Apple M6 GPU (12-core) против M1 GPU (8-core)

Мы сравнили две интегрированные мобильные графические карты: Apple M6 GPU (12-core) с 192 конвейерами и 1536 шейдерами против M1 GPU (8-core), которая вышла на 5 лет и 10 месяцев раньше и имеет 128 конвейеров и 1024 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 DeviceFacts
Общая оценка видеокарты
Оценки, отмеченные знаком (*) сделаны на основе ранних тестов.

Ключевые отличия

Ключевые отличия и преимущества M1 GPU (8-core) перед M6 GPU (12-core)
Причины выбрать Apple M6 GPU (12-core)
  • Изготовлена по более эффективному 2 нм техпроцессу
  • На 88% выше максимальная теоретическая производительность (4.9 vs 2.6 TFLOPS)
  • Обеспечивает в 2.5 раза лучшую пропускную способность памяти: 170 против 68.2 ГБ/с
  • Обладает на 50% большим количеством шейдерных ядер (1536 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 - 6317
Wild Life Extreme - 4966
Источники: 3DMark [1]

GeekBench 6 GPU Compute

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur - 38.3 img/sec
Face Detection - 23 img/sec
Horizon Detection - 0.76 Gpixels/sec
Edge Detection - 1.33 Gpixels/sec
Gaussian Blur - 0.87 Gpixels/sec
Feature Matching - 0.27 Gpixels/sec
Stereo Matching - 69.9 Gpixels/sec
Particle Physics - 2766.4 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
Источники: Blender [9] – 307 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) - 1400
Image Segmentation (HP) - 2280
Image Super Resolution (Q) - 3402
Face Detection (HP) - 5638
Pose Estimation (Q) - 12027
Text Classification (SP) - 2324
Machine Translation (HP) - 4296
Object Detection (SP) - 1530
Depth Estimation (Q) - 7675
Style Transfer (SP) - 17293
Framework - Core ML
Backend - CPU
Источники: Geekbench [9], [10]

Технические характеристики

Подробные характеристики Apple M6 GPU (12-core) и M1 GPU (8-core)

Общая информация

Производитель Apple Apple
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 25 августа 2026 20 ноября 2020
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Универсальная Профессиональная
Сегмент Средний Средний
Архитектура Apple M GPU Apple M GPU
Кодовое имя Custom -
Аналог конкурента - Adreno X2-90 - GeForce GTX 1050 Ti Mobile
Преемник - - Apple M5 GPU (10-Core)
Рекомендуемый процессор - Apple M6 (12-Core) или лучше - Apple M1 или лучше
Используется в процессорах - Apple M6 (12-Core) - Apple M1

Графический процессор

Базовая частота - 450 МГц
Boost частота 1600 МГц 1278 МГц
Шейдерные блоки 1536 1024
Текстурные блоки (TMUs) 96 64
Блоки вывода (ROPs) 80 32
Вычислительные блоки (Pipelines) 192 128
Тензорные ядра No -
Ядра трассировки лучей No No
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 128 ГПикс/с 41 ГПикс/с
Texture Fill Rate 154 ГТекс/с 82 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
4.9 терафлопс
2.6 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom Custom
TGP - 15 Вт
Производство TSMC Intel
Техпроцесс 2 нм 5 нм
Количество транзисторов - 11.6 млрд.
Максимальная температура - 94°C

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти 10667 МГц 4266 МГц
Эффективная частота памяти - 8532 Мбит/с
Шина 128-бит 128-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
170 ГБ/с
68.2 ГБ/с

API

CUDA No -
Трассировка лучей Да Нет
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 DeviceFacts!