Uma comparação dos chips M1 Ultra, M1 Pro, M1 Max e M1 da Apple

Em seu evento de lançamentos no começo do mês, a Apple anunciou um dos processadores mais poderosos para PCs atualmente, o M1 Ultra. Agora a família M1 conta com os chips M1, M1 Pro e M1 Max e M1 Ultra, mas qual a diferença entre eles?

Como o site CNET apontou, o lançamento do M1 Ultra dá uma ideia de como a Apple pode expandir sua linha de chips híbridos para o sistema do Mac Pro, o único que ainda leva chip Intel, e completar sua transição para processador próprios.

Os chips híbridos da Intel (Alder Lake) têm várias combinações possíveis de núcleos de desempenho e eficiência, além de núcleos de GPUs, o que dificulta diferenciá-los. Já a Apple não precisa produzir um número enorme de variações para que desktops e laptops de outras fabricantes tenham preços diferentes. Ainda assim, a Apple pode ser igualmente confusa por causa dos núcleos distintos de CPU e GPU em chips com o mesmo nome.

Tabela via CNET

Por exemplo, o M1 Pro tem uma versão com oito núcleos de CPU e 14 núcleos de GPU, e outra com 10 núcleos de CPU e 16 núcleos de GPU. O M1 Max e o M1 Pro diferem em termos de desempenho máximo, com o M1 Max dobrando alguns componentes chave para o desempenho teórico, principalmente o número de aceleradores ProRes de hardware, importantes para edição de vídeo profissional. O M1 Max também dobra a largura de banda para algumas interfaces internas, como aquela entre a memória e o processador. Mas isso não significa que o desempenho do chip seja o “dobro” no uso cotidiano.

Para o M1 Ultra, a Apple simplesmente uniu dois chips M1 Max (24 núcleos de GPU) por um processo que ela chama de “UltraFusion”. Isso deu ao chip o dobro de componentes, como dois controladores Thunderbolt e dois controladores de memória. É por isso que o Mac Studio com M1 Ultra tem mais entradas Thunderbolt e pode acomodar o dobro da memória do desktop com M1 Max.

Vale apontar que a arquitetura de memória unificada dos chips M1 da Apple significa que a memória é compartilhada pela GPU e CPU. Essa abordagem melhora o desempenho dos chips, pois acelera as tarefas de processamentos e gráficas na passagem de dados entre si.

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