私たちに従ってください
共有リンク
ベンチマークを送信
Apple M2 vs Apple M1
最終更新:
ベンチマークとの比較
|
 |
|
| Apple M2 | Apple M1 | |
CPU比較この CPU の比較では、Apple M2 と Apple M1 を比較し、ベンチマークを使用してどちらのプロセッサが高速であるかを確認します。
Q2/2022 でリリースされた Apple M2 8 コア プロセッサと、8 を搭載した Apple M1 を比較します。 CPU コア。Q4/2020 で導入されました。 |
||
| Apple M series (25) | 家族 | Apple M series (25) |
| Apple M2 (8) | CPUグループ | Apple M1 (9) |
| 2 | 世代 | 1 |
| M2 | アーキテクチャ | M1 |
| Notebook | セグメント | Notebook |
| Apple M1 | 前任者 | -- |
| Apple M3 | 後継 | Apple M2 |
|
|
||
CPU コアとクロック周波数Apple M2 は、クロック周波数 0.66 GHz (3.50 GHz) の 8 コア プロセッサです。 プロセッサは 8 のスレッドを同時に計算できます。 Apple M1 は 0.60 GHz (3.20 GHz) でクロックし、8 の CPU コアを備え、8 のスレッドを並列計算できます。 |
||
| Apple M2 | 特性 | Apple M1 |
| 8 | コア | 8 |
| 8 | Threads | 8 |
| hybrid (big.LITTLE) | コアアーキテクチャ | hybrid (big.LITTLE) |
| いいえ | ハイパースレッディング | いいえ |
| いいえ | オーバークロック可能 ? | いいえ |
| 0.66 GHz (3.50 GHz) 4x Avalanche |
A-コア | 0.60 GHz (3.20 GHz) 4x Firestorm |
| 0.60 GHz (2.42 GHz) 4x Blizzard |
B-コア | 0.60 GHz (2.06 GHz) 4x Icestorm |
NPU AI パフォーマンスプロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサよりもはるかに高速に処理できます。 |
||
| Apple M2 | 特性 | Apple M1 |
| Apple Neural Engine | AIハードウェア | Apple Neural Engine |
| 16 Neural cores @ 15.8 TOPS | AIの仕様 | 16 Neural cores @ 11 TOPS |
| -- | NPU + CPU + iGPU | -- |
内部グラフィックプロセッサーに統合されたグラフィックス (iGPU) により、専用のグラフィックス ソリューションに依存せずに画像出力が可能になるだけでなく、ビデオ再生を効率的に高速化することもできます。 |
||
| Apple M2 (10 Core) | GPU | Apple M1 (8 Core) |
| 0.45 GHz | グラフィック クロック周波数 | 0.39 GHz |
| 1.40 GHz | GPU (ターボ) | 1.30 GHz |
| 2 | GPU Generation | 1 |
| 5 nm | 技術 | 5 nm |
| 2 | 最大画面サイズ | 2 |
| 160 | ユニット | 128 |
| 1280 | Shader | 1024 |
| いいえ | Hardware Raytracing | いいえ |
| いいえ | Frame Generation | いいえ |
| 24 GB | 最大メモリ容量 | 8 GB |
| -- | DirectX Version | -- |
ハードウェア コーデック サポートハードウェアで高速化された写真またはビデオ コーデックは、ビデオの再生時にプロセッサの動作速度を大幅に高速化し、ノートブックまたはスマートフォンのバッテリ寿命を延ばすことができます。 |
||
| Apple M2 (10 Core) | GPU | Apple M1 (8 Core) |
| 復号化/符号化 | Codec h265 / HEVC (8 bit) | 復号化/符号化 |
| 復号化/符号化 | Codec h265 / HEVC (10 bit) | 復号化/符号化 |
| 復号化/符号化 | Codec h264 | 復号化/符号化 |
| 復号化/符号化 | Codec VP9 | 復号化/符号化 |
| 復号化 | Codec VP8 | 復号化 |
| いいえ | Codec AV1 | いいえ |
| 復号化 | Codec AVC | 復号化 |
| 復号化 | Codec VC-1 | 復号化 |
| 復号化/符号化 | Codec JPEG | 復号化/符号化 |
RAM & PCIe2 メモリ チャネルでは最大 24 GB のメモリがサポートされますが、Apple M1 では最大 16 GB のメモリがサポートされます。 68.2 GB/s の最大メモリ帯域幅が有効になっています。 |
||
| Apple M2 | 特性 | Apple M1 |
| LPDDR5-6400 | RAM | LPDDR4X-4266 |
| 24 GB | 最大メモリ容量 | 16 GB |
| 2 (Dual Channel) | メモリ チャンネル | 2 (Dual Channel) |
| 102.4 GB/s | Max. 帯域幅 | 68.2 GB/s |
| いいえ | ECC | いいえ |
| 20.00 MB | L2 キャッシュ | 16.00 MB |
| -- | L3 キャッシュ | -- |
| 4.0 | PCIe バージョン | 4.0 |
| -- | PCIe 配線 | -- |
| -- | PCIe 帯域幅 | -- |
熱管理Apple M2 の TDP は 20 W です。 Apple M1 の TDP は 18 W です。 システム インテグレーターは、冷却ソリューションの寸法を決定する際のガイドとしてプロセッサーの TDP を使用します。 |
||
| Apple M2 | 特性 | Apple M1 |
| 20 W | TDP (PL1 / PBP) | 18 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| 30 W | TDP up | 20 W |
| 10 W | TDP down | 10 W |
| 100 °C | Tjunction max. | -- |
技術データApple M2 には 20.00 MB キャッシュがあり、5 nm で製造されています。 Apple M1 のキャッシュは 16.00 MB です。 プロセッサは 5 nm で製造されています。 |
||
| Apple M2 | 特性 | Apple M1 |
| 5 nm | 技術 | 5 nm |
| チップレット | チップ設計 | チップレット |
| Armv8.5-A (64 bit) | 指図書 (ISA) | Armv8.5-A (64 bit) |
| Rosetta 2 x86-Emulation | ISA拡張機能 | Rosetta 2 x86-Emulation |
| -- | ソケット | -- |
| Apple Virtualization Framework | 仮想化 | Apple Virtualization Framework |
| はい | AES-NI | はい |
| macOS, iPadOS | オペレーティングシステム | macOS |
| Q2/2022 | リリース日 | Q4/2020 |
| -- | 発売価格 | -- |
| その他のデータを表示 | その他のデータを表示 | |
8C 8T @ 0.66 GHz (3.50 GHz) この CPU を Amazon で購入しましょう！
8C 8T @ 0.60 GHz (3.20 GHz) この CPU を Amazon で購入しましょう！
|
||
これらのプロセッサを評価してください
ベンチマークの平均パフォーマンス
⌀ シングルコアのパフォーマンス 4 CPUベンチマーク
⌀ マルチコアのパフォーマンス 6 CPUベンチマーク
Cinebench 2024 (Single-Core)
Cinebench 2024 ベンチマークは、Maxon の 3D プログラム Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンに基づいています。 ベンチマークの実行はそれぞれ 10 分間行われ、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Cinebench 2024 (Multi-Core)
Cinebench 2024 ベンチマークのマルチコア テストでは、すべての CPU コアを使用して、Maxons Cinema 4D でも使用されている Redshift レンダリング エンジンを使用してレンダリングします。 ベンチマークの実行時間は 10 分間で、プロセッサーの発熱が制限されているかどうかをテストします。
Cinebench R23 (Single-Core)
Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。
Cinebench R23 (Multi-Core)
Cinebench R23 は Cinebench R20 をさらに発展させたものであり、同じく 3D コンテンツと形状を生成するために世界中で使用されているプログラムである Cinema 4D Suite に基づくものです。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。
Geekbench 6 (Single-Core)
Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、 スマートフォンの部分負荷ベンチマークです。シングルコア テストでは、最速の CPU コアのみが測定されます。テスト実行では、実際のパフォーマンスをシミュレートします。
Geekbench 6 (Multi-Core)
実用的な Geekbench 6 マルチコア ベンチマークは、部分負荷下でのシステムのパフォーマンスをテストします。プロセッサーの最大エネルギー消費量はまだ使い果たされていません。
Geekbench 5, 64bit (Single-Core)
Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。シングルコア試験では CPU コアが一つのみ使用され、コアの数やハイパースレッディングが結果に影響することはありません。
Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)
Geekbench 5ベンチマークはプロセッサの性能を測定するものであり、それには RAM も含まれます。より高速なメモリの場合、結果が大幅に改善されます。マルチコア試験は全ての CPU コアを含み、ハイパースレッディングから多くの恩恵を受けます。
iGPU-FP32パフォーマンス（単精度GFLOPS）
GFLOPSの単純な精度（32ビット）でのプロセッサーの内部グラフィックスユニットの理論上の計算パフォーマンス。 GFLOPSは、iGPUが1秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。
PassMark CPU Markの期待される結果
弊社ではここで掲載されている全てのプロセッサを試験してはいません。結果の一部には定式により独自に算出されたものもあり、PassMark 社により提供されている CPU マークの結果とは異なる場合もあり、PassMark Software Pty Ltd に依存するものではありません。PassMark CPUマークは、プロセッサの速度を測定するための素数を生成するものです。ここでは、全ての CPU コアおよびハイパースレッディングが使用されます。
Blender 2.81 (bmw27)
Blenderは、3Dボディをレンダリング（作成）するための無料の3Dグラフィックソフトウェアであり、ソフトウェアでテクスチャリングおよびアニメーション化することもできます。 Blenderベンチマークは、事前定義されたシーンを作成し、シーン全体に必要な時間を測定します。 必要な時間が短いほど良いです。 ベンチマークシーンとして「bmw27」を選択しました。
ワットあたりの CPU パフォーマンス (効率)
Cinebench R23 (マルチコア) ベンチマークでの全負荷時のプロセッサーの効率。 ベンチマーク結果は、必要な平均エネルギー (ワット単位の CPU パッケージ電力) で除算されます。 値が大きいほど、フル負荷時の CPU の効率が高くなります。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のパフォーマンス
プロセッサーのAIユニットの性能値。ここでは分離された NPU のパフォーマンス が記載されていますが、全体的な AI パフォーマンス (NPU+CPU+iGPU) の方が高くなる可能性があります。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。パフォーマンスは、1 秒あたりの算術演算数 (兆) (TOPS) で表されます。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をサポートするプロセッサーは、多くの計算、特に音声、画像、ビデオの処理を従来のプロセッサーよりもはるかに高速に処理できます。 ML のアルゴリズムは、ソフトウェア経由で収集したデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。 ML タスクは、従来のプロセッサよりも最大 10,000 倍高速に処理できます。パフォーマンスは、1 秒あたりの算術演算数 (兆) (TOPS) で表されます。
Blender 3.1 Benchmark
Blender Benchmark 3.1では、シーン「モンスター」、「ジャンクショップ」、「教室」がレンダリングされ、システムに必要な時間が測定されます。 ベンチマークでは、グラフィックカードではなくCPUをテストします。 Blender 3.1は、2022年3月にスタンドアロンバージョンとして発表されました。
2 つのプロセッサの比較
Apple M2 と Apple M1 を比較すると、ほとんど変わっていないことがわかります。 Apple M2 は、Apple M1 をわずかに発展させたものと見ることができ、Apple は主に CPU コアのクロック周波数を変更しました。Apple M1 が 3.2 GHz で止まっていたのに対して、Apple M2 のクロック周波数は最大 3.5 GHz になりました。 より小型の効率コアは、Apple M1 の 2.06 GHz ではなく 2.8 GHz でクロックするようになりました。 統合グラフィックスのクロック周波数もわずかに増加し、Apple M2 では 1.3 GHz から 1.4 GHz に増加しました。
Appleはクロックを上げると同時に、グラフィックスコアの数も増やした。 8 GPU コアの代わりに、10 GPU コアが標準で搭載されるようになりました。 SM プロセッサ (実行ユニット) の数は 128 から 160 に増加しました。Apple M2 には、以前は 1024 個あったテクスチャ シェーダが 1280 個インストールされています。
グラフィック自体の変更に加えて、自身用に大幅に多くのメモリを予約できるようになりました。メモリ全体にアクセスできるようになり、最大 24 GB に達します (Apple M1 では 16 GB が最大でした)。 Apple M2 のメモリは LPDDR5-6400 になり、最大メモリ帯域幅は 1 秒あたり 102 GB になります。
Apple M1 には、毎秒 68 GB の LPDDR4X-4266 メモリのみが搭載されています。 メモリーチャンネル数は同じです。 レベル 2 キャッシュにより、Apple は M2 に 4 MB を追加し、Apple M2 には合計 20 MB の L2 キャッシュが搭載されました。
同様の CPU 設計により、Apple は、CPU および GPU 部分のクロック周波数の増加と 10 GPU のわずかに大きい GPU に対応するために、TDP (プロセッサーの熱放散) を 15 ワットから 22 ワットに増やす必要がありました。コア。
Apple M2 は TSMC で 5 nm プロセスを使用して製造されています。 これはApple M1で使用されているのと同じ製造プロセスです。 Apple M プロセッサは依然としてチップレット設計に基づいているため、より大規模な構成 (Pro/Max/Ultra) への拡張が比較的簡単です。
これらの CPU の 1 種との人気比較
ホームページに戻る