原帖由 @燕山隐士 于 2020-11-21 15:32 发表
我现在之所以认为m1的性能表现如此的好 还是因为精简指令集带来的优化属性 苹果几年一次升级 就会放弃掉以前所支持的项目 这样就会给软硬件设计带来非常好的效率提升
原帖由 @razgriz 于 2020-11-21 15:35 发表
问题是转译代码跑非原生程序也很强,这肯定不是精简指令能解释的
原帖由 @幻飞一线天 于 2020-11-21 16:06 发表
都靠指令集硬解,通用计算一泡污。
吹的都是纯傻逼。
原帖由 @aso 于 2020-11-21 17:35 发表
这东西搞什么都快,但并不代表性能。是不是这个道理?
原帖由 @xkkzero 于 2020-11-21 10:10 发表
是不是买台AIR现在就能畅剪高码率4K素材了?
原帖由 @一直都在胖 于 2020-11-21 18:00 发表
说啥也没用了,杀疯了,intel牙膏都没了
原帖由 @defer 于 2020-11-21 23:54 发表
做几个专用asic进去,然后按评测指导就测这几个,当然快了。
为什么这么多测试里没有一个和Tiger Lake比av1编码和Sandra 2016,也从不和zen比hash?
因为没做av1编码硬件、avx512模块和sha硬件呗
原帖由 fooltiger 于 2020-11-22 00:14 发表
posted by wap, platform: iPhone
我觉得不用太指责什么专用硬件硬解
苹果的生态本来就不是那么通用的一个生态,用户行业集中度很高,有针对的优化天经地义,对目标客户来讲绝对是好事情。
原帖由 @幻飞一线天 于 2020-11-21 16:06 发表
都靠指令集硬解,通用计算一泡污。
吹的都是纯傻逼。
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-21 19:33 发表
硬盘和内存快, 就像你机械硬盘换成固态一样 有质的飞跃,但CPU根本没变化一样, 所有视频不给出intel机器的硬盘和内存速度的都不用看。 全是垃圾评测
本视频评论就开始讨论评论的配置了, 全是假的评测, 机器学习快也是假评测 看评论讨论吧。
游戏根本不快,被11代和AMD笔记本吊打。
原帖由 @defer 于 2020-11-21 23:54 发表
做几个专用asic进去,然后按评测指导就测这几个,当然快了。
为什么这么多测试里没有一个和Tiger Lake比av1编码和Sandra 2016,也从不和zen比hash?
因为没做av1编码硬件、avx512模块和sha硬件呗
原帖由 cynic0522 于 2020-11-22 00:30 发表
posted by edfc, platform: iPhone 12
说说身边 一定 会选择Mac book的用户:
新媒体从业者
媒体从业者
轻度办公Apple生态依赖者
it业者
大概率这帮人还是会选择arm mac,其他的未必。
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-21 19:33 发表
硬盘和内存快, 就像你机械硬盘换成固态一样 有质的飞跃,但CPU根本没变化一样, 所有视频不给出intel机器的硬盘和内存速度的都不用看。 全是垃圾评测
本视频评论就开始讨论评论的配置了, 全是假的评测, 机器学习快也是假评测 看评论讨论吧。
游戏根本不快,被11代和AMD笔记本吊打。
原帖由 @cynic0522 于 2020-11-22 00:30 发表
posted by edfc, platform: iPhone 12
说说身边 一定 会选择Mac book的用户:
新媒体从业者
媒体从业者
轻度办公Apple生态依赖者
it业者
大概率这帮人还......
原帖由 @kives 于 2020-11-22 10:12 发表
posted by edfc, platform: iPhone Xs Max
it业者包括程序员吗?
程序员用这个不是给自己找不自在
原帖由 @kives 于 2020-11-22 11:08 发表
posted by edfc, platform: iPhone Xs Max
白嫖王自费购买的机器到了吧,等他评测
原帖由 @kives 于 2020-11-22 10:12 发表
posted by edfc, platform: iPhone Xs Max
it业者包括程序员吗?
程序员用这个不是给自己找不自在
原帖由 @kives 于 2020-11-22 10:12 发表
posted by edfc, platform: iPhone Xs Max
it业者包括程序员吗?
程序员用这个不是给自己找不自在
原帖由 @聋则嗅明XP 于 2020-11-22 11:24 发表
是不是就是risc和cisc的区别啊,那我小时候就知道啊,risc效果高,但通用计算不行啊。
原帖由 @聋则嗅明XP 于 2020-11-22 11:24 发表
是不是就是risc和cisc的区别啊,那我小时候就知道啊,risc效果高,但通用计算不行啊。
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-23 12:38 发表
跑个游戏全露馅了 评测很多了 都被11代集显吊打
而且到现在都没 super pi rar 这种通用压缩软件评测
测来测去就那几个跑分软件和视频编辑软件
对比都是上代mac。都是垃圾的过时的cpu
原帖由 fooltiger 于 2020-11-23 18:01 发表
posted by wap, platform: iPhone
你自己先想想买mac是用来干什么的,再想想这个芯片牛不牛逼吧。
拿什么super pi,rar来说事真的很可笑。
谁电脑买回来是用来算圆周率的?你一年能压几个rar包?苹果在这些地方 ...
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-23 12:38 发表
posted by wap, platform: iPhone
跑个游戏全露馅了 评测很多了 都被11代集显吊打
而且到现在都没 super pi rar 这种通用压缩软件评测
测来测去就那几个跑......
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-23 21:14 发表
狗屁不懂还来论坛? super pi 是几十年的评测软件 从奔三时间就作为评测软件 多看看以前的评测哪个不测, 就是看cpu计算量
视频压缩评测这种就是垃圾,看的是硬盘速度和硬解, 像M1这种CPU硬解好,软解就拉跨,和intel i7比比软解视频 成绩全部拉跨 连8K HDR播放都卡顿。
就是骗你这种啥也不懂的小白。 而super pi winrar 就是压缩计算 没有什么硬解,就看纯性能如何。 M1硬解连300元的ARM电视盒都比不了, 要是这么说电视盒CPU 最快了 你信吗?
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-23 21:14 发表
狗屁不懂还来论坛? super pi 是几十年的评测软件 从奔三时间就作为评测软件 多看看以前的评测哪个不测, 就是看cpu计算量
视频压缩评测这种就是垃圾,看的是硬盘速度和硬解, 像M1这种CPU硬解好,软解就拉跨,和intel i7比比软解视频 成绩全部拉跨 连8K HDR播放都卡顿。
就是骗你这种啥也不懂的小白。 而super pi winrar 就是压缩计算 没有什么硬解,就看纯性能如何。 M1硬解连300元的ARM电视盒都比不了, 要是这么说电视盒CPU 最快了 你信吗?
原帖由 @cuda 于 2020-11-23 23:07 发表
狗屁不通的是你好吧
迭代法求pi这种一点也不带分支预判的简单加减乘除能体现个P的性能
给你推荐两本书
《计算机组成与设计:硬件软件接口》
《计算机体系结构:量化分析方法》
翻开第一章,怎么评估一个cpu的性能写的明明白白的
就是specint
测试内容有解压 有编译 有转码
anandtech测好了都放在那了,害搁那假装失明呢
非要搁那跑你祖传的superpi
源代码一共就20行
你自己编译完测呀
public double gaussLegendre(long iterations) {
double a = 1.0f;
double b = 1.0f / Math.sqrt(2);
double t = 1.0f / 4.0f;
double p = 1.0f;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
double aNext = (a + b) / 2;
double bNext = Math.sqrt(a * b);
double tNext = t p * Math.pow(a aNext, 2);
double pNext = 2 * p;
a = aNext;
b = bNext;
t = tNext;
p = pNext;
}
return Math.pow(a + b, 2) / (4 * t);
}
原帖由 cuda 于 2020-11-23 23:07 发表
posted by wap, platform: GOOGLE Nexus 4
狗屁不通的是你好吧
迭代法求pi这种一点也不带分支预判的简单加减乘除能体现个P的性能
给你推荐两本书
《计算机组成与设计:硬件软件接口》
《计算机体系结构:量化分析方法》
翻开第一章,怎么评估一个cpu的性能写的明明白白的
就是specint
测试内容有解压 有编译 有转码
anandtech测好了都放在那了,害搁那假装失明呢
非要搁那跑你祖传的superpi
源代码一共就20行
你自己编译完测呀
public double gaussLegendre(long iterations) {
double a = 1.0f;
double b = 1.0f / Math.sqrt(2);
double t = 1.0f / 4.0f;
double p = 1.0f;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
double aNext = (a + b) / 2;
double bNext = Math.sqrt(a * b);
double tNext = t - p * Math.pow(a - aNext, 2);
double pNext = 2 * p;
a = aNext;
b = bNext;
t = tNext;
p = pNext;
}
return Math.pow(a + b, 2) / (4 * t);
}
原帖由 @defer 于 2020-11-21 23:54 发表
做几个专用asic进去,然后按评测指导就测这几个,当然快了。
为什么这么多测试里没有一个和Tiger Lake比av1编码和Sandra 2016,也从不和zen比hash?
因为没做av1编码硬件、avx512模块和sha硬件呗
原帖由 @fooltiger 于 2020-11-23 22:28 发表
苹果利用制程红利把针对不同主要业务的多个协处理器集成在一个soc的做法非常好
这么多年不止一家想这么做,ps3那个cpu其实就是一个意思,最终软硬件整合出来效果这么好的目前就这一个
原帖由 @幻飞一线天 于 2020-11-21 16:06 发表
都靠指令集硬解,通用计算一泡污。
吹的都是纯傻逼。
原帖由 @Zechs 于 2020-11-22 11:16 发表
posted by wap, platform: iPhone
Xcode的程序員就被你們開除了?
原帖由 @jinwyp 于 2020-11-23 12:38 发表
跑个游戏全露馅了 评测很多了 都被11代集显吊打
而且到现在都没 super pi rar 这种通用压缩软件评测
测来测去就那几个跑分软件和视频编辑软件
对比都是上代mac。都是垃圾的过时的cpu
原帖由 @燕山隐士 于 2020-11-21 15:32 发表
我现在之所以认为m1的性能表现如此的好 还是因为精简指令集带来的优化属性 苹果几年一次升级 就会放弃掉以前所支持的项目 这样就会给软硬件设计带来非常好的效率提升
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