La GPU del laptop Nvidia RTX 4070 nel presunto Galaxy Book 3 Ultra è più veloce del 36% rispetto a Apple M2 Max con GPU a 38 core in Geekbench OpenCL

Apple M2 Max-sono appena stati resi disponibili i MacBook Pro con la configurazione top che offre 12 core della CPU, 38 core della GPU e fino a 96 GB di memoria unificata. Apple non ha fornito alcun numero di benchmark particolare per l'M2 Max e mentre la nostra recensione è in arrivo, è ora disponibile un nuovo punteggio Geekbench del dispositivo che lo confronta con l'inedita GPU Nvidia RTX 4070 Laptop GPU per computer portatili Nvidia RTX 4070.

Secondo la voce di Geekbench, il sistema Mac14,6 è dotato di 38 GPU M2 Max con 64 GB di RAM unificata e ottiene un punteggio di 75.139 nel test Geekbench OpenCL. D'altra parte, un portatile Samsung alimentato da un Intel Core i9-13900HK e GPU Nvidia RTX 4070 Laptop ha ottenuto un punteggio di 102.130 nello stesso test, con un aumento del 36%.

Sebbene i punteggi di Geekbench siano comparabili tra le varie piattaforme, questi numeri provengono da un solo campione e non raccontano l'intera storia. Non è chiaro quali siano le prestazioni complessive del sistema Mac, probabilmente il nuovo MacBook Pro 16, e se ci sia un throttling termico. In base alle esperienze passate con il silicio di Apple, è improbabile che si verifichi un throttling termico in un benchmark rapido come Geekbench, ma questo deve essere confermato durante i test.

Inoltre, la configurazione TGP del portatile Samsung con RTX 4070 non è evidente dal database di Geekbench. Il numero di modello elencato del notebook, NP960XFH, indica che probabilmente si tratta di un Galaxy Book 3 Ultrache Samsung dovrebbe presentare insieme alla linea Galaxy S23 il 1° febbraio.

I punteggi di Geekbench non sono esattamente rappresentativi delle prestazioni reali. Abbiamo visto come Apple ciliegina sulla torta le prestazioni dell'M2 Max per dimostrare che è migliore persino di una Quadro RTX 6000 e di una RTX 3080 Ti per computer portatili.

In definitiva, dipende dai flussi di lavoro specifici e da come sono stati ottimizzati per l'hardware in questione. Tuttavia, questi punteggi aiutano a comprendere il posizionamento relativo di queste GPU per un quadro generale.

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