聽說蘋果M1能打敗NVIDIA RTX?要不要跑個光線追蹤來比比看?

聽說蘋果M1能打敗NVIDIA RTX?要不要跑個光線追蹤來比比看?

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自發布以來蘋果M1晶片的各項測評表現都令人印象深刻,甚至此前有人發現M1 Mac Mini在某項TensorFlow速度測試中的得分高於NVIDIA RTX 2080Ti。

所以一位從事光線追踨(Ray tracing)技術的程式設計師就對M1產生了興趣。他發現,M1比他的Haswell(Intel第四代Core處理器)舊電腦Cinebench得分高了1.6倍,比Tiger Lake(第11代)新電腦得到的分數高2倍!

於是他又自己動手測了個新的跑分測試,看一看M1純粹的光線追踨性能。

光線追蹤可以製作照片級真實感的圖像。(圖片來源:維基百科)

那M1晶片的光線追蹤性能可以和NVIDIA RTX對打嗎?

 

測試基準ChameleonRT

這位測試者買了一台Mac Mini來測試他自己的光線追踨專案ChameleonRT。

也就是此次測評採用的基準,一個開源的光線追踨器,可在多個光線追踨後端(Embree/DXR/OptiX/Vulkan/Metal/OSPRay)上運行。

這和文章開頭提到的很流行的光線追踨基準程式CineBench有點不一樣。

AnandTech 的CineBench 跑分也使用了Embree 進行光線追踨。這是一個由Intel所開發的CPU光線追踨庫,提供最佳化的加速結構遍歷和原始交叉核心。Embree已廣泛應用於電影、科學可視化和其他領域。所以ChameleonRT 也完成了一個Embree 後端。

聽說蘋果M1能打敗NVIDIA RTX?要不要跑個光線追蹤來比比看?接下來就切入正題看看M1在ChameleonRT基準上的光線追踨性能評測:

M1的光線追踨性能比較

測試使用以下兩個場景:Sponza和San Miguel。

Sponza是一個有26萬個三角形的小場景,San Miguel有996萬個,分別對應左右兩圖:

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比較方法:使用基準運行算繪1280x720像素圖像並運行約200影格,然後記錄平均影格速率(FPS)和每秒追踨的百萬光線數(MRay/s)。

下面是使用Embree CPU後端算繪兩種場景的「公平」比較結果:

Sponza

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San Miguel

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在這個比較中,蘋果M1晶片都屬於中等的水準。

此外,出於好奇心,測評人員還進行了「極其不公平」的比較,將M1上的Metal GPU光線追踨後端與NVIDIA RTX 2070上的DirectX光線追踨、Embree CPU後端與i9-9920X進行比較。

「不公平」比較結果如下:

Sponza使用Embree CPU後端進行的基準測試結果 ▲ San Miguel使用Embree CPU後端進行的基準測試結果

可以發現,i9-9920X在使用AVX2指令集時表現最好。

Sponza使用GPU後端進行的基準測試結果 ▲ San Miguel使用GPU後端進行的基準測試結果

可以看出在這個測試中分數差距就比較大了,但評測人員本身也沒有期待它能超過極具競爭力的NVIDIA RTX 2070,只是為了看看M1能排在什麼位置。

最後,評測人員總結道:

但即使是當前這樣的性能水準,對於輕量級晶片來說也令人印象深刻,因為它不會遇到與XPS 13相同的過熱問題(做這些基準測試時風扇很安靜),並且可以在1 /4 SIMD寬度的CPU上提供更好的性能,還有一個GPU光線追踨API,可以在這些基準測試中提供比CPU快1.6-2倍的加速。
很期待在未來的M系列晶片中看到對8-wide的SIMD和硬體加速光線追踨的支援。

「毫不奇怪M1的表現不是很好」

而對於以上M1晶片的光線追踨性能評測,有網友用一句話來總結道:

基本上是7年前一台擁有i7-4790k處理器的桌上型電腦的性能。

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評論區看法基本一致,另一位網友總結道:任何支援光線追踨的東西都有專門的硬體來處理,毫不奇怪M1的表現不是很好。

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也就是說,「如果你想要一個M1 Mac來處理光線追踨,性能不會很子。但這並不是什麼大問題,因為圖形並不是M1真正的賣點。」

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資料來源:

 

Qbitai
作者

量子位(Qbitai)專注於人工智慧及前沿科技領域,提供技術研發趨勢、科技企業動態、新創公司報道等最新資訊,以及機器學習入門資源、電腦科學最新研究論文、開源程式碼和工具的相關報導。

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