Nie trzeba było długo czekać, aż do sieci przeciekną pierwsze testy komputerów z Apple Silicon. Wyniki są lepsze, niż się tego spodziewaliśmy, choć na informacje co do wydajności podawane przez Apple nie ma to wpływu, a jedyne je uwiarygadnia.
Od razu zaznaczam, że zdaję sobie sprawę z tego, że M1 w Air bez wentylatora może ulegać „thermal throttlingowi”. Nawet 15 watów energii trzeba jakoś odprowadzić lub zmniejszyć wydajność, aby się nie przegrzał. Tak się dzieje w każdym iPhone, czy iPadzie, a znacznie częściej w komputerach z Intelem. Jednak nawet krótkotrwała megamoc, ma ogromny wpływ na typowe użytkowanie i respnsywność systemu.
Okazało się, że M1 jest taktowany szybciej niż wynikało to z informacji CPU Monkey. Nie 3,1 GHz a 3,2. Jednak pozostałe informacje podawane przez GeekBench, a dotyczące np. pamięci podręcznej są inne niż oficjalne. Jednak do tego już przywykliśmy i nie ma co z tego powodu podważać oficjalnych informacji. Jednak najważniejsza jest sama wydajność.
Testy wykonano za pomocą Geekbench 5.3.0 Tryout dla macOS AArch64 (ARM), czyli natywnie.
W wydajności na jednym rdzeniu M1 nie ma sobie równych wśród procesorów stosowanych w Macach. Jest szybszy od najlepszego wyniku pozostałych „intelowych” przynajmniej od 20-25%. Jednak w normalnej pracy w macOS to wydajność wszystkich rdzeni jest ważna. Pomimo że M1 ma tylko 4 rdzenie wydajne wspierane 4 „oszczędnymi” to śmiało rywalizuje nawet z Xeonem W-3223 z Mac Pro (8 wydajnych rdzeni) lekko mu ulegając (7989).
Jednak MacBook Air przegania dowolnego MacBooka Pro 16” i to o minimum 8%. Od mojego obecnego (podstawowa konfiguracja), jest szybszy o 25%.
Jeżeli chcecie zestawić własne porównania, to GeekBanch Wam to ułatwi.
Pamiętajcie, że „thermal throttling” dokucza procesorom mobilnym Intela znacznie bardziej niż nawet nieposiadającemu wentylatora Air.
Nadal tajemnicą pozostaje, czy Mac mini i MacBook Pro z M1 i wentylatorem zyskają na wydajności tylko długotrwałej, czy, Apple zdecydowało się na ciut większe taktowanie procesorów w nich.
Apple podczas prezentacji wiele razy podkreślał o ile, szybsze jest działanie ML (nauczania maszynowego) na komputerach z Apple SIlicon. To są ogromne różnice rzędu 8-15 razy (800% – 1500%). Na razie z racji niewydolność poprzednich procesorów (intela), ML nie było zbyt chętnie używane przez deweloperów. Jednak teraz to się powinno radykalnie zmienić. Pole do popisu dla algorytmów opartych o sieci neuronowe i sprawdzanie wzorców oraz nauczanie maszynowe jest ogromne. W tej dziedzinie żaden procesor „konkurencji” przez kilka lat nie dogoni Apple Silicon.
Markę Synology kojarzycie zapewne z urządzeniami NAS. Te świetne dyski sieciowe dają możliwość przechowywania bezpiecznie…
Na rynek wchodzą dwa nowe głośniki marki Sonos: Era 100 i Era 300. Model Era…
Akcesoriów, które możemy dodać do naszego inteligentnego domu jest coraz więcej. Do tego zacnego grona…
Wiecie, że jedna z najlepszych baz danych - FileMaker (obecnie zmieniana jest nazwa na Claris),…
Elon Musk wszedł na Twittera i zrobił rewolucje. Ostateczną ocenę jego poczynań w tym serwisie…
Ten produkt miał już nie istnieć. Kiedy pojawiły się informację, że Apple nie przedłuży życia „dużego”…
Serwis wykorzystuje pliki cookies. Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na wykorzystywanie plików cookies.