Apple представила сразу два новых процессора для Mac — M6 и M5 Ultra. Один открывает новое поколение Apple Silicon и впервые переходит на 2-нм техпроцесс, второй масштабирует архитектуру Apple до четырёх вычислительных кристаллов, 80 GPU-ядер и 512 ГБ объединённой памяти. Разбираемся, что изменилось на самом деле и какие характеристики действительно имеют практическое значение.
Если совсем коротко: M6 показывает, как будет развиваться Apple Silicon в массовых Mac, а M5 Ultra демонстрирует, насколько далеко эту архитектуру уже можно масштабировать в профессиональной рабочей станции.
25 августа Apple представила сразу два новых процессора для Mac — M6 и M5 Ultra. На первый взгляд это довольно необычная пара: один чип открывает уже шестое поколение Apple Silicon, а второй завершает линейку M5. Но вместе они хорошо показывают, в каком направлении Apple развивает собственные процессоры.
M6 стал первым чипом Apple, изготовленным по 2-нм техпроцессу. Он получил новую архитектуру CPU, больше вычислительных ядер, переработанный GPU и сразу два Neural Engine.
M5 Ultra, в свою очередь, масштабирует Apple Silicon в совершенно другой класс: до 36 CPU-ядер, 80 GPU-ядер и 512 ГБ объединённой памяти с пропускной способностью 1,2 ТБ/с. Причём теперь всё это построено на четырёх вычислительных кристаллах.
Разберёмся, что именно изменилось и какие характеристики новых процессоров действительно имеют практическое значение.
Все относительные показатели производительности в статье основаны на тестах Apple. Независимые тесты новых систем на момент анонса ещё ограничены.
M6 стал первым серийным процессором Apple, изготовленным по 2-нм технологическому процессу. Сам переход на новую норму производства не гарантирует пропорционального роста скорости, но позволяет увеличивать плотность транзисторов и улучшать соотношение производительности и энергопотребления.
Однако куда интереснее изменения внутри самого процессора.
Вместо 10-ядерного CPU в M5 новый M6 получил 12 ядер, причём Apple изменила принцип их разделения:
Раньше Apple Silicon использовал привычную комбинацию производительных и энергоэффективных ядер. Теперь появился третий, самый производительный уровень — Super cores.
Super cores предназначены для задач, где особенно важна максимальная однопоточная производительность. Performance cores позволяют масштабировать вычислительную мощность при многопоточной нагрузке, а Efficiency cores берут на себя менее требовательные и фоновые процессы.
Apple не раскрывает все детали новой микроархитектуры, поэтому судить о различиях Super и прежних Performance cores только по названию не стоит. Но само появление третьего типа CPU-ядер — важное изменение архитектуры базового Apple Silicon.
По данным Apple, M6 обеспечивает до 20% более высокую многопоточную производительность относительно M5. Компания также называет новые Super cores самыми быстрыми CPU-ядрами по однопоточной производительности, хотя окончательно оценить подобные заявления можно будет после появления независимых тестов.
В любом случае M6 выглядит не как слегка ускоренный M5, а как более серьёзное архитектурное обновление.
| Характеристика | M5 | M6 |
|---|---|---|
| Техпроцесс | 3 нм | 2 нм |
| CPU | 10 ядер | 12 ядер |
| Архитектура CPU | Performance + Efficiency | 2 Super + 4 Performance + 6 Efficiency |
| GPU | 10 ядер | 12 ядер |
| Neural Engine | 16 ядер | Dual 16-core |
| Unified Memory | до 32 ГБ | до 32 ГБ |
| Memory Bandwidth | ~153 ГБ/с | 170 ГБ/с |
Особенно показательно, что количество вычислительных блоков заметно выросло, тогда как максимальный объём памяти остался прежним. К этому мы ещё вернёмся.
Графическая часть M6 увеличилась с 10 до 12 GPU-ядер, но простым добавлением двух ядер Apple не ограничилась.
Каждое GPU-ядро теперь содержит собственный Neural Accelerator — специализированный вычислительный блок, способный ускорять операции, используемые современными нейросетями.
По данным Apple, пиковая вычислительная производительность GPU в AI-задачах выросла почти на 30% относительно M5 и более чем в восемь раз относительно первого M1.
Важно: речь идёт о пиковой вычислительной мощности GPU в AI-операциях. Это не означает, что любая нейросеть или локальная LLM автоматически станет работать на 30% быстрее.
Реальная производительность зависит от конкретной модели, её квантования, используемого программного обеспечения и того, какие вычислительные блоки задействует приложение.
Но архитектурное направление очевидно: GPU в Apple Silicon теперь проектируется одновременно для графических и AI-вычислений.
Apple также обновила шейдерную архитектуру, Dynamic Caching и аппаратную трассировку лучей. Скорость обработки геометрии, по данным компании, выросла на 50% — речь идёт именно об этом участке графического конвейера, а не о 50-процентном росте общей производительности GPU.
Ещё одно необычное изменение — Dual 16-core Neural Engine.
В предыдущих поколениях базовых Apple Silicon использовался один 16-ядерный Neural Engine. В M6 таких блоков фактически два, причём системные фреймворки Apple способны автоматически задействовать их одновременно.
Компания заявляет до двукратного увеличения пиковой вычислительной производительности Neural Engine относительно предыдущих поколений.
CPU → GPU с Neural Accelerators → два Neural Engine
Это один из наиболее интересных моментов нового поколения. Apple постепенно уходит от подхода, при котором AI ускоряется одним отдельным NPU. Специализированные возможности теперь распределяются между разными частями SoC, а Core ML, Metal и другие программные инструменты позволяют использовать подходящий вычислительный блок в зависимости от задачи.
На фоне значительно усиленной вычислительной части есть характеристика, которая практически не изменилась.
Максимальный объём unified memory по-прежнему составляет 32 ГБ.
Пропускная способность выросла примерно на 10% — со 153 до 170 ГБ/с.
Для подавляющего большинства задач, для которых покупается базовый Mac, это не проблема. Но при работе с большими локальными AI-моделями именно память довольно быстро становится ограничивающим фактором.
Мы подробно разбирали этот вопрос в материале «Локальные LLM на Mac: как запустить ИИ на своём компьютере?». В случае больших языковых моделей недостаточно иметь быстрый GPU — сама модель и необходимые для её работы данные должны прежде всего поместиться в доступную память.
Поэтому усиленный GPU и два Neural Engine не превращают базовый M6 в рабочую станцию для огромных LLM. Для небольших и средних локальных моделей его вычислительных возможностей должно быть более чем достаточно, но максимальные 32 ГБ довольно быстро устанавливают физический предел размера модели.
Показательно, что представленный одновременно Mac mini с M5 Pro поддерживает до 64 ГБ unified memory и пропускную способность 307 ГБ/с. Поэтому в тяжёлых профессиональных и AI-задачах M5 Pro оказывается практичнее более нового базового M6.
Если M6 интересен новой архитектурой, то M5 Ultra — прежде всего тем, насколько далеко Apple удалось масштабировать Apple Silicon.
Предыдущие Ultra-процессоры строились путём объединения двух крупных кристаллов. С M5 Ultra конструкция стала сложнее.
M5 Max уже представляет собой dual-die решение. В M5 Ultra два таких процессора объединяются при помощи технологии UltraFusion. В результате получается единый SoC, физически состоящий сразу из четырёх вычислительных кристаллов.
Это первый quad-die процессор в истории Apple Silicon.
Для связи между кристаллами используется новое поколение UltraFusion с межкристальной пропускной способностью более 4,4 ТБ/с, а плотность соединений выросла более чем в шесть раз.
Главная идея UltraFusion: не просто соединить несколько кристаллов, а сделать так, чтобы программное обеспечение воспринимало огромный многокристальный процессор как единый SoC с общей архитектурой памяти.
И именно эта возможность масштабирования является, пожалуй, главным техническим достижением M5 Ultra.
| Характеристика | M3 Ultra | M5 Ultra |
|---|---|---|
| CPU | до 32 ядер | до 36 ядер |
| Архитектура CPU | Performance + Efficiency | 12 Super + 24 Performance |
| GPU | до 80 ядер | до 80 ядер |
| Unified Memory | до 512 ГБ | до 512 ГБ |
| Memory Bandwidth | 800 ГБ/с | 1,2 ТБ/с |
| Neural Accelerators в GPU | — | в каждом GPU-ядре |
Количество GPU-ядер и максимальный объём памяти формально не изменились. Но архитектура самих вычислительных блоков и подсистема памяти стали значительно быстрее.
По данным Apple, относительно M3 Ultra новый M5 Ultra обеспечивает:
GPU получил до 80 ядер с Neural Accelerator в каждом, второе поколение Dynamic Caching, аппаратный Mesh Shading и трассировку лучей третьего поколения.
Отдельно Apple заявляет до 4,5 раза более высокую пиковую производительность GPU в AI-вычислениях относительно M3 Ultra.
Важно: «до 4,5×» относится именно к пиковой производительности GPU в определённом классе AI-операций. M5 Ultra не стал в четыре с половиной раза быстрее M3 Ultra во всех задачах.
Самая интересная характеристика M5 Ultra — возможно, вовсе не 36 CPU и не 80 GPU-ядер.
Это сочетание 512 ГБ объединённой памяти и пропускной способности 1,2 ТБ/с.
В традиционной рабочей станции системная оперативная память и видеопамять дискретного GPU физически разделены. В Apple Silicon CPU и GPU получают доступ к общему высокоскоростному пулу памяти.
Для большинства пользователей 512 ГБ выглядят совершенно избыточно. Но существуют профессиональные задачи, где возможность предоставить GPU доступ к сотням гигабайт памяти становится серьёзным преимуществом.
Один из наиболее очевидных примеров — большие языковые модели. Apple прямо говорит о возможности полностью локально запускать на M5 Ultra LLM с сотнями миллиардов параметров.
Но важен не только объём.
M3 Ultra имел пропускную способность памяти 800 ГБ/с. В M5 Ultra она увеличилась на 50% — до 1,2 ТБ/с.
Для задач, постоянно работающих с огромными массивами данных, это принципиальное изменение. В частности, при генерации текста большой языковой моделью значительная часть её весов постоянно считывается из памяти, поэтому производительность может ограничиваться не только вычислительными возможностями GPU, но и скоростью доставки данных.
Объём памяти определяет, какую модель мы можем загрузить,
а пропускная способность — насколько быстро процессор сможет с ней работать.
Именно сочетание огромного общего пула памяти с очень высокой пропускной способностью делает M5 Ultra необычной платформой для локального AI.
Акцент Apple на искусственном интеллекте легко создаёт впечатление, будто M5 Ultra проектировался преимущественно для больших языковых моделей. На самом деле это по-прежнему профессиональный SoC общего назначения.
36-ядерный CPU предназначен для тяжёлых вычислений, компиляции больших проектов и других хорошо распараллеливаемых задач. 80-ядерный GPU — для 3D, VFX, графики и вычислений общего назначения.
Отдельное внимание уделено работе с видео.
M5 Ultra аппаратно ускоряет H.264 и HEVC, поддерживает декодирование AV1 и получил четыре движка кодирования и декодирования ProRes.
Новый Mac Studio с M5 Ultra способен одновременно воспроизводить до 33 потоков 8K ProRes 422 при 30 кадрах в секунду. Сценарий специфический, но хорошо показывает класс системы и объясняет, почему подобные процессоры существуют помимо рекордов в синтетических тестах.
Таким образом, потенциальные области применения M5 Ultra довольно широки:
Сравнивать M6 и M5 Ultra напрямую не имеет большого смысла. Они решают совершенно разные задачи.
M6 — новый массовый процессор Apple. Здесь важны 2-нм техпроцесс, высокая производительность на ядро, энергоэффективность и возможность разместить серьёзную вычислительную мощность в компактных Mac.
M5 Ultra — противоположная крайность. Это попытка максимально масштабировать Apple Silicon для профессиональной рабочей станции, где приоритетом становятся количество вычислительных блоков, объём памяти и пропускная способность.
На момент анонса M6 дебютировал в новом Mac mini, тогда как M5 Ultra появился в обновлённом Mac Studio. Одновременно Apple представила Mac mini с M5 Pro и Mac Studio с M5 Max.
Характеристики будущих M6 Pro и M6 Max пока неизвестны. Но архитектура базового M6 уже даёт первое представление о технологиях, которые могут определять шестое поколение Apple Silicon.
Если отбросить маркетинговые формулировки Apple, новый анонс интересен сразу несколькими фундаментальными изменениями.
Apple перешла на 2-нм техпроцесс, увеличила количество CPU и GPU-ядер и впервые добавила в базовый процессор отдельные Super cores.
Neural Engine никуда не исчезает, но специализированные Neural Accelerators теперь становятся частью самих GPU-ядер. А в M6 дополнительно появились сразу два 16-ядерных Neural Engine.
AI-ускорение постепенно становится свойством всей архитектуры SoC, а не одного специализированного блока.
У M6 значительно выросли CPU, GPU и AI-возможности, но максимальный объём unified memory остался на уровне 32 ГБ. Для обычного пользователя это практически незаметно, а для тяжёлых профессиональных и AI-задач может стать главным ограничением.
Четыре вычислительных кристалла, 36 CPU-ядер, 80 GPU-ядер, 512 ГБ общей памяти и пропускная способность 1,2 ТБ/с превращают Mac Studio в рабочую станцию совершенно другого класса, чем массовые компьютеры Apple.
Первые поколения M-чипов в основном доказывали, что архитектура Apple Silicon способна заменить традиционные x86-процессоры в профессиональном компьютере. Сегодня этот вопрос уже практически не стоит.
Теперь Apple решает другую задачу: как масштабировать одну архитектуру от компактного массового Mac до мощной рабочей станции и одновременно адаптировать её к новому классу AI-нагрузок.
M6 показывает, как эта архитектура будет выглядеть в массовых компьютерах.
M5 Ultra — насколько далеко её уже сегодня можно масштабировать в профессиональной рабочей станции.