)
Рекомендуемый процессор - Apple M6 (12-Core) или лучше - Apple M4 Pro (14-Core) или лучше
Используется в процессорах - Apple M6 (12-Core) - Apple M4 Pro (14-Core)

Графический процессор

Базовая частота - 500 МГц
Boost частота 1600 МГц 1578 МГц
Шейдерные блоки 1536 2560
Текстурные блоки (TMUs) 96 160
Блоки вывода (ROPs) 80 80
Вычислительные блоки (Pipelines) 192 320
Тензорные ядра No -
Ядра трассировки лучей No -
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 128 ГПикс/с 126 ГПикс/с
Texture Fill Rate 154 ГТекс/с 252 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
4.9 терафлопс
8.1 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom Custom
TGP - 26 Вт
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 2 нм 3 нм
Максимальная температура - 100°C

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти 10667 МГц 8533 МГц
Эффективная частота памяти - 15000 Мбит/с
Шина 128-бит 192-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
170 ГБ/с
273 ГБ/с

API

CUDA No -
Трассировка лучей Да Да
DLSS No No

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!