Apple M2 Max (30-GPU) vs NVIDIA Tegra X1
Última actualización:
Comparación con puntos de referencia
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| Apple M2 Max (30-GPU) | NVIDIA Tegra X1 | |
Comparación de CPUApple M2 Max (30-GPU) o NVIDIA Tegra X1 - ¿Qué procesador es más rápido? En esta comparativa nos fijamos en las diferencias y analizamos cuál de estas dos CPU es mejor. Comparamos los datos técnicos y los resultados de referencia.
El Apple M2 Max (30-GPU) tiene 12 núcleos con 12 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 3,50 GHz. Se admiten hasta 96 GB de memoria en 4 canales de memoria. El Apple M2 Max (30-GPU) se publicó en Q1/2023. El NVIDIA Tegra X1 tiene 8 núcleos con 8 hilos y relojes con una frecuencia máxima de 2,00 GHz. La CPU admite hasta 8 GB de memoria en 2 canales de memoria. El NVIDIA Tegra X1 se publicó en Q1/2017. |
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| Apple M series (25) | Familia | NVIDIA Tegra (2) |
| Apple M2 (8) | Grupo de CPU | NVIDIA Tegra X1 (2) |
| 2 | Generacion | 2 |
| M2 | Arquitectura | Cortex-A57/-A53 |
| Mobile | Segmento | Mobile |
| Apple M1 Max (24-GPU) | Predecesor | -- |
| Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU) | Sucesor | -- |
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CPU Núcleos y frecuencia de baseEl Apple M2 Max (30-GPU) tiene 12 núcleos de CPU y puede calcular 12 subprocesos en paralelo. La frecuencia de reloj de Apple M2 Max (30-GPU) es 0,66 GHz (3,50 GHz) mientras que NVIDIA Tegra X1 tiene 8 núcleos de CPU y 8 hilos pueden calcularse simultáneamente. La frecuencia de reloj de NVIDIA Tegra X1 está en 2,00 GHz. |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Característica | NVIDIA Tegra X1 |
| 12 | Nùcleos | 8 |
| 12 | Threads | 8 |
| hybrid (big.LITTLE) | Arquitectura central | hybrid (big.LITTLE) |
| No | Hyperthreading | No |
| No | Overclocking ? | No |
| 0,66 GHz (3,50 GHz) 8x Avalanche |
A-Nùcleo | 2,00 GHz 4x Cortex-A57 |
| 0,60 GHz (2,42 GHz) 4x Blizzard |
B-Nùcleo | 2,00 GHz 4x Cortex-A53 |
Inteligencia artificial y aprendizaje automáticoLos procesadores con el apoyo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden procesar muchos cálculos, especialmente el procesamiento de audio, imagen y video, mucho más rápido que los procesadores clásicos. Los algoritmos para ML mejoran su rendimiento cuantos más datos hayan recopilado a través del software. Las tareas de ML se pueden procesar hasta 10 000 veces más rápido que con un procesador clásico. |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Característica | NVIDIA Tegra X1 |
| Apple Neural Engine | Hardware de IA | -- |
| 16 Neural cores @ 15.8 TOPS | especificaciones de IA | -- |
Grafica internaEl Apple M2 Max (30-GPU) o NVIDIA Tegra X1 tiene gráficos integrados, llamados iGPU para abreviar. La iGPU usa la memoria principal del sistema como memoria gráfica y se ubica en la matriz del procesador. |
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| Apple M2 Max (30 Core) | GPU | NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) |
| 0,45 GHz | Frecuencia GPU | 0,30 GHz |
| 1,40 GHz | GPU (Turbo) | 1,00 GHz |
| 2 | GPU Generation | 1 |
| 5 nm | Tecnologia | 20 nm |
| 5 | Max. visualizaciones | 1 |
| 480 | Unidades de ejecución | 2 |
| 3840 | Shader | 256 |
| No | Hardware Raytracing | No |
| No | Frame Generation | No |
| 96 GB | Max. GPU Memoria | 2 GB |
| -- | DirectX Version | 12 |
Hardware codec supportUn códec de foto o video acelerado en hardware puede acelerar en gran medida la velocidad de trabajo de un procesador y prolongar la duración de la batería de las computadoras portátiles o los teléfonos inteligentes al reproducir videos. |
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| Apple M2 Max (30 Core) | GPU | NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) |
| Decodificar / Codificar | Codec h265 / HEVC (8 bit) | Decodificar |
| Decodificar / Codificar | Codec h265 / HEVC (10 bit) | Decodificar |
| Decodificar / Codificar | Codec h264 | Decodificar / Codificar |
| Decodificar / Codificar | Codec VP9 | Decodificar |
| Decodificar | Codec VP8 | Decodificar |
| No | Codec AV1 | No |
| Decodificar | Codec AVC | Decodificar |
| Decodificar | Codec VC-1 | Decodificar |
| Decodificar / Codificar | Codec JPEG | Decodificar / Codificar |
Memoria & PCIeEl Apple M2 Max (30-GPU) puede usar hasta 96 GB de memoria en 4 canales de memoria. El ancho de banda de memoria máximo es 409,6 GB/s. El NVIDIA Tegra X1 admite hasta 8 GB de memoria en 2 canales de memoria y logra un ancho de banda de memoria de hasta 25,6 GB/s. |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Característica | NVIDIA Tegra X1 |
| LPDDR5-6400 | Memoria | LPDDR4-3200 |
| 96 GB | Max. Memoria | 8 GB |
| 4 (Quad Channel) | Canales de memoria | 2 (Dual Channel) |
| 409,6 GB/s | Max. Banda ancha | 25,6 GB/s |
| No | ECC | No |
| 36,00 MB | L2 Cache | 2,50 MB |
| -- | L3 Cache | -- |
| 4.0 | Versión PCIe | -- |
| 32 | Lineas PCIe | -- |
| 63,0 GB/s | PCIe Banda ancha | -- |
Gestión térmicaLa potencia de diseño térmico (TDP para abreviar) del Apple M2 Max (30-GPU) es 45 W, mientras que el NVIDIA Tegra X1 tiene un TDP de 7 W. El TDP especifica la solución de enfriamiento necesaria que se requiere para enfriar el procesador lo suficiente. |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Característica | NVIDIA Tegra X1 |
| 45 W | TDP (PL1 / PBP) | 7 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | 5 W |
| 100 °C | Tjunction max. | -- |
Detalles tecnicosEl Apple M2 Max (30-GPU) está fabricado en 5 nm y tiene 36,00 MB de caché. El NVIDIA Tegra X1 está fabricado en 20 nm y tiene una caché de 2,50 MB. |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Característica | NVIDIA Tegra X1 |
| 5 nm | Tecnologia | 20 nm |
| Chiplet | Diseño de chips | Chiplet |
| Armv8.5-A (64 bit) | Conjunto de instrucciones (ISA) | Armv8-A (64 bit) |
| Rosetta 2 x86-Emulation | Extensiones ISA | -- |
| -- | Enchufe | -- |
| Apple Virtualization Framework | Virtualización | Ninguno |
| Si | AES-NI | No |
| macOS, iPadOS | Sistemas operativos | |
| Q1/2023 | Fecha de lanzamiento | Q1/2017 |
| -- | Precio de lanzamiento | -- |
| mostrar más datos | mostrar más datos | |
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Califica estos procesadores
Rendimiento medio en benchmarks
⌀ Rendimiento de un solo núcleo en 1 puntos de referencia de la CPU
⌀ Rendimiento multinúcleo en 1 puntos de referencia de la CPU
Geekbench 6 (Single-Core)
Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia de un solo núcleo solo evalúa el rendimiento del núcleo de CPU más rápido, la cantidad de núcleos de CPU en un procesador es irrelevante aquí.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Geekbench 6 (Multi-Core)
Geekbench 6 es un punto de referencia para computadoras, portátiles y teléfonos inteligentes modernos. Lo que es nuevo es una utilización optimizada de arquitecturas de CPU más nuevas, por ejemplo, basadas en el concepto big.LITTLE y la combinación de núcleos de CPU de diferentes tamaños. El punto de referencia multinúcleo evalúa el rendimiento de todos los núcleos de CPU del procesador. Las mejoras de subprocesos virtuales como AMD SMT o Hyper-Threading de Intel tienen un impacto positivo en el resultado de referencia.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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iGPU - Rendimiento FP32 (GFLOPS de precisión simple)
El rendimiento informático teórico de la unidad gráfica interna del procesador con precisión simple (32 bits) en GFLOPS. GFLOPS indica cuántos mil millones de operaciones de punto flotante puede realizar el iGPU por segundo.
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Apple M2 Max (30-GPU)
Apple M2 Max (30 Core) @ 1,40 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
NVIDIA Tegra X1 (Maxwell) @ 1,00 GHz |
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Cinebench 2024 (Single-Core)
El punto de referencia Cinebench 2024 se basa en el motor de renderizado Redshift, que también se utiliza en el programa 3D Cinema 4D de Maxon. Las pruebas de referencia duran 10 minutos cada una para comprobar si el procesador está limitado por su generación de calor.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Cinebench 2024 (Multi-Core)
La prueba Multi-Core del punto de referencia Cinebench 2024 utiliza todos los núcleos de la CPU para renderizar utilizando el motor de renderizado Redshift, que también se utiliza en Maxons Cinema 4D. La prueba de referencia dura 10 minutos para probar si el procesador está limitado por su generación de calor.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU. La cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23 es el sucesor de Cinebench R20 y está basado también en el Cinema 4D Suite. Cinema 4 es un software utilizado en todo el mundo para crear formas en 3D. La prueba multi-core implica todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba single-core sólo utiliza un núcleo de la CPU, la cantidad de núcleos o la capacidad de hyperthreading no cuenta.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5 es un benchmark multi-plataforma que utiliza intensivamente la memoria del sistema. Una memoria rapida mejorará mucho el resultado. La prueba multi-core involucra todos los núcleos de la CPU y hace uso de hyperthreading.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Resultados estimados por PassMark CPU Mark
Algunas de las CPUs que se enumeran a continuación, han sido comparadas por CPU-monkey. Sin embargo, la mayoría de las CPU no han sido probadas y los resultados han sido estimados por una fórmula secreta propiedad de CPU-monkey. Como tales, no reflejan con exactitud los valores reales de Passmark CPU Mark y no son aprobados por PassMark Software Pty Ltd.
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 3,50 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Rendimiento de la CPU por vatio (eficiencia)
Eficiencia del procesador bajo carga completa en el benchmark Cinebench R23 (multinúcleo). El resultado de la prueba se divide por la energía promedio requerida (potencia del paquete de CPU en vatios). Cuanto mayor sea el valor, más eficiente será la CPU bajo carga completa.
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Apple M2 Max (30-GPU)
14.855 CB R23 MC @ 40 W |
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NVIDIA Tegra X1
2,00 GHz |
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Rendimiento para inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)
Los procesadores con el apoyo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden procesar muchos cálculos, especialmente el procesamiento de audio, imagen y video, mucho más rápido que los procesadores clásicos. Los algoritmos para ML mejoran su rendimiento cuantos más datos hayan recopilado a través del software. El rendimiento se da en el número (billones) de operaciones aritméticas por segundo (TOPS).
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0,66 GHz |
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NVIDIA Tegra X1
8C 8T @ 2,00 GHz |
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Dispositivos que usan este procesador |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | NVIDIA Tegra X1 |
| Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023) |
NVIDIA Shield (1. Gen) Nintendo Switch |
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