Apple công bố M3, M3 Pro và M3 Max

 (apple.com)
1 điểm bởi GN⁺ 2023-11-01 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Apple đồng thời giới thiệu các chip mới cho Mac là M3, M3 Pro, M3 Max, và cả ba là những chip đầu tiên dành cho máy tính cá nhân sử dụng tiến trình 3 nanomet, giúp tăng tốc độ và hiệu quả điện năng
  • Kiến trúc GPU mới dùng Dynamic Caching để phân bổ theo thời gian thực chỉ đúng lượng bộ nhớ cục bộ cần thiết cho từng tác vụ, đồng thời lần đầu hỗ trợ ray tracing tăng tốc phần cứng và mesh shading trên Mac
  • Mức cải thiện hiệu năng được Apple đưa ra so với M1 gồm kết xuất tối đa 2,5 lần, nhân hiệu năng 30%, nhân tiết kiệm điện 50% và Neural Engine 60%; media engine cũng bổ sung giải mã AV1
  • Dung lượng bộ nhớ hợp nhất tối đa theo từng chip được mở rộng lên 24GB với M3, 36GB với M3 Pro và 128GB với M3 Max, phân chia từ Mac phổ thông đến các khối lượng công việc chuyên nghiệp hiệu năng cao
  • Cải thiện về hiệu quả điện năng góp phần nâng hiệu suất năng lượng cho MacBook Pro và iMac mới; theo thử nghiệm của Apple, MacBook Pro mới đạt thời lượng pin tối đa 22 giờ, dài nhất trong lịch sử Mac

Dòng M3 dựa trên tiến trình 3 nanomet

  • Apple công bố ba chip M3, M3 Pro, M3 Max, mở ra thế hệ tiếp theo của Apple silicon cho Mac
  • Cả ba là những chip đầu tiên dành cho máy tính cá nhân được sản xuất bằng công nghệ tiến trình 3 nanomet, cho phép đưa nhiều transistor hơn vào không gian nhỏ hơn để tăng tốc độ và hiệu quả
  • Các chip mới được trang bị trên MacBook Pro và iMac
  • Những thay đổi chính trải rộng trên GPU, CPU, bộ nhớ và media engine
    • Kiến trúc GPU thế hệ mới
    • Nhân CPU hiệu năng và tiết kiệm điện nhanh hơn
    • Neural Engine nhanh hơn
    • Hỗ trợ nhiều bộ nhớ hợp nhất hơn
    • Media engine mới bao gồm giải mã AV1

GPU thế hệ mới và Dynamic Caching

  • GPU dòng M3 được Apple mô tả là bước thay đổi lớn trong kiến trúc đồ họa Apple silicon
  • Dynamic Caching khác với GPU trước đây ở chỗ phần cứng sẽ phân bổ mức sử dụng bộ nhớ cục bộ theo thời gian thực
    • Chỉ dùng đúng lượng bộ nhớ cần thiết cho từng tác vụ
    • Hoạt động minh bạch với nhà phát triển
    • Giúp tăng mức sử dụng GPU trung bình, từ đó cải thiện hiệu năng cho ứng dụng chuyên nghiệp hiệu năng cao và game
  • Lần đầu tiên Mac hỗ trợ ray tracing tăng tốc phần cứng
    • Ray tracing mô phỏng tương tác của ánh sáng trong cảnh để tạo ra hình ảnh chính xác về mặt vật lý
    • Nhà phát triển game có thể hiện thực bóng đổ và phản chiếu chính xác hơn
  • GPU mới cũng lần đầu hỗ trợ mesh shading tăng tốc phần cứng trên Mac
    • Tăng năng lực và hiệu quả xử lý hình học
    • Cho phép những cảnh phức tạp hơn trong game và ứng dụng đồ họa nặng
  • Apple nhấn mạnh mức tăng mạnh về hiệu năng GPU so với dòng M1
    • Tốc độ kết xuất nhanh hơn tối đa 2,5 lần so với dòng M1
    • GPU của M3 cho cùng hiệu năng như M1 với gần một nửa điện năng
    • Hiệu năng đỉnh cao hơn tối đa 65% so với M1

CPU, bộ nhớ hợp nhất và engine AI·video

  • CPU thế hệ mới trên M3, M3 Pro và M3 Max đều được cải tiến kiến trúc ở cả nhân hiệu năng lẫn nhân tiết kiệm điện
    • Nhân hiệu năng nhanh hơn tối đa 30% so với dòng M1
    • Nhân tiết kiệm điện nhanh hơn tối đa 50% so với M1
    • Có thể cung cấp cùng hiệu năng đa luồng với mức điện năng chỉ bằng một nửa M1
    • Ở mức điện năng đỉnh, cung cấp hiệu năng cao hơn tối đa 35%
  • Apple nêu ví dụ cải thiện hiệu năng CPU qua việc biên dịch và kiểm thử hàng triệu dòng mã trong Xcode, cũng như dùng hàng trăm track âm thanh, plug-in và nhạc cụ ảo trong Logic Pro
  • Mỗi chip đều sử dụng kiến trúc bộ nhớ hợp nhất vốn là đặc trưng của Apple silicon
    • Thông qua một vùng nhớ chung duy nhất, nhiều công nghệ trong chip có thể truy cập cùng một dữ liệu
    • Giảm nhu cầu sao chép dữ liệu giữa nhiều vùng nhớ khác nhau
    • Mang lại băng thông cao, độ trễ thấp và hiệu quả điện năng
  • Hỗ trợ bộ nhớ hợp nhất được mở rộng lên tối đa 128GB
    • Apple lấy ví dụ các nhà phát triển AI xử lý những mô hình transformer lớn hơn với quy mô hàng tỷ tham số
  • Neural Engine được nâng cấp nhanh hơn tối đa 60% so với dòng M1
    • Xử lý workflow AI/ML nhanh hơn trong khi vẫn giữ dữ liệu trên thiết bị để bảo vệ quyền riêng tư
    • Các công cụ xử lý ảnh AI như khử nhiễu và siêu phân giải của Topaz chạy nhanh hơn
    • Scene Edit Detection trong Adobe Premiere và Smart Conform trong Final Cut Pro cũng được cải thiện hiệu năng
  • Media engine của cả ba chip cung cấp tăng tốc phần cứng cho H.264, HEVC, ProRes và ProRes RAW
    • Lần đầu hỗ trợ giải mã AV1, giúp tăng hiệu quả điện năng khi phát nội dung từ dịch vụ streaming và kéo dài thời lượng pin

Cấu hình từng chip và tác vụ hướng tới

  • M3 là chip dành cho các hệ thống phổ thông
    • Có 25 tỷ transistor, nhiều hơn M2 là 5 tỷ
    • GPU 10 nhân cho hiệu năng đồ họa nhanh hơn tối đa 65% so với M1
    • CPU 8 nhân gồm 4 nhân hiệu năng và 4 nhân tiết kiệm điện
    • Hiệu năng CPU nhanh hơn tối đa 35% so với M1
    • Hỗ trợ tối đa 24GB bộ nhớ hợp nhất
    • Apple lấy ví dụ ánh sáng, bóng đổ và phản chiếu chân thực trong các game đồ họa nặng như Myst
  • M3 Pro hướng đến người dùng cần hiệu năng cao hơn
    • Có 37 tỷ transistor
    • GPU 18 nhân nhanh hơn tối đa 40% so với M1 Pro
    • Hỗ trợ tối đa 36GB bộ nhớ hợp nhất
    • CPU 12 nhân gồm 6 nhân hiệu năng và 6 nhân tiết kiệm điện
    • Hiệu năng đơn luồng nhanh hơn tối đa 30% so với M1 Pro
    • Apple lấy ví dụ việc ghép và chỉnh sửa các ảnh panorama lớn trong Adobe Photoshop
  • M3 Max là chip cho những khối lượng công việc chuyên nghiệp đòi hỏi khắt khe nhất
    • Có 92 tỷ transistor
    • GPU 40 nhân nhanh hơn tối đa 50% so với M1 Max
    • Hỗ trợ tối đa 128GB bộ nhớ hợp nhất
    • CPU 16 nhân gồm 12 nhân hiệu năng và 4 nhân tiết kiệm điện
    • Hiệu năng CPU nhanh hơn tối đa 80% so với M1 Max
    • Được thiết kế để xử lý hậu kỳ video độ phân giải cao nhanh và linh hoạt trong DaVinci Resolve, Adobe Premiere Pro và Final Cut Pro, với hai engine ProRes

Hiệu quả điện năng, pin và kế hoạch môi trường

  • Hiệu quả điện năng của M3, M3 Pro và M3 Max góp phần giúp MacBook Pro và iMac mới đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu quả năng lượng của Apple
  • MacBook Pro mới đạt thời lượng pin tối đa 22 giờ, dài nhất trong lịch sử Mac
    • Thử nghiệm của Apple được thực hiện vào tháng 9 và 10 năm 2023 trên hệ thống MacBook Pro 16 inch tiền sản xuất
    • Hệ thống thử nghiệm có cấu hình Apple M3 Pro, CPU 12 nhân, GPU 18 nhân, RAM 36GB, SSD 512GB
    • Bài kiểm tra web không dây đặt độ sáng màn hình ở mức 8 nấc từ dưới lên và duyệt không dây 25 website phổ biến
    • Bài kiểm tra phát phim trong ứng dụng Apple TV phát nội dung HD 1080p ở cùng mức độ sáng đó
    • Thời lượng pin thay đổi tùy theo cách sử dụng và cấu hình
  • Apple cho biết hiện đã đạt trung hòa carbon trong hoạt động doanh nghiệp trên toàn cầu
  • Công ty đặt mục tiêu đạt tác động khí hậu ròng bằng 0 trên toàn bộ hoạt động kinh doanh vào năm 2030, bao gồm toàn bộ chuỗi cung ứng sản xuất và vòng đời mọi sản phẩm
  • Theo kế hoạch này, mọi chip trong mọi máy Mac sẽ trung hòa carbon từ khâu thiết kế đến sản xuất

Bài viết liên quan

1 bình luận

 
GN⁺ 2023-11-01
Ý kiến trên Hacker News

  • Khi nhìn cấu hình SKU ngày càng phức tạp hơn, có vài điểm khá đáng chú ý. Băng thông bộ nhớ đã giảm: M2 Pro là 200GB/s, nhưng M3 Pro chỉ còn 150GB/s, còn M3 Max cũng chỉ có 400GB/s ở biến thể chip tuyển chọn cao cấp
    Bản M3 14 inch cấu hình thấp không chỉ thiếu một cổng Thunderbolt mà còn không chính thức hỗ trợ Thunderbolt 4 như M1/M2. M3 Pro cũng đã bỏ tùy chọn SSD 8TB, có lẽ vì nhu cầu với cấu hình đó không cao. Ngoài ra, M3 Pro còn có nhiều lõi tiết kiệm điện hơn Max (6 so với 4), nên cách cắt giảm như vậy ở cấu hình cao cấp khá thú vị, vì nếu là Intel thì có lẽ họ sẽ không làm thế

    • Tôi tự hỏi liệu Apple có theo dõi các thống kê sử dụng kiểu này trên những thiết bị đã bán ra hay không. iPad lúc nào cũng hỏi có muốn gửi thống kê cho Apple không, và tôi luôn từ chối, nhưng nếu đủ nhiều người đồng ý thì có lẽ họ sẽ biết khá rõ những thứ như tần suất dùng lõi hiệu năng hay mức sử dụng băng thông bộ nhớ tối đa
      Khi còn ở Intel, luôn có những đánh đổi thú vị giữa diện tích silicon, nhiệt lượng và ngân sách biên lợi nhuận, nhưng khi đó Intel không có cách nào thu thập thống kê nên phần lớn chỉ dừng ở mức “chúng tôi nghĩ vẫn nên làm thế”, chứ không có nhiều dữ liệu
    • Ngoài việc băng thông bộ nhớ giảm, M3 Pro còn mất 2 lõi hiệu năng và chỉ tăng thêm 2 lõi tiết kiệm điện
      M2 Pro có 8 lõi hiệu năng + 4 lõi tiết kiệm điện, còn M3 Pro là 6 lõi hiệu năng + 6 lõi tiết kiệm điện. Đây không phải một sự đánh đổi tốt cho lắm, và tôi không chắc có thể xem M3 Pro là một bản nâng cấp hay không
    • Có lẽ là vì SoC dòng M bản cơ bản chỉ hỗ trợ một màn hình ngoài. Theo tôi biết thì đặc tả Thunderbolt 4 yêu cầu một cổng đơn phải hỗ trợ 2 màn hình ngoài
      Ngoài điểm đó ra, tôi đoán cổng này sẽ hoạt động giống hệt cổng Thunderbolt 4 ở mọi khía cạnh khác
    • Tôi không rõ ý nói Intel sẽ không làm gì ở đây là thế nào. Intel có nhiều lõi tiết kiệm điện hơn lõi hiệu năng ở phần lớn dải sản phẩm, đặc biệt là ở các mẫu cao cấp. Ví dụ, i9 Raptor Lake S đều có 16 lõi tiết kiệm điện và 8 lõi hiệu năng, i7 là 8:8, và chỉ các mẫu i5 thấp hơn (dưới 13500) mới có nhiều lõi hiệu năng hơn. i3 thì không có lõi tiết kiệm điện
      Dòng di động H/HX cũng tương tự, số SKU có nhiều lõi hiệu năng hơn lõi tiết kiệm điện là thiểu số, còn P/U thì hoàn toàn không có. Thực ra, một trong những điều khiến tôi ngạc nhiên khi Intel bắt đầu đưa ra SMT bất đối xứng là, trong khi di động và Apple nhìn chung vẫn là 1:1 hoặc nghiêng về lõi hiệu năng, Intel lại có vẻ đặt cược rất mạnh vào lõi tiết kiệm điện
    • SKU trở nên phức tạp hơn có lẽ cũng vì Apple đang học tại sao Intel/AMD lại có nhiều SKU đến vậy. Khi sản xuất hàng loạt các con chip phức tạp, sẽ có nhiều con chip không hoàn hảo theo nhiều kiểu khác nhau, và để giảm tổn thất thì thay vì bán chung thành một SKU rồi bỏ phần lỗi đi, họ phải tạo nhiều SKU hơn bằng cách phân loại và phân khúc

  • Tôi thấy phần so sánh với Intel Mac hơi khó hiểu. Tôi vẫn đang dùng MacBook 16 inch Intel, nhưng điều tôi thực sự muốn thấy là M3 so với M2 ra sao, chứ không phải so với Intel hay M1. Việc M3 gần như đánh bại toàn bộ Intel Core i7-9750H trong benchmark của chính Apple thì không có gì đáng ngạc nhiên
    Điều thực sự đáng tò mò là so với thế hệ ngay trước đó, và có lẽ tuần sau sẽ có câu trả lời. Laptop làm việc của tôi là MacBook Pro 14 inch, và dù tôi chạy rất nhiều container trên Kubernetes như một phần trong luồng phát triển, thời lượng pin vẫn rất ấn tượng. Có lẽ việc Apple so sánh Intel với M1 là nhằm thuyết phục người dùng MacBook hiện tại nâng cấp lên CPU thế hệ mới nhất

    • Có lẽ số người nâng cấp từ máy M2 gần như bằng 0, còn số người vẫn đang ở lại với Intel Mac chắc hẳn nhiều hơn rất nhiều
    • Trong nhiều năm qua, đối thủ lớn nhất của Apple là Apple của 5 năm trước. Một trong những mối đe dọa lớn nhất là mọi người cứ tiếp tục dùng laptop và điện thoại vẫn còn tốt mà họ đã mua vài năm trước, khiến doanh số bị chững lại
      Đây là một vấn đề khó xử với một công ty quảng bá sản phẩm cao cấp bền bỉ lâu dài
    • So với M2 vào lúc này thì cũng không mấy hữu ích. Trong toàn bộ buổi công bố, mức cải thiện ở một số mảng chỉ vào khoảng 15~20%
      Dù Apple có tự làm chip thì họ cũng không thể tạo ra bước nhảy hiệu năng mang tính cách mạng mỗi năm, nên từ nay về sau mức như vậy giữa hai thế hệ liền kề có lẽ sẽ còn kéo dài. Apple mặc định rằng mọi người dùng Mac trong nhiều năm, nên để thuyết phục nâng cấp thì việc so với thế hệ cũ hơn là hợp lý
    • Nếu không dùng image ARM thì Docker image sẽ phải chạy trong máy ảo để khởi động. Vậy mà dù chạy nhiều container đến vậy, chiếc laptop vẫn mát lạnh khi chạm vào và pin vẫn đầy, điều đó thật sự đáng kinh ngạc
    • Điều khiến tôi ngạc nhiên hơn là không có lấy một benchmark chuyên cho AI nào. Tôi biết các mô hình mã nguồn mở phổ biến nhất rõ ràng đến từ phía các đối thủ, nhưng lẽ ra họ vẫn có thể định nghĩa một tác vụ huấn luyện lại nào đó phù hợp với quy trình làm việc của lập trình viên machine learning

  • Tôi khá thất vọng vì laptop thiếu I/O đúng nghĩa. Họ nói rất nhiều về GPU đã tiến bộ thế nào, nhưng một chiếc laptop giá 1.600 USD chỉ chạy được một màn hình ngoài, còn chiếc 2.000 USD cũng chỉ chạy được hai màn hình thì thật đáng tiếc
    Hơn nữa, họ còn làm yếu dòng desktop bằng cách chỉ đưa M2 lên máy all-in-one, nên nếu bây giờ vào cửa hàng mua một desktop khác thì coi như phải trả mức giá chênh lớn cho công nghệ cũ. Tôi đã mong có FaceID và hỗ trợ màn hình tốt hơn, nhưng chẳng có lý do đủ thuyết phục để nâng cấp. Nếu vốn đã thích Windows thì bạn vẫn sẽ tiếp tục thích Windows, còn nếu đã có bộ xử lý M thì cũng không có nhiều lý do để nâng cấp. Nếu đang cân nhắc Studio hoặc mini thì tốt hơn nên chờ đến khi bộ xử lý được làm mới

    • Chuẩn luôn. Việc chạy hơn 2 màn hình trên Mac không hề đơn giản. Với mức giá Apple tính cho các thiết bị “pro”, lẽ ra việc cắm 2 hay nhiều màn hình để làm việc phải là chuyện đơn giản
    • Câu “chỉ đưa M2 lên máy all-in-one” hơi gây hiểu nhầm. iMac đã bỏ qua M2, và mẫu mới giao hàng từ tháng sau sẽ dùng chip M3 thường để thay thế mẫu M1
    • Chỉ với một driver màn hình ngoài cũng có thể chạy nhiều màn hình ở độ phân giải dưới 4K. Nếu dùng adapter DisplayLink thì ngay cả trên Mac chỉ có một driver màn hình ngoài, bạn vẫn có thể nối daisy-chain 2 màn hình 4K. Có vẻ nội bộ là họ tái sử dụng cùng một đầu ra hiển thị cho cả hai màn hình
      USB-C có thể chạy 1 màn hình 6K hoặc 2 màn hình 4K, còn cổng HDMI từ M2 Pro trở lên có thể chạy 1 màn hình 8K

  • Điểm thú vị giữa M2 Pro và M3 Pro là chúng đã rời xa cấu hình vốn chủ yếu là các lõi hiệu năng. M1 Pro có 6+2 hoặc 8+2 lõi hiệu năng+lõi tiết kiệm điện, M2 Pro là 6+4 hoặc 8+4, còn M3 Pro mới là 5+6 hoặc 6+6
    Apple đã giảm tỷ trọng lõi hiệu năng qua từng thế hệ. M1 Pro là 75~80%, M2 Pro là 60~67%, còn M3 Pro là 45~50%. Điều này cũng thể hiện trong kết quả Geekbench: M2 Pro 10 lõi (6+4) đạt 12.100 điểm, còn M1 Pro 10 lõi (8+2) đạt 12.202 điểm. M2 Pro 12 lõi (8+4) đạt 14.221 điểm, tức tăng 16,5% so với việc số lõi tăng 20%
    Có cảm giác đây là một kết quả hơi lạ. Ngay cả khi thêm 2 lõi hiệu năng M2 thì mức cải thiện so với M2 Pro 10 lõi vẫn khá nhỏ, trong khi trường hợp thêm 2 lõi tiết kiệm điện vào M1 Pro cũng cho đúng mức tăng 16,5% so với M1 Pro 8+2. Có thể suy đoán rằng benchmark đã bị giới hạn nhiệt trong lúc chạy. Nếu các lõi hiệu năng bổ sung không thể hoạt động như lõi hiệu năng thực thụ ở mức tải 100% thì ảnh hưởng sẽ trông nhỏ đi; ngược lại, nếu lõi tiết kiệm điện đạt hiệu năng gần bằng lõi hiệu năng dưới tải nhiệt cao thì trong benchmark chúng có thể trông gần như tương đương
    Cũng tò mò liệu các kịch bản sử dụng thực tế có khác biệt đáng kể so với benchmark hay không. Ví dụ, ghim lõi có thể hữu ích cho cache đang nóng, và trong tình huống thực tế hệ điều hành có thể ghim một tiến trình vào lõi hiệu năng 1 và một tiến trình khác vào lõi hiệu năng 2, rồi cả hai đều xuất hiện spike sử dụng. Khi đó tổng tải nhiệt chưa cao nên các lõi hiệu năng vẫn giữ được hiệu năng tối đa, và cả hai đều hưởng lợi từ lõi hiệu năng cùng cache nóng
    Có lẽ đây là quyết định kinh doanh hơn là do bản thân hiệu năng của chip. Điểm bán hàng lớn của M1/M2 Max là đồ họa, và RAM bổ sung cũng có thể là một phần. Trước đây bạn có thể có cùng CPU trên Pro hoặc Max, nhưng giờ M3 Pro là CPU 5+6 hoặc 6+6 còn M3 Max là 10+4. Việc có nhiều hơn 67~100% lõi hiệu năng cũng trở thành điểm bán hàng của M3 Max ngay cả với những người không quá quan tâm đến đồ họa

    • Có vẻ đoạn cuối là đúng. Max là sản phẩm đánh đổi thời lượng pin cho những người muốn hiệu năng cao nhất có thể, và Apple dường như đang thấy rằng một nhóm người dùng rộng hơn nhiều mua chip Pro
      Theo cảm nhận của tôi, khi một người trong giới công nghệ nhắc đến thiết bị Apple Silicon mà họ dùng thì gần như lúc nào đó cũng là chip Pro. Trong nhóm người dùng đó, số người thường xuyên tải đầy tất cả các lõi có lẽ là thiểu số, nhưng phần lớn chắc chắn đang được hưởng thời lượng pin rất tốt
    • Có vẻ Apple ở đây đang học từ Intel
      Apple đã làm cho các lõi tiết kiệm điện nhanh hơn rất nhiều trong vài thế hệ gần đây. Chúng rất nhỏ nhưng hiệu năng gần đạt tới 50%, trong khi điện năng tiêu thụ ít hơn khoảng 10 lần. Hoan hô quy luật lợi suất giảm dần
      Nếu một tác vụ chỉ mở rộng đến 1~4 lõi thì các lõi đó cần phải nhanh, nhưng nếu nhìn chung nó mở rộng vượt quá mức đó thì khả năng cao là nó có thể mở rộng đến rất nhiều lõi. Theo góc nhìn này, 6~8 lõi hiệu năng là đủ để chạy đồng thời một vài tác vụ ít luồng, và thường cũng không chạy nhiều hơn thế
      Sau đó, trong cùng không gian dành cho một lõi hiệu năng + cache, bạn có thể đặt 4~6 lõi tiết kiệm điện + cache, dùng chỉ một nửa điện năng nhưng đạt hiệu năng cao hơn nhiều trong các tác vụ mở rộng tốt. AMD cũng đang đi theo hướng tương tự với các chiplet Zen 4c và 5c, nên sẽ có một chiplet hiệu năng và nhiều chiplet tiết kiệm điện. Lợi ích về diện tích và điện năng là quá lớn để có thể bỏ qua
    • GPU chiếm tỷ trọng rất lớn trong công suất nhiệt mà các SoC này được thiết kế để xử lý, nên nếu chỉ tải CPU thì sẽ không nên bị giới hạn nhiệt
    • Việc hưởng lợi từ mở rộng lõi GPU dễ hơn rất nhiều so với lõi CPU

  • Tôi thắc mắc vì sao lại có tùy chọn 36GB. Các cấu hình bộ nhớ khác (16GB, 64GB) vẫn là các lũy thừa gọn gàng của 2. Chỉ nhìn dung lượng thì trông như đang dùng bộ nhớ có khả năng ECC nhưng lấy phần bề rộng bổ sung dành cho ECC để chứa dữ liệu, nhưng tôi không hiểu vì sao điều đó chỉ áp dụng cho một mức dung lượng. Có phải vì nguồn cung linh kiện không
    Tìm hiểu thêm một chút thì có vẻ, thay vì là một hay nhiều bus rộng 72 bit với bộ nhớ sâu 2^32 word như cách nhìn cũ, nó có lẽ là 6 bus rộng 32 bit, mỗi bus 6GiB. Kiểu bộ nhớ sâu 1,5 * 2^N như thế này đã trở nên khá phổ biến cùng với việc dùng xếp chồng IC, theo cách xếp 12 IC có kích thước lũy thừa của 2 trong một package. Khác với cách “dễ” hơn là xếp cùng loại IC thành 8 tầng hoặc 16 tầng để tạo ra dung lượng lũy thừa của 2

    • Gần đây họ dùng nhiều cấu hình theo bội số 6/12 hơn, có lẽ liên quan đến các dung lượng chip khả dụng trong LPDDR5X
      M2 và M3 tối đa 24GB, M3 Pro có 18GB và 36GB, M3 Max có các cấu hình 36GB, 48GB, 64GB, 96GB và 128GB
    • Có vẻ băng thông bộ nhớ đã bị giảm từ 200GB/s trên M1/M2 Pro xuống còn 150GB/s trên M3 Pro. Muốn có được tổng băng thông 400GB/s như từng có trên chip M1/M2 Max thì phải lên bản M3 Max cao nhất
    • Không liên quan gì đến ECC. Đây là bộ nhớ LPDDR5X, và nếu bạn có theo dõi điện thoại Android thì những con số như thế này sẽ không lạ
    • Thành thật mà nói tôi thấy như vậy còn tốt hơn. Nếu ở thế hệ trước bạn thường xuyên dùng đầy 16GB bộ nhớ và đã đến lúc nâng cấp, thì chưa chắc bạn cần gấp đôi dung lượng; 24GB có vẻ hợp lý
    • MacBook Pro cũng có cấu hình M3 Pro 18GB. Khá khác thường

  • Các mẫu này có vẻ kém hữu dụng hơn cho suy luận LLM vốn bị giới hạn mạnh bởi băng thông bộ nhớ. Theo trang MacBook Pro thì M3 có 100GB/s, 150GB/s, 300GB/s, còn M2 là 200GB/s và 400GB/s
    Trên M3, nếu chọn cấu hình GPU cao hơn thì vẫn có thể đạt 400GB/s, nhưng nhìn chung việc các mức này bị hạ xuống là điều đáng chú ý

    • Trong buổi công bố họ có nhắc đến dynamic GPU caching, và đó có vẻ là tính năng mà các mô hình Transformer sẽ thích

  • Mỗi khi có chip mới ra mắt, tôi không hiểu vì sao họ không làm mới toàn bộ lineup. Đặc biệt lần này lại càng vậy, vì ở MacBook Pro và iMac có vẻ như về cơ bản chỉ thay chip
    Nói riêng ra thì tôi cũng muốn biết có ai hiểu hiệu năng machine learning của bộ nhớ hợp nhất so với VRAM như thế nào không. Nghĩ đến việc chiếc H100 80GB có giá cỡ 30.000 USD, thì một chiếc MacBook Pro full option với 128GB bộ nhớ hợp nhất giá 5.000 USD quả là thú vị. Xét thực tế là đa số prosumer với ngân sách hợp lý thường bị giới hạn ở card Nvidia 24GB, tôi tò mò không biết với các mô hình lớn thì nó có phần nào đáng so sánh hay hấp dẫn hay không

    • Có lẽ là do nhiều yếu tố kết hợp lại. Thứ nhất, nâng cấp lineup đòi hỏi công việc kỹ thuật thực sự nên có thể mất ít nhất 1 năm
      Thứ hai là năng lực sản xuất. Khả năng cao trong nửa đầu năm nay họ vừa làm bộ xử lý iPhone 3nm vừa nghiên cứu bộ xử lý MBP, và sẽ khó đẩy sản lượng của nhiều loại chip cùng lúc
      Thứ ba là phía nhu cầu. Nếu bố mẹ tôi năm nay mua laptop mới và điện thoại mới, có lẽ khả năng họ mua cách nhau 6 tháng sẽ cao hơn. Tương tự, giữ nhịp công bố sản phẩm a,b,c trong quý này rồi d,e,f ở quý sau cũng giúp Apple tiếp tục xuất hiện trên tin tức với những thông tin tích cực
      Về phía machine learning, tôi hy vọng khi mọi người được chạm tay vào thiết bị thật thì kết quả sẽ sớm xuất hiện
    • Chỉ là suy đoán thôi, nhưng có vẻ họ đang rút dần chip cũ khỏi các SKU khác nhau theo từng giai đoạn để xả hàng tồn. Ví dụ khi sản lượng M3 còn ít thì họ bắt đầu từ các mẫu MacBook Pro đắt tiền. Những sản phẩm đó sẽ bán chậm hơn, và trong lúc đó dòng Air tiếp tục xả nốt hàng tồn M2, rồi sau khi sản lượng M3 tăng thêm thì mới “refresh”
      Tôi không biết doanh số MacBook của Apple hay việc Air có bán nhiều hơn Pro hay không, nhưng nhìn cách họ làm nhất quán như vậy thì chắc chắn họ đang kiếm được lợi nhuận từ cách này
    • Có thể họ cũng đang cố tận dụng hết năng lực sản xuất M1/M2 hiện có, nhưng lúc này có lẽ tồn kho M3 vẫn chưa đủ
      Tôi quên mất TSMC có bao nhiêu fab có năng lực 3nm, nhưng chắc là không nhiều. Có người nói Apple đã gom toàn bộ năng lực sản xuất của TSMC[0], nhưng ngay cả vậy có lẽ vẫn chưa đủ
      [0]: Apple is saving “billions” on chips thanks to unique deal with TSMC | https://news.ycombinator.com/item?id=37040722
    • MacBook Air, Mac Studio và Mac Pro mới được làm mới cách đây chừng 6 tháng. Nếu bây giờ lại làm mới ngay thì những người vừa mua trước đó sẽ cảm thấy như bị hớ nặng
    • M2 Ultra có băng thông bộ nhớ hợp nhất tối đa 800GB/s. Trong khi đó 4090 là 1.008GB/s, còn DDR4-6400 dual-channel bên PC cung cấp băng thông 102GB/s

  • Trong phần công bố họ nhấn mạnh khá đột ngột kiểu như “với hỗ trợ bộ nhớ lên đến 128GB, nay có thể thực hiện các quy trình công việc trước đây là không thể trên laptop, chẳng hạn như với các nhà phát triển AI xử lý các mô hình Transformer lớn hơn với hàng chục tỷ tham số”, nhưng lại không cho thấy phát triển AI thực tế vận hành ra sao
    Tôi biết Apple đã đầu tư nhiều hơn cho hỗ trợ Apple Silicon trong PyTorch, nhưng tôi tò mò không biết giờ đã đủ tốt hay chưa

    • Có lẽ là chưa. Tôi rất mong mình sai, nhưng ngay cả card Nvidia di động giá rẻ cũng vượt qua chip M2 thường trong các tác vụ huấn luyện nhỏ
      M3 Max có thể trở thành đối thủ, nhưng tôi nghĩ Metal vẫn còn cách khá xa CUDA. M3 Max cho laptop có vẻ có thể cạnh tranh với Nvidia 3070. Tuy nhiên Nvidia ở desktop là quái vật ngốn nhiệt và điện năng, còn chip Apple M lại rất hiệu quả, nên đây không phải so sánh công bằng. Phải chờ xem chip M3 bản desktop sẽ ra sao
    • Theo tôi biết thì PyTorch được hỗ trợ sẵn. Theo trải nghiệm của tôi thì nó còn hoạt động tốt hơn cả ROCm
    • Dạo này mấy người đang hot là dùng GGML à?

  • Việc sự kiện lần này được quay bằng iPhone 15 Pro khá ấn tượng[1]. Tất nhiên môi trường này khác với điều kiện người dùng phổ thông sử dụng, vì có ánh sáng chuyên nghiệp và nhiều thiết bị hỗ trợ
    Giờ đã có thể quay Log, nên có lẽ buổi công bố iPhone tiếp theo thậm chí có thể được quay bằng chính chiếc iPhone vừa được giới thiệu
    [1] Source: https://www.youtube.com/live/ctkW3V0Mh-k?t=30m02s