Ранее мы говорили про Mac Mini в дата-центрах. В этой статье мы заглянем «под капот» новейшего mac на базе SoC M1 в прямом и переносном смыслах.
Как известно, гостей встречают по одежке. Наш сегодняшний гость, новый Mac Mini, минимально отличается от своего предшественника 2018 года. Первое отличие заключается в предоставляемых интерфейсах ThunderBolt. Старое поколение имеет 4 порта, а новое — всего 2. Второе заметное отличие касается окраса Mac Mini. Устройства с процессорами Intel поставляются в цвете Space Gray, а c M1 — в цвете Silver.
Вероятно, Apple таким образом смещает акцент в сторону внутреннего содержимого Mac Mini. Минимальные различия во внешнем виде разных поколений побуждают уделить больше внимания их производительности. Бонусом — снижение рисков, сроков и расходов на разработку новых комплектующих.
Мы пойдем на поводу у желания посмотреть внутрь Mac Mini и разберем его.
Внутренний мир
Mac Mini 2020
Mac Mini 2018 (источник ifixit.com)
«Ключами» к внутреннему миру Mac Mini являются отвертки Torx: T5, T6 и T8. Как и в предыдущем поколении, за пластиковой заглушкой находится алюминиевая крышка, прикрученная шестью болтами. Легко заметить, что в новом Mac Mini очень много пустого пространства. Снимаем вентилятор.
Mac Mini 2020 без вентилятора
На соединение материнской платы наклеена черная полоска, похожая на изоленту. Снятие данной наклейки лишает гарантии. В новом Mac Mini нет модернизируемых частей, поэтому поводов извлекать основную плату из корпуса тоже нет.
Основная плата вне корпуса
Материнская плата без передней панели и динамика
Материнская плата без корпуса, передней панели и динамика выглядит невероятно миниатюрной. На переднем плане видно два железных компонента без опознавательных знаков, которые, скорее всего, являются накопителем. Самое интересное ждет под воздуховодом и радиатором. Откручиваем оставшиеся 8 болтов и получаем доступ к сердцу Mac Mini.
Под радиатором можно увидеть сразу три чипа, помеченных логотипом Apple. Однако известный M1 узнается сразу. Рядом с основным кристаллом процессора находятся два модуля оперативной памяти LPDDR4X. Множество чипов не маркированы, тем не менее, узнаются следующие:
- MegaChips MCDP2920A4, конвертер DisplayPort 1.4 в HDMI 2.0;
- Broadcom BCM57782, гигабитный Ethernet-контроллер;
- 2x Intel JHL8040R, ретаймер ThunderBolt 4;
- Apple 1096 и 1097.
Микросхемы на обратной стороне материнской платы:
- 2x Texas Instruments CD3217B12;
- Renesas 501CR0B;
- Fresco Logic FL1100SX, контроллер PCIe-to-USB;
Близкое расположение всех компонентов способствует повышению скорости обмена информацией, но это лишь теория. Протестируем Mac Mini на практике и сделаем собственные выводы.
Производительность
Процессор M1 состоит из 8 ядер на архитектуре ARM64. Однако это не обычные ядра. Половина из них — высокопроизводительные ядра FireStorm, а остальные — энергоэффективные IceStorm. Официальной информации по TDP процессора нет, но по оценкам тепловыделение не превышает 21 ватта.
Установка транслятора Rosetta 2
Первый тест в нашем плане — GeekBench5, быстрый тест производительности процессоров. На Mac с M1 бенчмарк можно запустить нативно и через транслятор x86 в arm64. Последний по умолчанию отсутствует в системе, но его можно легко установить с помощью следующей команды:
softwareupdate --install-rosetta
Операционная система также предложит установить транслятор при запуске старого приложения.
Главное окно GeekBench5
При наличии Rosetta 2 в GeekBench5 можно выбрать архитектуру Intel. Это позволит измерить производительность Mac Mini на неадаптированных «классических» приложениях.
Архитектура приложения | Single-Core Score | Multi-Core Score |
---|---|---|
Apple Silicon | 1742 | 7577 |
Intel | 1297 | 6012 |
Intel Core i5-10500 | 1176 | 5979 |
Intel Core i9-9900 | 1246 | 7687 |
Графический ускоритель | OpenCL Compute Score |
---|---|
Apple M1 | 19465 |
GeForce GTX 970M | 19743 |
Графический ускоритель | Metal Compute Score |
---|---|
Apple M1 | 22022 |
NVIDIA GeForce GTX 980 | 21820 |
В Apple M1 присутствует 16-ядерная система Neural Engine для работы с нейронными сетями и машинным обучением. Нам хотелось провести тестирование с помощью AI Benchmark, однако данный тест не запускается из-за ошибки определения процессора.
Поэтому мы выбрали более простой тест — обучение сверточной нейронной сети (CNN) для классификации рукописных цифр на датасете MNIST. Мы применили скрипт, адаптированный для использования с форком Tensorflow для macOS. В данном тесте три ключевых параметра:
- среднее время прохождения эпохи;
- среднее время прохождения шага эпохи;
- точность полученной модели.
Мы провели тесты не только на подопытном Mac Mini, но и на некоторых видеокартах и процессорах для дата-центров. Вот что у нас получилось:
Устройство | Среднее время эпохи, с | Среднее время шага, мс | Точность модели |
---|---|---|---|
Apple M1 (CPU) | 15 | 33 | 99.81% |
Apple M1 (GPU) | 19 | 40 | 99.36% |
Nvidia GeForce GTX1080 | 3 | 6 | 99.85% |
Intel® Xeon® Gold 6240 | 9 | 17 | 99.86% |
Nvidia Tesla A100 | 3 | 3 | 99.87% |
Nvidia Tesla V100 | 3 | 3 | 99.94% |
Nvidia Tesla P40 | 3 | 5 | 99.89% |
Заключение
Новый Mac Mini на M1 навевает мысли о том, что скоро настольные компьютеры перейдут на архитектуру ARM64. Apple сделала устройство, которое преподносит пользователю что-то новое и непривычное, но не отбирает старое и привычное, позволяя запускать приложения, созданные под другую архитектуру.
Как вы думаете, сможет ли архитектура ARM полностью вытеснить x64?