过于先进还是技不如人?苹果M4芯片真的能吊打AI PC吗?

Apple 就是不愿意明说 M4 NPU 有多强。 可能是考虑到 iPad Pro 系列在 2024 年「断更」,在 2024 年的第一场发布会上, Apple 就给大伙上演了「报复性挤牙膏」,让两款新 iPad Pro 首发了新一代的 Apple M4 芯片

Apple 就是不愿意明说 M4 NPU 有多强。

可能是考虑到 iPad Pro 系列在 2024 年「断更」,在 2024 年的第一场发布会上, Apple 就给大伙上演了「报复性挤牙膏」,让两款新 iPad Pro 首发了新一代的 Apple M4 芯片。

根据 Apple 的介绍,这款的芯片采用了第二代 3nm 制程工艺,集成 280 亿晶体管和全新的显示控制器,最高提供 10 核心 CPU 和 GPU,此外还采用了带宽更高的解码和执行引擎、更深层的执行引擎和性能更强的新一代机器学习加速器。同时 M4 芯片还有更强的 NPU,运行速度达每秒 38 万亿次,Apple 也表示「(搭载 M4 芯片的 iPad Pro)性能超过同类型 AI PC」。

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图片来源:Apple

但问题是,在 AIGC 时代久不作为的 Apple,真能凭借 M4 芯片重回「AI PC」的主战场吗?或者说,M4 芯片真的有这么强吗?

M4?还是 M3s?

首先我们还是先来看一下 M4 的基本配置:在 Apple 的宣传物料中提到 ,M4 芯片「最高」搭载 10 核心 CPU——没错,和笔记本中的 Apple Silicon 一样,iPad Pro 中的 M4 也有满血版和低配版的区分。

其中搭配 1TB 及更高存储空间的 M4 芯片为满血版,配备了 10 核心 CPU,为 4P+6E 方案,统一内存也来到 16GB;而 256GB 和 512 GB 版本的 M4 芯片为 9 核心 CPU(3P+6E),统一内存也只有 8GB。

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图片来源:Apple

考虑到 Apple M2 时代还曾对小容量设备的闪存芯片做过「优化」,尽管目前我们还没有上手新 iPad Pro,但小雷依旧合理怀疑小容量版本的 M4 芯片在硬盘读写速度上可能会有所差异。但值得庆幸的是,尽管 Apple 对 M4 芯片的内存施展了「精湛刀法」,但「残血版」和「满血版」M4 同样有 120GB/s 的内存带宽。在 iPadOS 的资源调度下,高负载 App 的切换速度应该有所保证——只要这个 App 没有因为因 8GB 内存装不下而被后台杀掉的话。

内存方面要说有什么好消息的话,那就是 M4 芯片还加入了对动态内存调整(Dynamic Caching)的支持,这在某些情况下可以缓解 CPU、GPU 对统一内存资源「争抢」的情况,同时提高统一内存综合利用率,在一定程度下可以保证 M4 芯片运行资源的充裕。

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图片来源:Apple

但从用户的角度看,更灵活的分配方式并不能从根本解决 CPU 和 GPU 争夺有限的 8GB 内存着一问题——没错,统一内存的设计允许 CPU 和 GPU 直接访问内存中同一份数据,不需要经过二次转发。但快速存取的前提是统一内存足够大,不需要把「杀后台」(iPadOS)或把软件扔到 SSD 充当的虚拟内存池(macOS)里。对于「残血版」M4 用户来说,丢后台、重载的情况恐怕只会愈演愈烈。

说完 CPU 我们再来看看 GPU 的部分,在小雷看来,这也是关于 M4 性能「水分」最大的部分。在 Apple 的宣传中,M4 芯片相较 M2 有 4 倍的性能提速。但同样在补充说明中,我们发现这个 4 倍提速并不完全是「硬件性能」的提升:

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图片来源:Apple

针对 Octane X 测试,采用 M4 芯片的 iPad Pro 使用的是硬件加速的光线追踪,而 M2 机型使用的是软件光线追踪——软件追踪的性能本身就显著低于硬件追踪。考虑到基于硬件加速的光线追踪功能是 M3 时代才加入的新功能,而 iPad Pro 系列又从未搭载 M3 系列芯片,这个 4 倍的提升究竟是新工艺带来的硬件提升还是对 M3 GPU 的超频强化?抑或根本还是 M3 GPU 的水平?Apple 没说,我们也不得而知。

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图片来源:Apple

NPU 方面,Apple 没有明确说明 M4 NPU 浮点运算速度(FLOPS),只给出了一个笼统的、没头没尾的「每秒 38 万亿次」,在什么情况下对什么计算运行 38 万亿次,支持哪些运算加速则是完全没有说,颇有当年 M1 刚刚发布时那种「云里雾里」的风范。

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图片来源:Apple

整场发布会看下来,关于 M4 芯片我们唯一可以确定的只有图像引擎的升级:为了适应双层 OLED 屏幕带来的额外运算需求,Apple 升级了 M4 芯片的图像引擎,所支持的动态刷新率范围来到了 10-120Hz。考虑到这款 M4 之后还会被运用在 MacBook 等笔记本上,小雷大胆推测今年的 MacBook Pro 将改用 OELD 屏幕。

iPadOS 成为了 M4 的最大短板?

退一步讲,即便 M4 芯片性能潜力巨大,但是否能够完全发挥这种潜力,很大程度上取决于操作系统的优化和功能支持。而对搭载了 M4 芯片的 iPad Pro 来说,iPadOS 已经成为了发挥芯片性能的一个限制因素。

首先,iPadOS 在专业级应用的生态上也显示出了局限性。虽然很多开发商开始为 iPadOS 开发更为复杂和功能丰富的应用程序,如 Adobe 的 Photoshop、Affinity Photo 等,但这些应用相较于它们在桌面操作系统上的版本,无论是功能还是效率都有所削弱。这在一定程度上限制了 iPad Pro 在专业工作流程中的应用范围。

内存管理也是 iPadOS 需要改进的一个重要方面。尽管 M4 芯片支持动态内存调整技术,但 iPadOS 对于高内存需求的应用管理仍有优化空间。在多应用同时运行时,系统往往需要频繁地将后台应用进程丢掉,这不仅影响了应用的响应速度,也降低了用户的工作效率。对于那些需要大量内存和持续处理能力的专业应用,这种内存管理机制显得尤为束手束脚。

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图片来源:Apple

没错,Apple 为了「用尽」M4 的性能,在发布 新 iPad Pro 的同时也更新了 iPadOS 上的 Final Cut Pro(FCP)和 Logic Pro,为这两款软件加入了 AI 加速驱动的新功能,比如一键去除视频背景和生成式乐手。但 Apple 的严格应用审核流程和操作系统的封闭性限制了可以在平台上运行的软件类型和权限。

截止 2024 年 5 月 8 日,Apple 仍未开放 iPadOS 上的 应用侧载。这意味着每一个应用都需要经过 Apple 的审核批准才能发布。这一过程确保了应用的安全性和质量,但同时也限制了开发者实现复杂 AI 功能的自由度,尤其是那些需要深入访问系统资源或者需要特殊硬件权限的 AI 应用。

更不用说 iPadOS 对第三方开发工具和库的支持相当有限了。在 Windows 和 macOS 上,开发者可以自由地选择工具和库来构建和训练 AI 模型,如 TensorFlow 或 PyTorch。尽管 iPadOS 有限度地支持了 CoreML 等机器学习框架,但这些框架远不如桌面级的工具强大和灵活。这种局限性限制了 AI 应用的复杂度和效能,也导致 iPadOS 生态下 AIGC 用例短缺、内容贫乏的情况。

WWDC 后,一切都会好起来吗?

当然了,每当我们讨论起 iPadOS 应用生态不如桌面时,一定有人会提到让 iPad Pro 运行 macOS。但 iPad 设计重点在于触控操作优化,而 macOS 是为键鼠交互设计的系统,两者的用户界面和交互逻辑有根本的差异,直接运行 macOS 将大幅降低 iPad 的使用体验和效率。

与其打破 iPadOS 和 macOS 的软件隔离,Apple 近几年的做法更偏向于打破两者应用之间内容和数据的隔离。而这也意味着在短期内,我们都不会看到 macOS 登上 iPad 的一天。而 AI 自然也成 iPadOS 和 macOS 之间应用不互通的「牺牲品」。

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图片来源:Apple

不过在新 iPad 发布会的结尾 ,库克也提到 Apple 将在一个月后的 WWDC 上公布更多「新消息」。按照过去的展品时间表,这里指的「新消息」不出意外会是采用 M4 芯片的 MacBook 新品,同时 Apple 也会在 WWDC 上公布更多关于 M4 芯片在 AI 方面的细节。

但考虑到软件生态也是 WWDC 的重点,AI 技术如何进一步融入 iOS、iPadOS ,相信也会是 WWDC 的重头戏。

不可否认的是,就现阶段 Apple 对 M4 芯片遮遮掩掩,对 iPadOS「不理不睬」的态度,确实很难让消费者相信「iPad Pro 拥有超越 AI PC」的能力。但这并不意味着 iPad Pro 没有这样的潜力。将桌面级别的计算平台移植到平板电脑中,这本身就是 Apple「挑战不可能」的体现。

至于未来 iPad Pro 还有什么能耐,希望下个月的 WWDC 能给我们带来惊喜吧。

来源:雷科技

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(来源:维科网)
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