Apple M2 Max (30-GPU) vs Apple A7
借助基準測試比較CPU
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Apple A7 | |
| Apple M series | 家庭 | Apple A series |
| Apple M2 | CPU組 | Apple A7 |
| 2 | 一代 | 7 |
| M2 | 架構 | A7 |
| Mobile | 部分 | Mobile |
| Apple M1 Max (24-GPU) | 前任 | Apple A6 |
| Apple M3 Max (14-CPU 30-GPU) | 接班人 | Apple A8 |
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| 12 | 核心 | 2 |
| 12 | Threads | 2 |
| hybrid (big.LITTLE) | 核心架構 | normal |
| 否 | 超執行緒技術 | 否 |
| 否 | 超頻 ? | 否 |
| 0.66 GHz (3.50 GHz) | A-Core 頻率 | 1.40 GHz |
| 0.60 GHz (2.42 GHz) | B-Core 頻率 | -- |
| -- | C-Core 頻率 | -- |
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| Apple M2 Max (30 Core) | GPU | PowerVR G6430 |
| 0.45 GHz | GPU頻率 | 0.45 GHz |
| 1.40 GHz | GPU (加速頻率) | |
| 2 | GPU Generation | |
| 5 nm | 製程 | 28 nm |
| 5 | 最大加速頻率 | 2 |
| 480 | 運算單元 | 16 |
| 3840 | Shader | 128 |
| 96 GB | 最大顯存 | |
| DirectX Version | 10 | |
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| 解碼 / 編碼 | Codec h265 / HEVC (8 bit) | 否 |
| 解碼 / 編碼 | Codec h265 / HEVC (10 bit) | 否 |
| 解碼 / 編碼 | Codec h264 | 否 |
| 解碼 / 編碼 | Codec VP9 | 否 |
| 解碼 | Codec VP8 | 否 |
| 否 | Codec AV1 | 否 |
| 解碼 | Codec AVC | 否 |
| 解碼 | Codec VC-1 | 否 |
| 解碼 / 編碼 | Codec JPEG | 否 |
CPU核心數與基礎頻率
内建顯示晶片
硬體解碼支援
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| LPDDR5-6400 | 記憶體 | LPDDR3-1333 |
| 96 GB | 最大記憶體 | 1 GB |
| 4 | 記憶體通道 | 1 |
| 409.6 GB/s | Max. 帶寬 | 12.8 GB/s |
| 否 | ECC | 否 |
| 36.00 MB | L2 緩存 | 1.00 MB |
| L3 緩存 | 4.00 MB | |
| 4.0 | PCIe版本 | |
| 32 | PCIe通道 | |
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| 45 W | TDP (PL1) | -- |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| 100 °C | Tjunction max. | -- |
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| 5 nm | 製程 | 28 nm |
| x86-64 (64 bit) | 指令集 (ISA) | ARMv8-A64 (64 bit) |
| Rosetta 2 x86-Emulation | ISA擴展 | |
| N/A | 針腳 | N/A |
| Apple Virtualization Framework | 虛擬化 | 無 |
| 是 | AES-NI | 否 |
| Q1/2023 | 發售日期 | Q3/2013 |
| 展示更多 | 展示更多 | |
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記憶體 & PCIe
散熱管理
技術細節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。
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
Apple M2 Max (30 Core) @ 1.40 GHz |
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Apple A7
PowerVR G6430 @ 0.45 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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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。|
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Apple M2 Max (30-GPU)
12C 12T @ 0.66 GHz |
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Apple A7
2C 2T @ 1.40 GHz |
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| Apple M2 Max (30-GPU) | Apple A7 |
| Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023) |
Apple iPhone 6 Apple iPhone 6 Plus Apple iPad Mini 4 Apple TV HD Apple HomePod Apple iPod touch (6. Gen) |
使用該處理器的設備排行榜
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