MacBook Pro M5升级重点

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这次重点都在GPU上了，提升确实很大，主要是作为补全了rt和tensor两项feature的第一代apple GPU，某种意义上来说这就是apple的RTX时代首先是这次最重头的果版Tensor Core的Neural Accelerators，继nv，amd和intel之后，aPPLE终于在GPU中集成了matrix加速单元。不过很遗憾苹果并没有公布算力，甚至没有开发布会，所以一切只能结合A19P的介绍来猜
Neural Accelerators这里的苹果自己的例子用了首个词源相应速度，说的应该是是ttft，也就是prefill阶段的性能。我觉得还是比较厚道老实的，作为计算密集场景，相比于IO密集的decoding阶段更能反应GPU的算力算力，不然如果用decoding阶段的性能，那就没法看了。重点还是看和M4的提升，底下小字写的是用的是FP16精度，也就是并没有使用8位甚至4位的低精度来取巧，所以也就不存在所谓的fp16性能位2x，fp8性能为4x这种纯降精度提升的把戏所以M5相比M4在规模不变的情况下，在这一项性能为M4的3.5+x，和发布会上A19P相比前代的的4X峰值性能提升基本吻合。参考A19P的Vector部分，双倍的FP16的峰值性能也就是2x的性能，这一项基本可以确定是Neural Accelerators贡献的。从这个角度来说，M5的作为第一代具有Neural Accelerators的GPU，算是中规中矩的，4x的算力，相比纯vector的GPU提升明显，但是并不像nv/intel这几代那样激进，并且支持的精度也没有非常多（甚至还在fp16），颇有点turing那代的感觉，有点试水的意思。150GB带宽（128bit-9600）M5的Neural Accelerators的峰值算力我猜也就是20T FP16左右，大约各家初代tensor core的水平，在这个时间点算不上高，相比150GB带宽（128bit-9600）的PTL的120T的FP8 ，270GB带宽（256bit-8500）的GB10的1000T FP4算力，至少看起来不是那么拿得出手，所以也能理解苹果为啥对于算力闭口不提了。M5甚至M5P的iGPU算力大概率都不如NPU，但是通用性和易用性上会好很多。这也缓解了i/a/n的SoC跑llm卡io，果硅卡算力的尴尬局面
至于光追这块，苹果说是M5是自家三代光追，同理还是比较M4，1.7x的性能对于一个一年时间的架构升级来说，提升还是比较恐怖的。参考blender benchmark，苹果从M1开始几乎每代都会有接近2x的离线渲染性能的提升，这个升级速度甚至比老黄在RTX时期还快得多（而且老黄是两年一更新） 从这点也能看出，能看得出苹果一直在完善GPU的corner case，离线渲染这块从刚开始的不入流到一路紧逼老黄，作为所谓的“生产力工具”，果硅在单纯的性能层面已经是逐渐可用了，结合统一内存的容量优势，在某些方面可能还更有优势。参考M4系列的性能，估计M5M和M5U是唯一能挤到Blender benchmark第一页的非nVidia设备（a就不说了，7900xtx一个384bit的旗舰大核心，没跑过残血M4M和移动版RTX 4000 Ada，个位数优势领先5060ti，真的是拉完了，intel更是前四页都查无此人）
游戏，Gaming的测试大陆官方没有，绷游戏，规模不变工艺小优化的情况下，1.44x性能（虽然2077应该是最拿得出手的一个），参考A19P，应该在功耗小幅度上涨的情况下，能有个综合30%以的提升，这个没啥好说的，提升不小，不过苹果本身比起N家的架构起步是有差距的，所以进步大也是正常。也建议天天刷轻度负载的高通好好学学，别整天在那儿刷手机benchmark，X Elite一跑3A直接露馅
多核编译比较接近多核性能，反正CPU和内存带宽都是规模不变的情况下25%左右的提升，参考A19P，Die Size不仅没变大还缩了，这一代在架构上还是下了功夫的（反面案例就是热衷刷分的联发科，一个mobile soc已经快和桌面soc差不多大了）。老实说intel史诗级提升的adl在die size大涨的情况下，也就差不多就这个性能提升，不过这些相比本代GPU的提升，那就不足为奇了。
综上，M5只是开胃菜，之后M5P和M5M才是重头戏，至于M5U，更是能在端侧给老黄压力的东西。还是很高兴，在整个社区拿着果硅两位数算力的纯vector gpu硬跑了四年的大模型之后，苹果终于开始了重视起算力了，也算是能给老黄一点压力。老黄这两年的日子过的还是太好了，一个256bit位宽，273GB带宽，M4 Pro级别的DGX Spark都能卖到3W+，属于是脸都不要了