Apple M6 GPU (12-core) против M1 Max GPU (32-core)

Мы сравнили две интегрированные мобильные графические карты: Apple M6 GPU (12-core) с 192 конвейерами и 1536 шейдерами против M1 Max GPU (32-core), которая вышла на 4 года и 11 месяцев раньше и имеет 512 конвейеров и 4096 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 Max GPU (32-core) перед M6 GPU (12-core)
Причины выбрать Apple M6 GPU (12-core)
  • Изготовлена по более эффективному 2 нм техпроцессу
Причины выбрать Apple M1 Max GPU (32-core)
  • В 2.2 раза выше максимальная теоретическая производительность (10.6 vs 4.9 TFLOPS)
  • Обеспечивает в 2.4 раза лучшую пропускную способность памяти: 409.6 против 170 ГБ/с
  • Обладает в 2.7 раза большим количеством шейдерных ядер (4096 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 - 22586
Wild Life Extreme - 19880
Источники: 3DMark [1]

GeekBench 6 GPU Compute

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
Background Blur - 120.7 img/sec
Face Detection - 78.9 img/sec
Horizon Detection - 3.18 Gpixels/sec
Edge Detection - 6.15 Gpixels/sec
Gaussian Blur - 3.44 Gpixels/sec
Feature Matching - 0.62 Gpixels/sec
Stereo Matching - 229.8 Gpixels/sec
Particle Physics - 8822.9 FPS
API - OpenCL
Источники: Geekbench [3]

Blender

Тест производительности GPU в 3D-рендеринга
Blender GPU
Источники: Blender [9] – 669 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) - 5466
Image Segmentation (HP) - 12415
Image Super Resolution (Q) - 15930
Face Detection (HP) - 23179
Pose Estimation (Q) - 58520
Text Classification (SP) - 2299
Machine Translation (HP) - 1713
Object Detection (SP) - 5388
Depth Estimation (Q) - 26458
Style Transfer (SP) - 98278
Framework - Core ML
Backend - GPU
Источники: Geekbench [9], [10]

Технические характеристики

Подробные характеристики Apple M6 GPU (12-core) и M1 Max GPU (32-core)

Общая информация

Производитель Apple Apple
Сборка Интегрированная Интегрированная
Дата выхода 25 августа 2026 18 октября 2021
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Универсальная Профессиональная
Сегмент Средний Высокий
Архитектура Apple M GPU Apple M GPU
Кодовое имя Custom -
Аналог конкурента - Adreno X2-90 - GeForce RTX 3060 Laptop
Преемник - - Apple M5 Max GPU (40-core)
Рекомендуемый процессор - Apple M6 (12-Core) или лучше - Apple M1 Max или лучше
Используется в процессорах - Apple M6 (12-Core) - Apple M1 Max

Графический процессор

Базовая частота - 450 МГц
Boost частота 1600 МГц 1296 МГц
Шейдерные блоки 1536 4096
Текстурные блоки (TMUs) 96 256
Блоки вывода (ROPs) 80 128
Вычислительные блоки (Pipelines) 192 512
Тензорные ядра No -
Ядра трассировки лучей No No
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 128 ГПикс/с 166 ГПикс/с
Texture Fill Rate 154 ГТекс/с 332 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
4.9 терафлопс
10.6 терафлопс

Производство

Интерфейс Custom Custom
Производство TSMC TSMC
Техпроцесс 2 нм 5 нм
Количество транзисторов - 46.4 млрд.
Максимальная температура - 94°C

Память

Тип памяти System Shared System Shared
Частота памяти 10667 МГц 6400 МГц
Эффективная частота памяти - 12800 Мбит/с
Шина 128-бит 512-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
170 ГБ/с
409.6 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!