Nvidia N1 (16SM) против Apple M4 GPU (10-Core)

Мы провели детальное сравнение Nvidia N1 (16SM) с 16 конвейерами и 2048 шейдерами против Apple M4 GPU (10-Core), которая вышла на 2 года и 2 месяца 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
Искусственный интеллект
Возможности в задачах машинного обучения и ИИ
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 GPU (10-Core) перед N1 (16SM)
Причины выбрать Nvidia N1 (16SM)
  • В 2.6 раза выше максимальная теоретическая производительность (9.9 vs 3.8 TFLOPS)
  • Обеспечивает в 2.3 раза лучшую пропускную способность памяти: 273.2 против 120 ГБ/с
  • Обладает на 60% большим количеством шейдерных ядер (2048 против 1280)
Причины выбрать Apple M4 GPU (10-Core)
  • Изготовлена по более эффективному 3 нм техпроцессу

Бенчмарки

Тесты производительности видеокарт в бенчмарках

3D Mark

Бенчмарк, который напрямую коррелирует с производительностью в современных играх
Steel Nomad Lite Score
Solar Bay - 16554
Wild Life Extreme - 9610
Источники: 3DMark [1]

GeekBench 6 GPU Compute

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur - 72.2 img/sec
Face Detection - 48.3 img/sec
Horizon Detection - 1.4 Gpixels/sec
Edge Detection - 1.94 Gpixels/sec
Gaussian Blur - 1.5 Gpixels/sec
Feature Matching - 0.53 Gpixels/sec
Stereo Matching - 123.3 Gpixels/sec
Particle Physics - 4938.4 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
н/д
Источники: Blender [9] – 551 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 Nvidia N1 (16SM) и Apple M4 GPU (10-Core)

Общая информация

Производитель Nvidia Apple
Сборка Дискретная Интегрированная
Дата выхода 1 июня 2026 7 мая 2024
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Профессиональная Профессиональная
Сегмент Начальный Средний
Архитектура Blackwell (N1x) Apple M GPU
Кодовое имя GB20B Custom
Аналог конкурента - - Adreno X1-85
Преемник - - Apple M5 GPU (10-Core)
Рекомендуемый процессор - - Apple M4 (10-Core) или лучше
Используется в процессорах - - Apple M4 (10-Core)

Графический процессор

Базовая частота 1665 МГц 500 МГц
Boost частота 2418 МГц 1470 МГц
Шейдерные блоки 2048 1280
Текстурные блоки (TMUs) 128 80
Блоки вывода (ROPs) 24 40
Вычислительные блоки (Pipelines) 16 160
Тензорные ядра 64 -
Ядра трассировки лучей 16 -
Кэш L1 128KB per cluster -
Кэш L2 50MB shared -
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 58 ГПикс/с 59 ГПикс/с
Texture Fill Rate 310 ГТекс/с 118 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
N1 (16SM) +161%
9.9 терафлопс
3.8 терафлопс

Производство

Интерфейс PCIe 5.0 x16 Custom
TGP - 18 Вт
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 5 нм 3 нм
Количество транзисторов - 28 млрд.
Максимальная температура - 100°C

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти - 7500 МГц
Эффективная частота памяти - 15000 Мбит/с
Шина 256-бит 128-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
N1 (16SM) +128%
273.2 ГБ/с
120 ГБ/с

API

OpenCL 3.0 -
CUDA 12.1 -
Трассировка лучей Да Да
DLSS - 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!