Dell XPS 17 9710 com GPU para laptop RTX 3060 mostra a supremacia do Geekbench OpenCL sobre M1 Max-powered Apple MacBook Pro 16, mas Apple silício ainda tem a vantagem da eficiência

Apple's recentemente anunciados MacBook Pro 14 e MacBook Pro 16 começaram a ser enviados, e é provável que vários testadores já tenham seus dispositivos avaliados pelo número constante de pontos de referência que temos visto ultimamente. A base de dados do Geekbench também está sendo constantemente preenchida com vários M1 Max computam as pontuações.

Estas pontuações permitem algumas comparações interessantes. Neste caso, temos um confronto entre um Dell XPS 17 9710 com um Núcleo i7-11800H e um Nvidia GeForce RTX 3060 GPU para notebook e um MacBook Pro 16 com o M1 Max SoC. De acordo com a listagem, o M1 Max parece ter 64 GB de memória unificada, 10 núcleos de CPU, e 32 unidades de computação.

A comparação do desempenho do OpenCL entre estes dois sistemas mostra que o laptop Nvidia RTX 3060 no XPS 17 9710 é 51,3% mais rápido que o GPU M1 Max no benchmark Geekbench 5.4 OpenCL

Anteriormente, tínhamos visto o M1 Max passando pelo laptop RTX 3060 em GFXBenchEmbora não tivéssemos certeza exata de qual variante TGP da placa Nvidia foi realmente utilizada naquele teste. Nesse artigo, observamos que as vantagens dessas GPUs podem variar de acordo com o fluxo de trabalho exato. Isso é exatamente o que parece estar acontecendo aqui.

O Geekbench reporta o número de unidades de computação na M1 Max como 32. Agora, não há uma definição padronizada para o que é um núcleo e uma unidade de computação quando se trata de GPUs e o uso pelo Geekbench do termo "unidade de computação" aqui pode realmente se referir à contagem do núcleo que Apple está aludindo nas especificações

Dito isto, sabemos de fato que um núcleo M1 SoC é feito de 16 unidades de execução com oito unidades de computação cada. Assim, um M1 Max de 32 núcleos terá 32*16*8 = 4.096 multiprocessadores de streaming (SM). No caso da GPU de laptop RTX 3060, as 30 unidades de computação correspondem a 3.840 SMs.

O SM por si só não se traduz em benefícios do mundo real. As GPUs são peças de silício incrivelmente complexas, portanto, uma GPU com uma contagem mais baixa de SM pode ter um desempenho ruim em um teste e se sobressair em outro. Independentemente dos números de desempenho, a mensagem de retorno para casa aqui é como Apple conseguiu escalar o desempenho e a eficiência de uma maneira nunca antes ouvida.

Embora o desempenho calculado possa dar uma visão muito superficial do que esperar do chip, a única maneira de avaliar o verdadeiro desempenho é submetê-lo a um conjunto de benchmarks, o que é algo que esperamos fazer nas próximas semanas.

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