Apple m1 тесты производительности

M1 Pro и M1 Max заняли первые места в бенчмарке PassMark

Новые системы на кристалле от Apple впервые появились в топе однопоточного теста производительности PassMark и заняли в нем первые четыре строчки. Стоит отметить, что чипы Apple возглавляют рейтинги для ноутбуков, настольных компьютеров и мобильных устройств. Специалисты отмечают, что с выходом процессоров Intel семейства Alder Lake ситуация может поменяться.

Долгое время рейтинг возглавлял M1 — чип Apple прошлого поколения. Причем M1 находился в топе рейтингов для ПК, ноутбуков и мобильных устройств. Сейчас ситуация изменилась, но не кардинально. Все три топа также возглавляют кристальные системы от Apple.

Рейтинг процессоров для ПК

Первое место занял 10-ядерный M1 Pro, набравший 3 880 баллов в однопоточном тестировании и получивший 23 852 балла общей производительности PassMark. На втором месте расположился 10-ядерный M1 Max с 3 858 баллами в одном потоке и 23 600 в общем тесте. Третье место досталось прошлогоднему 8-ядерному M1 с 3 780 и 15 151 баллами соответственно. Топ закрыл 8-ядерный M1 Pro, набрав 3 733 балла в однопоточном тесте и 17 841 балл общего тестирования.

Рейтинг процессоров для ноутбуков

Прошлогодний чип Apple не потерял свой актуальности и с первого места переехал на третье. Также стоит отметить, что M1, установленный в iPad Pro, все еще возглавляет рейтинг мобильных процессоров, а на втором месте расположился A14 Bionic, выпущенный купертиновцами для iPhone в прошлом году. A15 Bionic, установленный в линейке iPhone 13 и iPad Mini пока не был замечен в рейтинге.

Рейтинг процессоров для мобильных устройств

Несмотря на это, специалисты отмечают, что с выходом чипов Intel Alder Lake ситуация может поменяться и процессоры от купертиновцев сдадут позиции. Напомним, что на 4 ноября 2021 года намечена дата релиза новых процессоров от Intel — i9-12900K, i7-12700K и i5-12600K. Также разогнанный i9-12900K установил несколько мировых рекордов, в частности набрал 11 699 баллов однопоточного тестирования и 93 232 балла в тесте всех потоков в Geekbench 4.

Процессоры M1 Pro и M1 Max были представлены 18 октября 2021 года вместе с релизом новой профессиональной линейки ноутбуков MacBook Pro. Также на презентации показали наушники AirPods 3 и обновленную умную колонку HomePod.

Источник

Чип Apple M1 в MacBook Air в Geekbench 5 обошел по производительности 8-ядерный Intel Core i9-9980HK в MacBook Pro

MacRumors публикует первые тесты производительности нового чипа Apple Silicon M1 от Geekbench 5. Согласно бенчмаркам, производительность M1 в MacBook Air превосходит все предыдущие macOS-устройства.

Бенчмарк утверждает, что M1 имеет базовую частоту 3,2 ГГц. MacBook Air с 8 ГБ ОЗУ демонстрирует в одноядерном режиме результат 1687 и в многоядерном — 7433.

_{Сравнение однопоточной производительности}

_{Сравнение многопоточной производительности}

Для сравнения: iPhone 12 Pro набрал 1584 балла в одноядерном режиме и 3898 баллов в многоядерном, в то время как iPad Air на А14 демонстрировал показатель 1585 в одноядерном режиме и 4647 — в многоядерном.

Кроме того, производительность компьютеров на М1 выше, чем у любого другого Mac.

Производительность в многоядерном режиме превосходит все 16-дюймовые модели MacBook Pro 2019 года, включая 9-е поколение на Intel Core i9. MacBook Pro получил 1096 баллов в одноядерном режиме и 6870 баллов в многоядерном.

При этом, однако, 16-дюймовый MacBook Pro демонстрирует лучшую производительность в других областях, таких как графический процессор, поскольку эти модели имеют дискретные GPU высокой мощности. Вероятно, будут некоторые различия в производительности между MacBook Pro и MacBook Air даже на одном чипе М1, так как у последнего отсутствует кулер, а MacBook Pro имеет новую систему охлаждения, разработанную Apple.

Mac Mini с чипом M1 получил 1682 балла в одноядерном режиме и 7067 — в многоядерном.

13-дюймовый MacBook Pro с чипом M1 и 16 ГБ оперативной памяти продемонстрировал в одноядерном режиме результат 1714 и в многоядерном — 6802. Как и MacBook Air, он имеет базовую частоту 3,2 ГГц.

Между тем AnandTech опубликовало первое подробное описание чипа М1.

Предполагается, что в M1 используется 128-битная шина DRAM, как и в предшественниках серии A. Он использует четыре высокопроизводительных ядра Firestorm и четыре энергоэффективных Icestorm. Чип имеет 12 Мбайт кеш-памяти второго уровня, а не 8 Мбайт, как у A14.

AnandTech также сравнил производительность чипов Apple с процессорами Intel и AMD. В бенчмарке энергоэффективности чип А14 сравнили с Intel Core i7-1185G7 и Core i9-10900K. A14 показал самый высокий результат.

У M1 не два, как у A14, а четыре высокопроизводительных ядра Firestorm, поэтому его результаты должны оказаться еще выше.

Чип M1 представили 10 ноября. Он выполнен по 5-нанометровому техпроцессу, получил восемь ядер CPU и столько же — GPU. Процессор поддерживает 16-ядерный Neural Engine, который позволяет работать с нейросетями и машинным обучением.

Стало известно, что новые компьютеры Apple Silicon Mac на базе M1 не будут поддерживать какие-либо внешние графические процессоры. Таким образом, в новом Mac mini, MacBook Air и MacBook Pro будут использоваться только собственные видеоускорители.

Источник

Бенчмарки Apple M1 в реальной разработке

Я очень впечатлён результатами тестов Apple M1. Это действительно быстрый и мощный чип в важных повседневных задачах, таких как просмотр веб-страниц, работа с приложениями x86 и инструментами разработчика. Да, экосистема ещё не развита, и это может занять некоторое время, но эта работа стоит того, с учётом феноменальной производительности M1.

М1 действительно быстрый, и многие бенчмарки доказали его эффективность. Однако мне было любопытно посмотреть на производительность языков программирования. Поэтому я решил протестировать чип в самых популярных рабочих нагрузках в разработке.

Следует иметь в виду, что некоторые наборы тестов нагружают память, другие зависят от производительности CPU, а в некоторых задачах нет преимущества от многоядерной обработки из-за накладных расходов или сложности использования многопоточности. Это означает, что M1 может показать лучший результат, чем десктопный Ryzen даже с меньшим количеством ядер. Самое главное, что я сосредоточился на тестах реальных задач разработки, а не на синтетических тестах продакшна.

Исходные данные бенчмарка здесь.

Примечание: количество ядер 3900X бесполезно для тестов, которые не показывают реальную производительность в продакшне. Но сами разработчики большую часть времени работают на ноутбуках, настольных компьютерах и т. д., поэтому такие тесты имеют смысл. Конечно, в продакшне Ryzen 3900X будет работать намного лучше, чем M1 и Intel, в основном, за счёт распараллеливания.

Тестовое окружение

Java Renaissance

Чем меньше, тем лучше

Renaissance — это современный, открытый и диверсифицированный набор тестов для JVM, направленный на тестирование JIT-компиляторов, сборщиков мусора, профайлеров, анализаторов и других инструментов.

Поскольку JVM требует большого объёма памяти, а память является одним из главных узких мест для любых Java-приложений, производительность Apple M1 ошеломляет по сравнению с Ryzen 3900X.

Java SciMark 2.0 (NIST)

Чем больше, тем лучше

SciMark 2.0 — это Java-бенчмарк для научных и численных вычислений. Он замеряет производительность нескольких вычислительных ядер и сообщает сводную оценку в приблизительных мегафлопсах (миллионы операций с плавающей запятой в секунду).

Java DaCapo

Чем меньше, тем лучше

Тестовый набор DaCapo состоит из набора опенсорсных приложений реального мира с нетривиальной загрузкой памяти.

Python PyPerformance

Чем меньше, тем лучше

Проект PyPerformance должен служить авторитетным источником бенчмарков для всех реализаций языка Python. Основное внимание уделяется реальным, а не синтетическим бенчмаркам. Где возможно, используются полные приложения.

Go (golang.org/x/бенчмарки)

Чем меньше, тем лучше

Обратите внимание, что в этом бенчмарке Go использует все ядра.

Go (golang-benchmarks)

(Единицы измерения: наносекунд на операцию, чем меньше, тем лучше)

Apple M1 (Mac Mini)	Apple M1 (MacBook Air)	Ryzen 3900X	Intel i7-9750H
BenchmarkBase64decode-24	68,65	69,77	137,1	103
BenchmarkBase64regex-24	12001	12001	32803	18255
BenchmarkNumberRegEx-24	7759	7931	23379	12206
BenchmarkFulltextRegEx-24	6388	6388	18627	10014
BenchmarkNumberParse-24	48,69	50,19	66,83	58
BenchmarkFulltextParse-24	726,3	726,3	933,2	839
BenchmarkConcatString-24	21949	22810	65498	43343
BenchmarkConcatBuffer-24	4,338	4,648	6,258	6,24
BenchmarkConcatBuilder-24	2,37	3,1	2,934	3,02
BenchmarkContains-24	5,007	5,204	7,467	7,94
BenchmarkContainsNot-24	6,322	6,322	7,693	8,9
BenchmarkContainsBytes-24	5,33	5,511	7,5	8,49
BenchmarkContainsBytesNot-24	6,57	6,773	9,188	10,3
BenchmarkCompileMatch-24	70,66	75,09	110,1	83
BenchmarkCompileMatchNot-24	31,65	32,08	62,42	42,1
BenchmarkMatch-24	800,2	804,6	2376	1313
BenchmarkMatchNot-24	758,1	779,3	2311	1262
BenchmarkForMap-24	18,89	18,92	20,37	20,6
BenchmarkRangeMap-24	47,66	48,59	53,25	56,7
BenchmarkRangeSlice-24	3,446	3,47	2,022	3,4
BenchmarkRangeSliceKey-24	4,072	4,121	2,906	3,15
BenchmarkAdler32-24	699	719,4	644,4	700
BenchmarkBlake2b256-24	2340	2415	2026	1932
BenchmarkBlake2b512-24	2343	2400	1985	1945
BenchmarkBlake3256-24	5753	5854	2489	2634
BenchmarkMMH3-24	374,3	383,2	294	377
BenchmarkCRC32-24	255,5	260,4	152,9	122
BenchmarkFnv128-24	4468	4502	5540	4210
BenchmarkMD5-24	3193	3211	2464	2534
BenchmarkSHA1-24	900,4	910,9	1898	1961
BenchmarkSHA256-24	913,5	927,6	4016	4525
BenchmarkSHA512-24	6999	7033	2883	3249
BenchmarkSHA3256-24	4213	4231	5957	5878
BenchmarkSHA3512-24	7329	7429	10233	10394
BenchmarkWhirlpool-24	32042	32624	35714	39205
BenchmarkMapStringKeys-24	68,14	70,66	87,62	100
BenchmarkMapIntKeys-24	43,6	48,49	42,51	60
BenchmarkJsonMarshal-24	1240	1261	2258	1720
BenchmarkJsonUnmarshal-24	4969	5102	9597	6484
BenchmarkMathInt8-24	0,3128	0,3235	0,2298	0,24
BenchmarkMathInt32-24	0,3145	0,3166	0,2324	0,239
BenchmarkMathInt64-24	0,3131	0,3158	0,2367	0,237
BenchmarkMathAtomicInt32-24	6,9	6,965	4,02	4,33
BenchmarkMathAtomicInt64-24	6,898	7,051	4,044	4,27
BenchmarkMathMutexInt-24	13,51	13,63	8,118	12,1
BenchmarkMathFloat32-24	0,3142	0,3142	0,3142	0,241
BenchmarkMathFloat64-24	0,313	0,313	0,313	0,239
BenchmarkParseBool-24	1,427	1,43	0,2252	0,308
BenchmarkParseInt-24	10,97	11,15	11,84	13,5
BenchmarkParseFloat-24	64,52	65,74	90,89	87
BenchmarkMathRand-24	13,55	13,55	17,27	21,5
BenchmarkCryptoRand-24	106,6	112	1311	145
BenchmarkCryptoRandString-24	107,6	110,7	222	138
BenchmarkMatchString-24	4957	5148	13869	7616
BenchmarkMatchStringCompiled-24	475,5	496,2	499,2	464
BenchmarkMatchStringGolibs-24	479,3	496,3	491,3	480

SQLite Bench

Чем меньше, тем лучше

Redis

Чем больше, тем лучше

JavaScript Web Tooling Benchmark (v8)

Чем больше, тем лучше

V8 Web Tooling Benchmark — это набор тестов для измерения рабочих нагрузок JavaScript в веб-разработке, таких как основные рабочие нагрузки в популярных инструментах вроде Babel и TypeScript. Цель в том, чтобы измерить конкретно производительность JavaScript (на которую влияет движок JavaScript), а не ввод-вывод или другие несвязанные аспекты.

Подробное описание тестов в этом наборе см. здесь.

Источник