Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) vs Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
借助基準測試比較CPU
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| Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) | Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1 | |
| Apple M series | 家庭 | Qualcomm Snapdragon |
| Apple M3 | CPU組 | Qualcomm Snapdragon SQ1/SQ2 |
| 3 | 一代 | 1 |
| M3 | 架構 | Kryo 495 |
| Mobile | 部分 | Mobile |
| Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU) | 前任 | -- |
| -- | 接班人 | -- |
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| 11 | 核心 | 8 |
| 11 | Threads | 8 |
| hybrid (big.LITTLE) | 核心架構 | hybrid (big.LITTLE) |
| 否 | 超執行緒技術 | 否 |
| 否 | 超頻 ? | 否 |
| 0.70 GHz (4.06 GHz) | A-Core 頻率 | 3.00 GHz |
| 0.74 GHz (2.75 GHz) | B-Core 頻率 | 1.80 GHz |
| -- | C-Core 頻率 | -- |
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| Apple M3 Pro (14 Core) | GPU | Qualcomm Adreno 685 |
| 0.39 GHz | GPU頻率 | 0.25 GHz |
| 1.40 GHz | GPU (加速頻率) | 0.65 GHz |
| GPU Generation | 5 | |
| 3 nm | 製程 | 7 nm |
| 3 | 最大加速頻率 | 2 |
| 224 | 運算單元 | 8 |
| 1792 | Shader | 1536 |
| 36 GB | 最大顯存 | 4 GB |
| DirectX Version | 12.0 | |
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| 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 |
| 解碼 | Codec VP8 | 解碼 / 編碼 |
| 解碼 | 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 |
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 | LPDDR4X-4266 |
| 36 GB | 最大記憶體 | 16 GB |
| 2 | 記憶體通道 | 8 |
| 153.6 GB/s | Max. 帶寬 | 34.1 GB/s |
| 否 | ECC | 否 |
| 36.00 MB | L2 緩存 | |
| L3 緩存 | 2.00 MB | |
| 4.0 | PCIe版本 | |
| PCIe通道 | ||
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| 35 W | TDP (PL1) | 7 W |
| -- | TDP (PL2) | -- |
| -- | TDP up | -- |
| -- | TDP down | -- |
| 100 °C | Tjunction max. | -- |
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| 3 nm | 製程 | 7 nm |
| ARMv8-A64 (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 |
| Q4/2023 | 發售日期 | Q3/2019 |
| 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
Apple M3 Pro (14 Core) @ 1.40 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
Qualcomm Adreno 685 @ 0.65 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 M3 Pro (11-CPU 14-GPU)
11C 11T @ 0.70 GHz |
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Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1
8C 8T @ 3.00 GHz |
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| Apple M3 Pro (11-CPU 14-GPU) | Qualcomm Snapdragon Microsoft SQ1 |
| Apple MacBook Pro 14 (2023) Apple MacBook Pro 16 (2023) |
Microsoft Surface X |
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