Apple M1 (7-GPU) vs Apple M2 (8-GPU)

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借助基準測試比較CPU


Apple M1 (7-GPU) CPU1 vs CPU2 Apple M2 (8-GPU)
Apple M1 (7-GPU) Apple M2 (8-GPU)

CPU比較

Apple M1 (7-GPU) 還是 Apple M2 (8-GPU) ？ 在這個比較中，我們檢查這兩個 CPU 中哪個更好。 我們比較技術數據和基準測試結果。

Apple M1 (7-GPU) 具有 8 內核，具有 8 線程和最大頻率為 3.20 GHz 的時鐘。 2 內存通道支持高達 16 GB 的內存。 Apple M1 (7-GPU) 已在 Q4/2020 中發布。

Apple M2 (8-GPU) 具有 8 內核，具有 8 線程和最大頻率為 3.50 GHz 的時鐘。 CPU 在 2 個內存通道中支持高達 24 GB 的內存。 Apple M2 (8-GPU) 在 Q2/2022 中發布。
Apple M series (25) 家庭 Apple M series (25)
Apple M1 (9) CPU組 Apple M2 (8)
1 一代 2
M1 架構 M2
Mobile 部分 Mobile
-- 前任 Apple M1
-- 接班人 Apple M3 (8-GPU)

CPU核心數與基礎頻率

Apple M1 (7-GPU) 是一個 8 核心處理器，時鐘頻率為 0.60 GHz (3.20 GHz)。 Apple M2 (8-GPU) 具有 8 個 CPU 核心，時鐘頻率為 0.66 GHz (3.50 GHz)。
Apple M1 (7-GPU) 特徵 Apple M2 (8-GPU)
8 核心 8
8 Threads 8
hybrid (big.LITTLE) 核心架構 hybrid (big.LITTLE)
否 超執行緒技術 否
否 超頻 ? 否
0.60 GHz (3.20 GHz)
4x Firestorm		 A-核心 0.66 GHz (3.50 GHz)
4x Avalanche
0.60 GHz (2.06 GHz)
4x Icestorm		 B-核心 0.60 GHz (2.42 GHz)
4x Blizzard

人工智能和機器學習

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
Apple M1 (7-GPU) 特徵 Apple M2 (8-GPU)
Apple Neural Engine AI-硬件 Apple Neural Engine
16 Neural cores @ 11 TOPS 人工智能規範 16 Neural cores @ 15.8 TOPS

内建顯示晶片

處理器的集成圖形單元不僅負責系統上的純圖像輸出，而且在現代視頻編解碼器的支持下還可以顯著提高系統的效率。
Apple M1 (7 Core) GPU Apple M2 (8 Core)
0.39 GHz GPU頻率 0.45 GHz
1.30 GHz GPU (加速頻率) 1.40 GHz
1 GPU Generation 2
5 nm 製程 5 nm
2 最大加速頻率 2
112 運算單元 128
896 Shader 1024
否 Hardware Raytracing 否
否 Frame Generation 否
8 GB 最大顯存 24 GB
-- DirectX Version --

硬體解碼支援

在硬件中加速的照片或視頻編解碼器可以大大加快處理器的工作速度，並在播放視頻時延長筆記本電腦或智能手機的電池壽命。
Apple M1 (7 Core) GPU Apple M2 (8 Core)
解碼 / 編碼 Codec h265 / HEVC (8 bit) 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec h265 / HEVC (10 bit) 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec h264 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec VP9 解碼 / 編碼
解碼 Codec VP8 解碼
否 Codec AV1 否
解碼 Codec AVC 解碼
解碼 Codec VC-1 解碼
解碼 / 編碼 Codec JPEG 解碼 / 編碼

記憶體 & PCIe

Apple M1 (7-GPU) 在 2 內存通道中最多支持 16 GB 內存。 Apple M2 (8-GPU) 最多可以在 2 個內存通道中連接 24 GB 內存。
Apple M1 (7-GPU) 特徵 Apple M2 (8-GPU)
LPDDR4X-4266 記憶體 LPDDR5-6400
16 GB 最大記憶體 24 GB
2 (Dual Channel) 記憶體通道 2 (Dual Channel)
68.2 GB/s Max. 帶寬 102.4 GB/s
否 ECC 否
16.00 MB L2 緩存 20.00 MB
-- L3 緩存 --
4.0 PCIe版本 4.0
-- PCIe通道 --
-- PCIe 帶寬 --

散熱管理

處理器的 TDP（熱設計功率）指定了所需的冷卻解決方案。 Apple M1 (7-GPU) 的 TDP 為 18 W，Apple M2 (8-GPU) 的 TDP 為 20 W。
Apple M1 (7-GPU) 特徵 Apple M2 (8-GPU)
18 W TDP (PL1 / PBP) 20 W
-- TDP (PL2) --
25 W TDP up 25 W
10 W TDP down 10 W
-- Tjunction max. 100 °C

技術細節

Apple M1 (7-GPU) 具有 16.00 MB 緩存，而 Apple M2 (8-GPU) 緩存總共具有 20.00 MB。
Apple M1 (7-GPU) 特徵 Apple M2 (8-GPU)
5 nm 製程 5 nm
小芯片 芯片設計 小芯片
Armv8.5-A (64 bit) 指令集 (ISA) Armv8.5-A (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation ISA擴展 Rosetta 2 x86-Emulation
-- 針腳 --
Apple Virtualization Framework 虛擬化 Apple Virtualization Framework
是 AES-NI 是
macOS 操作系統 macOS, iPadOS
Q4/2020 發售日期 Q2/2022
-- 發布價格 --
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評價這些處理器

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基準測試中的平均效能

⌀ 單核心性能 4 CPU 基準測試
Apple M1 (7-GPU) (93%)
Apple M2 (8-GPU) (100%)
⌀ 多核心性能 6 CPU 基準測試
Apple M1 (7-GPU) (91%)
Apple M2 (8-GPU) (98%)

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 基準測試基於 Redshift 渲染引擎，該引擎也用於 Maxon 的 3D 程序 Cinema 4D。 基準測試每次運行 10 分鐘，以測試處理器是否受到其發熱的限制。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
112 (93%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
120 (100%)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench 2024 基準測試的多核測試使用所有 CPU 核心，使用 Redshift 渲染引擎進行渲染，該引擎也用於 Maxons Cinema 4D。 基準測試運行時長為 10 分鐘，以測試處理器是否受到發熱量的限制。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
509 (92%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
555 (100%)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代產品，也基於Cinema 4套件。Cinema 4是一款用於創建3D表單的軟體。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
1503 (94%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1592 (100%)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23是Cinebench R20的下一代產品，也基於Cinema 4套件。Cinema 4是一款用於創建3D表單的軟體。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
7759 (91%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8558 (100%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。單核測試僅使用一個CPU核心，CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
1742 (93%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
1874 (100%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。多核測試涉及所有CPU核心，並且能充分利用超執行緒技術。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
7650 (86%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
8853 (100%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 單核基準測試僅評估最快的 CPU 內核的性能，與處理器中的 CPU 內核數量無關。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
2369 (91%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
2596 (100%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用，例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 多核基準測試評估處理器所有 CPU 內核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超線程等虛擬線程改進對基準測試結果產生了積極影響。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
8576 (85%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
10062 (100%)

內建顯卡FP32性能(單精確度GFLOPS)

處理器內建顯卡的理論計算性能（32bit，以GFLOPS為單位）。GFLOPS表示內建顯卡每秒可以執行多少億個浮點操作。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
Apple M1 (7 Core) @ 1.30 GHz
2290 (81%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
Apple M2 (8 Core) @ 1.40 GHz
2840 (100%)

PassMark CPU Mark的估計結果

以下列出的CPU中，有一部分基準測試是由CPU-panda團隊完成的。但是，大部分的CPU並沒有被實際測試，其成績由CPU-monkey團隊的“秘密配方”估計得到。因此，這些分數不能準確反映實際的Passmark CPU基準測試，並且不受到PassMark Software私人有限公司的認可。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
14463 (93%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
15472 (100%)

Blender 2.81 (bmw27)

Blender是一個免費的3D圖形軟體，用於渲染（創建）3D物體，也可以為3D物體添加紋理和動畫。Blender基準測試可以創建預定義的場景，並測量渲染整個場景所需的時間。所需的時間越短越好。我們選擇bmw27作為基準測試場景。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
314 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
277 (88%)

CPU 每瓦效能（效率）

Cinebench R23（多核心）基準測試中滿載下處理器的效率。 基準測試結果除以所需的平均能量（CPU 封裝功率，以瓦為單位）。 該值越高，CPU 在滿載下的效率越高。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
7,759 CB R23 MC @ 18 W
431 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8,558 CB R23 MC @ 20 W
428 (99%)

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算，尤其是音頻、圖像和視頻處理，比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多，機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 0.60 GHz
11 (70%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 0.66 GHz
15.8 (100%)

Blender 3.1 Benchmark

在 Blender Benchmark 3.1 中，渲染場景“怪物”、“垃圾店”和“教室”，並測量系統所需的時間。 在我們的基準測試中，我們測試的是 CPU 而不是顯卡。 Blender 3.1 於 2022 年 3 月作為獨立版本發布。
Apple M1 (7-GPU) Apple M1 (7-GPU)
8C 8T @ 3.20 GHz
117 (100%)
Apple M2 (8-GPU) Apple M2 (8-GPU)
8C 8T @ 3.50 GHz
0 (0%)

使用該處理器的設備
Apple M1 (7-GPU) Apple M2 (8-GPU)
未知 Apple MacBook Air 14 (2022)
Apple MacBook Pro 13 (2022)

包含此CPU的熱門比較

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