El Apple M1 Ultra aplasta al Intel Xeon del Mac Pro ¡de 28 núcleos!

El Apple M1 Ultra aplasta al Intel Xeon del Mac Pro ¡de 28 núcleos!

Javier López

La apuesta de Apple es una clara subida del listón que hay actualmente en el mundo de los procesadores o SoCs. Y es que el recién presentado M1 Ultra ha visto cómo se filtra su rendimiento, el cual es realmente sorprendente y supera por mucho al tope de gama que disponía Apple hasta el momento mediante el Xeon W de Intel de 28 núcleos. ¿Cuánta diferencia logra?

El chip de los de Cupertino ha venido para quedarse y completar la llamada: Apple Silicon, que no es más que desbancar cualquier procesador de Intel o GPU de AMD para colocar sus procesadores en sus productos. El último que quedaba por cambiar era precisamente el procesador del Mac Pro, donde el problema precisamente era su alto rendimiento para los profesionales. Pues bien, el nuevo M1 Ultra soluciona eso de una tacada y aplasta, literalmente, al Xeon W de Intel.

Apple M1 Ultra, un rendimiento sobresaliente

APple-Mac-Studio-Ultra-Chip

Los datos han sido filtrados una vez más en Geebench, donde alguien ya tiene en sus manos un Mac y gracias a ello tenemos la puntuación del M1 Ultra. Lo ofrecido revela 1.793 puntos en Single Core y 24.055 en multicore, lo que supone una diferencia porcentual del 21% y el 56% frente a la opción de Intel para el Mac Pro, ya que este da una puntuación aproximada de 1.152 puntos y 19.951 puntos respectivamente.

Esto concuerda más o menos con lo que Apple mencionó, puesto que dio la cifra clave: +60% frente al Xeon W. Por lo tanto, el nuevo Mac Studio que llegará el 18 de marzo debutará con una importante mejora del rendimiento gracias a este M1 Ultra, pero, ¿qué diferencia real hay contra el i9-12900K?

Comparar estos dos procesadores es más interesante porque representan el baluarte de cada compañía, aunque realmente la comparación semejante debería realizarse con el i9-12900KS, del cual no hay datos así que nos conformaremos con el primero.

Apple M1 Ultra vs Intel Core i9-12900K

Intel-Core-i9-12900K-Benchmark

Aquí los datos son dispares y todo está mucho más próximo. Teniendo en cuenta que el chip de Apple consta de 20 Cores (16 de alto rendimiento y 4 de eficiencia) frente a los 8+8 de Intel, ver puntuaciones de 2.044 puntos y 19.140 puntos como media supone decir que Intel está por delante y por detrás al mismo tiempo.

Esto se debe a que en Single Core tenemos una puntuación promedia del 14% más alta para el i9-12900K, mientras que en multinúcleo pierde por un 20% aproximadamente. Sabiendo que Apple cuenta con 4 núcleos más, pero menos hilos, es realmente interesante la comparativa pese a que luego se verán las caras en softwares más optimizados.

Y ¿qué hay de AMD? Pues no queda nada de bien parado en principio, y nos explicamos. El Ryzen 9 5950X que es la punta de lanza en escritorio y arquitectura, así como en velocidad, consigue 1.550 puntos de media y algo más de 15.000 en multinúcleo.

AMD-Ryzen-9-5950X-Benchmark

Esto significa que AMD estaría por detrás en el primero con más del 13% y con una cifra aproximada del 37% en el segundo. Pero claro, su CPU está limitada a 144 vatios en todas las placas, así que hay margen hasta los 200 vatios de media que proyectan tanto Apple como Intel. Desbloqueando el rango con PBO2 los márgenes se reducen, pero igualmente queda por detrás por casi un 10% y un 25% respectivamente.

En definitiva, Apple vuelve a dar en el clavo, por lo menos a priori, habrá que ver qué tal se desempeña en otras suites y benchmark.

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  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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