La GPU Nvidia RTX 4070 del supuesto Galaxy Book 3 Ultra es un 36% más rápida que Apple M2 Max con GPU de 38 núcleos en Geekbench OpenCL

Apple M2 Max-con la configuración superior, que ofrece 12 núcleos de CPU, 38 núcleos de GPU y hasta 96 GB de memoria unificada. Apple no proporcionó ninguna cifra de referencia concreta para el M2 Max y, aunque nuestro análisis está en camino, ya está disponible una nueva puntuación de Geekbench del dispositivo que lo compara con la aún no lanzada GPU Nvidia RTX 4070 para portátiles.

De acuerdo con la entrada Geekbench, el sistema Mac14,6 cuenta con el núcleo M2 Max de 38 GPU con 64 GB de RAM unificada y consigue una puntuación de 75,139 en la prueba OpenCL de Geekbench. Por otro lado, un portátil Samsung equipado con un Intel Core i9-13900HK y una GPU Nvidia RTX 4070 Laptop ha obtenido una puntuación de 102.130 en la misma prueba, lo que supone un aumento del 36%.

Aunque las puntuaciones de Geekbench son comparables entre plataformas, estos números son sólo de una muestra cada uno y no cuentan toda la historia. No está claro cuál es el rendimiento general del sistema Mac, probablemente el nuevo MacBook Pro 16, ni si hay algún estrangulamiento térmico. Según experiencias anteriores con el silicio Apple, es poco probable que se produzca ralentización térmica en un benchmark rápido como Geekbench, pero esto debe confirmarse durante las pruebas.

Además, la configuración TGP del portátil Samsung con RTX 4070 no es evidente en la base de datos de Geekbench. El número de modelo del portátil, NP960XFH, indica que podría tratarse de un Galaxy Book 3 Ultraque se espera que Samsung presente junto con la gama Galaxy Línea S23 el 1 de febrero.

Las puntuaciones de Geekbench tampoco son exactamente representativas del rendimiento en el mundo real. Ya hemos visto cómo Apple cherrypicked rendimiento del M2 Max para demostrar que es mejor incluso que una Quadro RTX 6000 y una GPU RTX 3080 Ti para portátiles.

En última instancia, depende de los flujos de trabajo específicos y de cómo se hayan optimizado para el hardware en cuestión. No obstante, estas puntuaciones ayudan a comprender el posicionamiento relativo de estas GPU para obtener una visión general.

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