Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Google Tensor

مقارنة وحدة المعالجة المركزية مع المعايير


Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)		Google Tensor
Apple M series	عائلة	Google Tensor
Apple M3	مجموعة وحدة المعالجة المركزية	Google Tensor
3	توليد	1
M3	بنيان	G1
Mobile	قطعة	Mobile
Apple M2 Max (30-GPU)	السلف	--
--	خليفة	Google Tensor G2

نوى وحدة المعالجة المركزية والتردد الأساسي
16	النوى	8
16	Threads	8
hybrid (big.LITTLE)	العمارة الأساسية	hybrid (Prime / big.LITTLE)
رقم	فرط	رقم
رقم	رفع تردد التشغيل ?	رقم

0.70 GHz (4.06 GHz)	A-Core تكرار	2.80 GHz
0.74 GHz (2.75 GHz)	B-Core تكرار	2.25 GHz
--	C-Core تكرار	1.80 GHz
رسومات داخلية
Apple M3 Max (40 Core)	GPU	ARM Mali-G78 MP20
0.39 GHz	تردد وحدة معالجة الرسومات	0.76 GHz
1.40 GHz	GPU (توربيني)
	GPU Generation	Vallhall 2
3 nm	تكنولوجيا	5 nm
5	الأعلى. يعرض	1
640	وحدات التنفيذ	20
5120	Shader	320
128 GB	الأعلى. ذاكرة وحدة معالجة الرسومات
	DirectX Version	12

دعم ترميز الأجهزة
فك / ترميز	Codec h265 / HEVC (8 bit)	فك / ترميز
فك / ترميز	Codec h265 / HEVC (10 bit)	فك / ترميز
فك / ترميز	Codec h264	فك / ترميز
فك / ترميز	Codec VP9	فك / ترميز
فك تشفير	Codec VP8	فك / ترميز
فك تشفير	Codec AV1	فك تشفير
فك تشفير	Codec AVC	فك / ترميز
فك تشفير	Codec VC-1	فك / ترميز
فك / ترميز	Codec JPEG	فك / ترميز

ذاكرة & PCIe
LPDDR5-6400	ذاكرة	LPDDR5-5500
128 GB	الأعلى. ذاكرة	12 GB
4	قنوات الذاكرة	2
409.6 جيجابايت/s	Max. عرض النطاق	53.0 جيجابايت/s
رقم	ECC	رقم
36.00 MB	L2 مخبأ	8.00 MB
	L3 مخبأ
4.0	إصدار PCIe
	ممرات PCIe
الإدارة الحرارية
57 W	TDP (PL1)	10 W
--	TDP (PL2)	--
--	TDP up	--
--	TDP down	--
100 °C	Tjunction max.	--
تفاصيل تقنية
3 nm	تكنولوجيا	5 nm
ARMv8-A64 (64 bit)	مجموعة التعليمات (ISA)	ARMv8-A64 (64 bit)
Rosetta 2 x86-Emulation	ملحقات ISA
N/A	قابس كهرباء	N/A
Apple Virtualization Framework	الافتراضية	لا أحد
نعم	AES-NI	رقم
Q4/2023	تاريخ الافراج عنه	Q4/2021

عرض المزيد من البيانات		عرض المزيد من البيانات

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz (4.06 GHz) اشتر الآن على أمازون ووفر! Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz اشتر الآن على أمازون ووفر!

يستخدم الاختبار متعدد النواة لمعيار Cinebench 2024 جميع مراكز وحدة المعالجة المركزية للعرض باستخدام محرك عرض Redshift، والذي يستخدم أيضًا في Maxons Cinema 4D. يبلغ طول الاختبار المعياري 10 دقائق لاختبار ما إذا كان المعالج محدودًا بتوليد الحرارة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	1607 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 هو خليفة Cinebench R20 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	1968 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23 هو خليفة Cinebench R20 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	24028 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	2150 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1043 (49%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 عبارة عن معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	22736 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	2915 (13%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 6 (Single-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم معيار أحادي النواة فقط بتقييم أداء أسرع نواة وحدة المعالجة المركزية ، وعدد أنوية وحدة المعالجة المركزية في المعالج غير ذي صلة هنا.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	3125 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1494 (48%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 6 (Multi-Core)

يعد Geekbench 6 معيارًا لأجهزة الكمبيوتر الحديثة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية. الجديد هو الاستخدام الأمثل لهياكل وحدة المعالجة المركزية الأحدث ، على سبيل المثال استنادًا إلى مفهوم big.LITTLE والجمع بين نوى وحدة المعالجة المركزية ذات الأحجام المختلفة. يقوم المعيار متعدد النواة بتقييم أداء جميع نوى وحدة المعالجة المركزية في المعالج. إن تحسينات الخيط الافتراضي مثل AMD SMT أو Hyper-Threading من Intel لها تأثير إيجابي على نتيجة الاختبار.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	21045 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	3639 (17%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 adalah penerus dari Cinebench R15 dan juga didasarkan pada Cinema 4 Suite. Cinema 4 adalah perangkat lunak yang digunakan di seluruh dunia untuk membuat bentuk 3D. Tes single-core hanya menggunakan satu core CPU, jumlah core atau kemampuan hyperthreading tidak dihitung.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	496 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R20 (Multi-Core)

Cinebench R20 هو خليفة Cinebench R15 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	6311 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

معالج iGPU - أداء FP32 (دقة GFLOPS أحادية)

أداء الحوسبة النظرية لوحدة الرسوميات الداخلية للمعالج بدقة بسيطة (32 بت) في GFLOPS. يشير GFLOPS إلى عدد مليار عملية فاصلة عائمة يمكن أن يؤديها iGPU في الثانية.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) Apple M3 Max (40 Core) @ 1.40 GHz	14200 (100%)
	Google Tensor ARM Mali-G78 MP20 @ 0.76 GHz	1943 (14%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

AnTuTu 9 Benchmark

يعتبر معيار AnTuTu 9 مناسبًا جدًا لقياس أداء الهاتف الذكي. AnTuTu 9 ثقيل جدًا في الرسومات ثلاثية الأبعاد ويمكنه الآن أيضًا استخدام واجهة الرسومات "المعدنية". في AnTuTu ، يتم أيضًا اختبار الذاكرة و UX (تجربة المستخدم) من خلال محاكاة استخدام المتصفح والتطبيق. يمكن للإصدار 9 من AnTuTu مقارنة أي وحدة معالجة مركزية ARM تعمل على Android أو iOS. قد لا تكون الأجهزة قابلة للمقارنة بشكل مباشر عند قياسها على أنظمة تشغيل مختلفة.

في معيار AnTuTu 9 ، يتم ترجيح أداء المعالج أحادي النواة بشكل طفيف فقط. يتكون التصنيف من الأداء متعدد النواة للمعالج وسرعة الذاكرة العاملة وأداء الرسومات الداخلية.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	0 (0%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	691770 (100%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

AnTuTu 8 Benchmark

يقيس AnTuTu 8 Benchmark أداء شركة نفط الجنوب. يقيس AnTuTu وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة بالإضافة إلى UX (تجربة المستخدم) من خلال محاكاة استخدام المتصفح والتطبيق. يمكن لـ AnTuTu قياس أداء أي وحدة معالجة مركزية ARM تعمل تحت نظام Android أو iOS. قد لا تكون الأجهزة قابلة للمقارنة بشكل مباشر إذا تم تنفيذ المعيار تحت أنظمة تشغيل مختلفة. في معيار AnTuTu 8 ، يتم ترجيح أداء المعالج أحادي النواة بشكل طفيف فقط. يتكون التقييم من أداء متعدد النواة للمعالج وسرعة ذاكرة الوصول العشوائي وأداء الرسومات الداخلية.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	0 (0%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	612494 (100%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 هو خليفة Cinebench 11.5 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	266 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Cinebench R15 (Multi-Core)

Cinebench R15 هو خليفة Cinebench 11.5 وهو يعتمد أيضًا على Cinema 4 Suite. Cinema 4 هو برنامج يستخدم في جميع أنحاء العالم لإنشاء أشكال ثلاثية الأبعاد. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	3375 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 هو معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يستخدم الاختبار أحادي النواة نواة واحدة فقط لوحدة المعالجة المركزية ، ولا يتم احتساب كمية النوى أو قدرة التشعب.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	0 (0%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	4564 (100%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 هو معيار قياسي متقاطع يستخدم بشكل كبير ذاكرة الأنظمة. الذاكرة السريعة ستدفع النتيجة كثيرًا. يتضمن الاختبار متعدد النواة جميع نوى وحدة المعالجة المركزية ويستفيد بشكل كبير من خيوط المعالجة.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	0 (0%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	12594 (100%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

أداء وحدة المعالجة المركزية لكل واط (الكفاءة)


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	422 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

أداء AI / ML

يمكن للمعالجات التي تدعم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) معالجة العديد من العمليات الحسابية ، خاصةً معالجة الصوت والصور والفيديو ، أسرع بكثير من المعالجات التقليدية. تعمل خوارزميات ML على تحسين أدائها كلما زادت البيانات التي جمعتها عبر البرنامج. يمكن معالجة مهام ML بسرعة تصل إلى 10000 مرة مقارنة بالمعالج الكلاسيكي.


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	35 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	1.6 (5%)

عرض كل نتائج [قياس الأداء]

الأجهزة التي تستخدم هذا المعالج
Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)	Google Tensor
Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023)	Google Pixel 6 Google Pixel 6 Pro

المتصدرين

في قوائم المتصدرين الخاصة بنا ، قمنا بتجميع أفضل المعالجات لفئات محددة من أجلك. يتم تحديث قوائم المتصدرين دائمًا ويتم تحديثها بانتظام من قبلنا. يتم اختيار أفضل المعالجات وفقًا للشهرة والسرعة في المعايير بالإضافة إلى نسبة السعر إلى الأداء.

أفضل معالجات سطح المكتب
المتصدرين 2024

أفضل معالجات AMD المكتبية
المتصدرين 2024

أفضل معالجات Intel المكتبية
المتصدرين 2024

أفضل المعالجات المحمولة
المتصدرين 2024

أفضل معالجات الهواتف الذكية
المتصدرين 2024

أفضل وحدة معالجة مركزية للألعاب
المتصدرين 2024

أسرع رسومات متكاملة على الإطلاق
المتصدرين 2024

وحدة المعالجة المركزية مع أفضل نسبة سعر / أداء
المتصدرين 2024

المتصدرين
تظهر المزيد من النتائج

مقارنات شائعة تحتوي على وحدات المعالجة المركزية هذه


1.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 888
2.		Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 vs Google Tensor
3.		Google Tensor vs Google Tensor G2
4.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 695 5G
5.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 865
6.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 855
7.		Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Intel Core i9-13900K
8.		Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 vs Google Tensor
9.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 870
10.		Apple M1 vs Google Tensor
11.		Qualcomm Snapdragon 730G vs Google Tensor
12.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 778G
13.		Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Intel Core i9-13980HX
14.		Google Tensor vs Apple A13 Bionic
15.		Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU) vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
16.		Google Tensor G3 vs Google Tensor
17.		Google Tensor vs Qualcomm Snapdragon 765G
18.		Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Intel Core i9-14900K
19.		Google Tensor vs Apple A15 Bionic (5-GPU)
20.		Google Tensor vs Apple A14 Bionic
21.		Apple M1 Max (32-GPU) vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
22.		AMD Ryzen 9 7945HX vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)
23.		Google Tensor vs Samsung Exynos 2200
24.		Google Tensor vs Samsung Exynos 2100
25.		Apple M2 Ultra (60-GPU) vs Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU)

العودة إلى الفهرس

ملاحظة: نحن لا نتحمل أي مسؤولية عن البيانات المعروضة على موقعنا. الرجاء استخدام على مسؤوليتك.
ملاحظة الشركة التابعة: من خلال الشراء عبر أحد روابطنا الخضراء أو أحد اللافتات ، نتلقى عمولة من أمازون

| | | |

Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) vs Google Tensor

مقارنة وحدة المعالجة المركزية مع المعايير

نوى وحدة المعالجة المركزية والتردد الأساسي

رسومات داخلية

دعم ترميز الأجهزة

ذاكرة & PCIe

الإدارة الحرارية

تفاصيل تقنية

Cinebench 2024 (Single-Core)

Cinebench 2024 (Multi-Core)

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23 (Multi-Core)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Cinebench R20 (Single-Core)

Cinebench R20 (Multi-Core)

معالج iGPU - أداء FP32 (دقة GFLOPS أحادية)

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 8 Benchmark

Cinebench R15 (Single-Core)

Cinebench R15 (Multi-Core)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

أداء وحدة المعالجة المركزية لكل واط (الكفاءة)

أداء AI / ML

الأجهزة التي تستخدم هذا المعالج

المتصدرين

مقارنات شائعة تحتوي على وحدات المعالجة المركزية هذه


	Apple M3 Max (16-CPU 40-GPU) 16C 16T @ 0.70 GHz	141 (100%)
	Google Tensor 8C 8T @ 2.80 GHz	0 (0%)