Apple A16 Bionic vs Apple M1 Pro
Apple A16 Bionic
► remove from comparisonDer Apple A16 Bionic ist ein System on a Chip (SoC) von Apple, der in der iPhone 14 Pro Serie verbaut wird. Er integriert sechs 64-Bit-fähige ARM-Kerne (2 Performance Kerne namens Everest mit bis zu 3,46 GHz und 4 Stromsparkerne namens Sawtooth mit bis zu 2,02 GHz). Laut Apple wurden vor allem die Stromsparkerne überarbeitet. Einen größeren Sprung gab es bei der Speicherbandbreite (laut Apple +50% für die GPU), da Apple von LPDDR4X auf LPDDR5 umstieg. Nach ersten Analysen von angstonomics bleibt der L2 Cache der E-Cores bei 4MB, die P-Cores haben nun aber 16 MB L2 Cache. Dafür wurder der SLC (System Level Cache) von 32 auf 24 MB anscheinend verringert.
Auch die integrierte Neural Engine für AI-Berechnungen wurde nur leicht schneller (von 15,8 auf fast 17 TOPS) und bietet weiterhin 16 Kerne. Die integrierte Grafikeinheit des A16 bietet weiterhin 5 Kerne und profitiert am meisten von der höheren Speicherbandbreite. Die neue Display Engine ermöglicht die neuen Features wie das Always On Display, die adaptive Bildwiederholungsrate von 1 bis 120 Hz und verbessertes Antialiasing (genutzt in der dynamic Island).
Die CPU-Performance erhöhte sich im iPhone im Vergleich zum A15 Bionic nur leicht. Trotzdem ist der Chip die schnellste CPU für Smartphones und lässt z.B. den Snapdragon 8+ Gen 1 sowohl in Einzelkern- als auch im Multikerntests deutlich hinter sich.
Mit knapp 16 Milliarden Transistoren erhöht sich die Anzahl auch nur leicht im Vergleich zum A15 Bionic, bleibt im Vergleich zu anderen Smartphoneprozessoren aber riesig.
Laut Apple wurde beim A16 großer Wert auf die Effizienz gelegt und in Verbindung mit dem neuen 4nm Prozess (bei TSMC) ist dies anscheinend auch gelungen. Die beiden großen CPU Kerne sollen 20% stromsparender sein als beim A15.
Apple M1 Pro
► remove from comparisonDer Apple M1 Pro ist ein System on a Chip (SoC) von Apple, der im Apple MacBook Pro 14 und 16 aus 2021 verbaut wird. Es integriert alle 10 CPU Kerne von denen zwei Stromspar-Kerne sind (E-Cores) und 8 Performance-Kerne (P-Cores). Die Taktung der Performance-Kerne rangiert von 600 bis 3220 MHz, die Effizienz-Kerne können von 600 bis 2064 MHz takten. Einen kurzen Turbo Boost oder höhere Taktraten für einzelne Kerne gibt es nicht. Neben den 28 MB L2 Cache, kann die CPU und die GPU auf 24 MB System Level Cache zurückgreifen.
Der Chip wird mit 16 GB LPDDR5-6400 Unified Memory ausgeliefert auf die CPU und GPU gleichzeitig zugreifen können und die mit einem schnellen 256 Bit Speicherbus (max. 200 GB/s) angebunden werden.
Weiters bietet der Chip eine 16-Kern-Neural-Engine für AI-Beschleunigung, die Secure Enclave, Unified Memory Architecture, ISP und Media De- und Encoder.
Der TDP des Chips wird nicht angegeben, die Package Power kann aber bis zu 46W betragen (CPU und GPU gemeinsam). Der Prozessor-Teil alleine kann sich ca 21,5 Watt genehmigen.
Der Chip wird im modernen 5nm Prozess bei TSMC gefertigt und soll sehr energieffizient sein.
Model | Apple A16 Bionic | Apple M1 Pro | ||||||||||||||||
Codename | Crete | |||||||||||||||||
Series | Apple Apple A-Series | Apple M1 | ||||||||||||||||
Clock | 2020 - 3460 MHz | 2064 - 3220 MHz | ||||||||||||||||
L2 Cache | 20 MB | 28 MB | ||||||||||||||||
L3 Cache | 24 MB | 24 MB | ||||||||||||||||
Cores / Threads | 6 / 6 | 10 / 10 | ||||||||||||||||
Transistors | 16000 Million | 33700 Million | ||||||||||||||||
Technology | 4 nm | 5 nm | ||||||||||||||||
Features | ARMv8 Instruction Set, Machine Learning Controller, 16-Core Neural Engine, Secure Enclave, Advanced Image Signal Processor | ARMv8 Instruction Set | ||||||||||||||||
iGPU | Apple A16 GPU 5-Core | Apple M1 Pro 16-Core GPU | ||||||||||||||||
Architecture | ARM | ARM | ||||||||||||||||
Announced | ||||||||||||||||||
Serie: M1 |
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L1 Cache | 2.9 MB |
Benchmarks
Average Benchmarks Apple A16 Bionic → 100% n=11
Average Benchmarks Apple M1 Pro → 128% n=11
- Durchschnittliche Benchmarkergebnisse für diese Grafikkarte
* Smaller numbers mean a higher performance
1 This benchmark is not used for the average calculation