Apple silicon m1 benchmark

Apple M1: specs and benchmarks

Summary

Apple started Apple M1 sales 10 November 2020. This is desktop processor primarily aimed at office systems. It has 8 cores and 8 threads, and is based on 5 nm manufacturing technology, with a maximum frequency of 3200 MHz and a locked multiplier.

Compatibility-wise, this is processor with a maximum temperature of °C.

It provides poor benchmark performance at

of a leader’s which is AMD EPYC 7763.

General info

Of Apple M1 processor market type (desktop or notebook), architecture, sales start time and pricing.

Place in performance rating	659
Value for money	12.57
Market segment	Desktop processor
Series	Apple Apple M-Series
Release date	10 November 2020 (1 year ago)
Price now	$9.31	of 14999 (Xeon Platinum 9282)

To get the index we compare the characteristics of the processors and their cost, taking into account the cost of other processors.

Technical specs

Basic microprocessor parameters such as number of cores, number of threads, base frequency and turbo boost clock, lithography, cache size and multiplier lock state. These parameters can generally indicate CPU performance, but to be more precise you have to review its test results.

Physical cores	8 (Octa-Core)
Threads	8
Base clock speed	2.064 GHz	of 4.7 (FX-9590)
Boost clock speed	3.2 GHz	of 5.3 (Core i9-10900KF)
L1 cache	2 MB	of 0.875 (Atom C3950)
L2 cache	16 MB	of 12 (Core 2 Quad Q9550)
Chip lithography	5 nm
Number of transistors	16000 Million
64 bit support	+
Windows 11 compatibility	—

Graphics specifications

General parameters of GPU integrated into Apple M1.

Integrated graphics card

Apple M1 8-Core GPU

Benchmark performance

Single-core and multi-core benchmark results of Apple M1. Overall benchmark performance is measured in points in 0-100 range, higher is better.

Overall score

This is our combined benchmark performance rating. We are regularly improving our combining algorithms, but if you find some perceived inconsistencies, feel free to speak up in comments section, we usually fix problems quickly.

• Cinebench 15 64-bit multi-core
• Cinebench 15 64-bit single-core
• Passmark

Cinebench Release 15 Multi Core (sometimes called Multi-Thread) is a variant of Cinebench R15 which uses all the processor threads.

Cinebench R15 (standing for Release 15) is a benchmark made by Maxon, authors of Cinema 4D. It was superseded by later versions of Cinebench, which use more modern variants of Cinema 4D engine. The Single Core version (sometimes called Single-Thread) only uses a single processor thread to render a room full of reflective spheres and light sources.

Passmark CPU Mark is a widespread benchmark, consisting of 8 different types of workload, including integer and floating point math, extended instructions, compression, encryption and physics calculation. There is also one separate single-threaded scenario measuring single-core performance.

Game benchmarks

Let’s see how good Apple M1 is for a gaming PC, compared with system requirements of some popular titles. Remember that sometimes official hardware requirements may reflect real performance inaccurately.

240 EFps GTAV 140 EFps OverWatch 240 EFps PUBG 140 EFps

CSGO	270 EFps	320 EFps
GTAV	20 EFps	120 EFps
OverWatch	50 EFps	240 EFps
PUBG	40 EFps	120 EFps

—>

Relative perfomance

Overall Apple M1 performance compared to nearest competitors among desktop CPUs.

Similar processors

Here is our recommendation of several processors that are more or less close in performance to the one reviewed.

User rating

Here is the rating given to the reviewed processor by our users. Let others know your opinion by rating it yourself.

Rate Apple M1 yourself:

Questions and comments

Here you can ask a question about Apple M1, agree or disagree with our judgements, or report an error or mismatch.

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