- Так ли хороша платформа Apple M1? Процессоры Intel и AMD обошли ее в тестах Cinebench R23
- CPU Intel лучше в однопоточных вычислениях, а AMD – в многопоточных
- Бенчмарки Apple M1 в реальной разработке
- Тестовое окружение
- Java Renaissance
- Java SciMark 2.0 (NIST)
- Java DaCapo
- Python PyPerformance
- Go (golang.org/x/бенчмарки)
- Go (golang-benchmarks)
- SQLite Bench
- Redis
- JavaScript Web Tooling Benchmark (v8)
- Чип Apple M1 в MacBook Air в Geekbench 5 обошел по производительности 8-ядерный Intel Core i9-9980HK в MacBook Pro
Так ли хороша платформа Apple M1? Процессоры Intel и AMD обошли ее в тестах Cinebench R23
CPU Intel лучше в однопоточных вычислениях, а AMD – в многопоточных
Несмотря на то, что Maxon выпустила бенчмарк Cinebench R23 совсем недавно, уже сложилось достаточно большая база результатов, позволяющая сравнить однокристальную платформу Apple M1 (Cinebench R23 стал первым бенчмарком с поддержкой M1 по умолчанию) с другими мобильными процессорами.
Apple M1 «заработала» в Cinebench R23 1498 баллов в однопоточном тесте и 7508 в многопоточном. Результат неплохой, но далеко не рекордный. К примеру, 10-нанометровые процессоры Intel в однопоточных вычислениях выглядят предпочтительное, а ведь то речь – о 10-нанонметровых процессорах.
7-нанометровые APU AMD не в состоянии противостоять M1 в однопоточных вычислениях, но они берут свое многопоточностью, да так, что даже базовый Ryzen 5 4600U выглядит заметно предпочтительнее M1. А ведь именно многопоточность сейчас используется большинством приложений.
Надо отметить, что и CPU Intel, и APU AMD уже представлены на рынке – и в следующем году выйдут новые модели с большей производительностью. Соответственно, их отрыв от M1 будет еще больше. Но если рассматривать производительность в связке с энергоэффективностью, то тут, конечно, с M1 тягаться невозможно: даже 15 Вт процессоров начального уровня на архитектуре x86 – это в полтора раза больше 10 Вт M1.
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
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