Apple’ın en yeni işlemcisi M3 Max, şirketin özel yonga setleri serisindeki etkileyici ilerlemesini sergileyerek epey ses getirdi. TSMC’nin en yeni 3nm teknolojisinden güç alan bu üst seviye işlemci, Geekbench’in çok çekirdekli işlemci testi sonuçlarında kuvvetli M2 Ultra’dan bile daha uygun performans gösterdi.
Şimdi ise GFXBench karşılaştırmasında M3 Max’in 40 çekirdekli GPU’su, NVIDIA’nın güçlü RTX 3080’i ve RTX 4080’in dizüstü modeliyle karşı karşıya geldi ve beklenmedik sonuçlar elde edildi
GFXBench Aztex Ruins karşılaştırmasında M3 Max, 1440p çözünürlükte saniye başına ortalama 443,5 kare suratında (FPS) 28.517 kareye ulaşarak hünerini gösteriyor. Şaşırtan bir halde, masaüstü RTX 3080, ortalama 449,3 FPS’de 28.889 kare kaydederek Apple’ın 3nm işlemcisini sırf ufak bir farkla geride bırakıyor. Masaüstü muadilinden daha süratli olduğu söylenerek reklamı yapılan dizüstü model RTX 4080 bile 462,8 FPS’de sadece 29.759 kare elde etmeyi başarıyor.
The Apple M3 Max variant with integrated 40-core GPU is just 7% slower than Nvidia's discrete RTX 4080 mobile GPU in the GFXBench Aztex Ruins benchmark pic.twitter.com/45GQT8AFfC
— SJV (@t3mporarybl1p) November 4, 2023
Bu ortada GFXBench sonuçlarının net bir karşılaştırma olmadığını de belirtelim. Evvelki testler M3’ün 10 çekirdekli GPU’sunun tıpkı sayıda GPU çekirdeğine sahip olmasına karşın M2’den yalnızca yüzde 7,4 daha süratli olduğunu ortaya koydu.
Bu tutarsızlık, GFXBench’in bir yıldan uzun bir müddettir güncelleme almamasına ve yeni kuşak GPU’ların gerçek yeteneklerini sergilemek için çok değerli olan optimizasyonları kaçırmasına bağlayabiliriz. Ayrıyeten, GFXBench’in farklı GPU’ların testleri için farklı API’ler kullanması gözlemlenen küçük farklılıkların sebeplerinden biri.
Sonuç olarak, TSMC’nin 3nm teknolojisiyle üretilen Apple M3 Max, GFXBench karşılaştırmalarında NVIDIA’nın güçlü RTX 3080’i ve RTX 4080’in dizüstü bilgisayar modeliyle başa baş rekabet ederek kalitesini kanıtladı.
Bununla birlikte GFXBench platformunun potansiyel sınırlamaları ve GPU mimarileri ile API’lerdeki incelikli farklılıklar göz önünde bulundurulduğunda, bu sonuçları dikkatli bir gözle yorumlamak gerektiğini tekrar hatırlatalım. Siz ne düşünüyorsunuz? Fikirlerinizi yorumlarda bizlerle paylaşmayı lütfen unutmayın.