¡Mi Mac mini es más rápido que un Mac Pro! (o no)

Cada vez que sale nuevo hardware, la misma historia: benchmarks para intentar medir la potencia y velocidad de un equipo.

Pero, ¿cómo funcionan? ¿son de fiar? ¿podemos comparar equipos que sean muy distintos entre sí?

Os explicamos las diferencias entre Intel y Apple Silicon, cómo funciona cada uno y como Geekbench 5 intenta medirlos con un mismo baremo para compararlos, lo que provoca que los resultados no sean de fiar.

Una lección sobre la realidad detrás de nuestro hardware y cómo funciona.

Convierte en un Senior iOS Developer con el Swift Full Stack Bootcamp. Encuentra toda la información aquí: IV Swift Full Stack Bootcamp 2024.

Descubre nuestro canal de Twitch en: twitch.tv/applecoding.

Descubre nuestras ofertas para oyentes:

• Cursos en Udemy (con código de oferta)
• Apple Coding Academy
• Suscríbete a Apple Coding en nuestro Patreon.
• Canal de Telegram de Swift. Acceso al canal.

---------------

Consigue las camisetas oficiales de Apple Coding con los logos de Swift y Apple Coding así como todo tipo de merchadising como tazas o fundas.

• Tienda de merchandising de Apple Coding.

---------------

Tema musical: "For the Win" de "Two Steps from Hell", compuesto por Thomas Bergensen. Usado con permisos de fair use. Escúchalo en Apple Music o Spotify.

Wanda, la comunidad de podcasts independientes en español. Hola, y bienvenidos a un nuevo episodio de Apple Coding Daily. Han salido nuevos equipos y la forma de medir si esos nuevos equipos merecen la pena o no, si son mejores o no que las generaciones anteriores, si son mejores o no que otros equipos que a lo mejor sean más antiguos, es a través de benchmarks, a través de programas que se dedican a darnos un número que nos permite medir como deficiente es o no un equipo en ciertas tareas en TI se entiende a nivel general. Así que estas aplicaciones donde la más conocida es geek bench lo que hacen es realizar ciertas tareas que considera que son las que normalmente haría cualquier persona o cualquier usuario medio o digamos cualquier abanico de posible usuario que pueda tener un ordenador o un dispositivo realiza una serie de tareas y mide cuánto tardan esas tareas en realizarse sobre el hardware que tiene disponible y aparte partir de lo que tarden en tiempo nos da una puntuación que se mide sobre el trabajo en núcleo simples, es decir, usando solo un núcleo de procesamiento de todos los que tiene el chip del equipo o la CPU dependiendo del caso, o lo que tarda utilizando todos los núcleos.

En base a esto ha salido un, entre otros gigbends distintos, donde se demuestran cosas, como que el Mac mini m2 Pro es más rápido que el Mac Studio M1 Max, que no lo es, o que por ejemplo el nuevo Mac mini M2, el pequeñito que es de precio entrada es más rápido que el Mac Pro de entrada de intel que vale seis punto cinco cero cero euros tampoco es así ¿Por qué? Veámoslo Estás buscando una forma de especializarte en desarrollo Bueno, ahí fuera tienes muchas opciones tanto gratuitas como de pago que pueden cubrir multitud de herramientas, lenguajes, entornos, sistemas operativos como una carrera universitaria de varios años que da un poco de cada cosa y ya si eso luego escoges lo que más te guste te especializas y lo intentas estudiar a más profundidad. Pues bien, Aquí no vas a conseguir eso. Aquí te hablamos de especialización. Aquí te hablamos del profesional más valorado hoy día en el mercado laboral.

Aquel que conoce cada elemento y que es la tentación de cualquier empresa o el deseo de cualquier emprendedor que quiera tener su propio estudio de desarrollo especializarte en desarrollo en entornos Apple. Tanto si ya llevas tiempo trabajando en este entorno, vienes de otro si quieres cambiar o empiezas desde cero, tu solución se llama SWIFT Full Stag Bootcamp. Desde Apple Coding Academy presentamos la tercera edición del único Bootcamp a nivel mundial especializado en todo el ecosistema de desarrollo Apple No hablamos solo de aprender Swift y a usar una librería No Aquí aprenderás todo: SWIKSWI, bases de datos con Cordata, desarrollo conducido por pruebas, integración continua y distribución con scope cloud o con herramientas Shopenhauer Aprenderás gestión de proyectos con desarrollo ágil A usar GIT Aprenderás seguridad y cifrado de datos Para asegurar tus datos y la privacidad de las apps todos los trucos, reglas y elementos esenciales de la App Store para que sepas qué puede publicar, sé que no y cómo hacerlo para conseguir aprobaciones a la primera. Pero además algo que solo encontrarás en Applecodina Academy, desarrollo del lado servidor con Swift para crear tu propio backend, machine learning indesarrollo multimedia para móviles y lo más increíble la nueva realidad de Apple para entrar con la realidad aumentada y la virtual en el futuro del desarrollo para que seas el primero en explorar esa realidad.

Sweight full stop booth cam son más de quinientos horas de formación trescientos noventa y cuatro horas online en directo y más de cien en formato offline en módulos pre grabados que complementarán tu formación y toda tu carrera. Del uno de febrero al cinco de septiembre de dos mil veintitrés con un proyecto tutelado final de bootcamp y un contacto directo con nosotros para cualquier duda, problema o tutoría que necesites, para llevarte de la mano y asegurarte tu éxito. Entra ya en coding.acvemy y pide información sin compromiso o escríbenosa holacoding.acvemy. Date prisa porque quedan pocas plazas. Apple Coding Academy es la nueva realidad de la formación en entornos Apple.

Entra en ella No voy a entrar en mucho detalle técnico porque sería demasiado largo. Pero lo primero que tenemos que tener claro es que un procesador de Intel y un chip de Apple no se pueden comparar, no un procesador de Apple Porque el chip de Apple Silicon entre otros muchos componentes tiene una CPU, mientras que en el Intel lo que se mide es sólo la CPU. Lo primero que tenemos que entender es que Intel es un tipo de procesador llamado Fisk. Es decir, de instrucciones complejas, un conjunto de instrucciones de computación complejas mientras AppleCyricon es Risk, es un conjunto de instrucciones de computación reducido ¿Por qué un Intel se calienta más que un Apel Célico? ¿Por qué un intel consume más energía que un Apple Silicon?

El intel se calienta más porque consume más energía. Consume más energía porque el intel tiene un montón de instrucciones especializadas que se encargan de hacer tareas más complejas en una o muy pocas instrucciones. Mientras que un Apple Silicon tiene muy pocas instrucciones por lo que necesita muchos más pasos para llegar a una misma meta que en el caso de un intel que en pocos pasos puede llegar a la misma meta. Pero claro, las instrucciones cuanto más complejas son, si yo hago una instrucción y esa instrucción internamente supone varios pasos, eso va a generar más energía, va a gastar más energía, va a generar más calor. En Apple Silicon, si yo tengo que dar más pequeños pasos hacia un objetivo, eso consumirá menos energía, por lo tanto generará menos calor.

Así que un procesador de intel siempre va a ser más eficiente que no más rápido porque son dos cosas distintas porque para medir la velocidad tendrían que hacer exactamente lo mismo de la misma forma y no lo hacen por lo que no se puede medir su velocidad, ¿vale? Pero el de Intel siempre va a ser más eficiente y el de Apple va a ser menos eficiente. Va a requerir más pasos para hacer lo mismo. Como el procesador de Apple Silicon es menos eficiente que hace Apple pone a su alrededor un montón de pequeñas ayudas, de pequeños chips, que hacen que todo funcione mejor, ayudas directas para que la CPU no tenga que hacer esas tareas, cosa que en Intel sí tiene que hacer la CPU. ¿De acuerdo?

Esta es la principal y primera diferencia. Si miramos un chip, Apple Silicon, como su CPU, es menos eficiente Apple, como ya hemos dicho, pone un montón de pequeñas ayudas a su alrededor. Por lo tanto, ¿qué es lo que pone? Pone, caches de banda ancha para que toda la comunicación del chip, su memoria integrada y la comunicación de elementos sobre distintas de la CPU, de la GPU, de la GPU al motor neural, del motor neural acelerador de cálculo carpitográfico, de eso al elemento del HDR, en fin, todos los elementos que tiene dentro el chip de Apple Silicon, se comunican con un ancho de banda, que ya hemos visto que es de doscientos o cuatrocientos, dependiendo de eso, gigas por segundo, dependiendo si es M1, M2 Max, M1 Pro, M1 Max, ¿vale? Tienen el mismo ancho de banda y por lo tanto tienen un caché de banda ancha una caché de banda ancha que lo que hace es tener una caché de operaciones repetidas para no tener que volver a y por lo tanto que todo vaya mucho más rápido.

También tenemos un acelerador de cálculo cartográfico que se encarga de mandarle los cálculos cartográficos y él me los devuelve ya hechos además de un asistente para aceleración de compresión de archivos, de forma que cuando yo le envío un fichero para comprimir, en los algoritmos estándares él me lo devuelve ya comprimido, no tiene que calcular esa compresión como instrucciones una por una a través de la CPU, sino que tiene un chip que se encarga de ello y un chip dedicado para hacer cualquier tarea siempre va a ser mucho más eficiente que tener que hacerlo a mano dentro de una CPU, que es lo que tiene que hacer Intel, en la mayoría de los casos, salvo cuando tiene un conjunto de instrucciones especializado para determinadas tareas que aún así, el hecho de que los haga la propia CPU consume más energía y por lo tanto genera más calor, ¿de acuerdo? Por eso el problema de consumo de la arquitectura fisc. También tenemos aceleradores de aprendizaje automático aceleradores que permiten que el chip gráfico se encargue de poder hacer entrenamientos de una manera más rápida. No son comparables con los con los nuqueos cuda que tiene una nvidia pero ayudan en algo porque una CPU de Intel no tiene aceleradores de este tipo.

Deleka esa tarea a elementos externos como la GPU de Nvidia. También tiene un motor avanzado para gestionar la pantalla, para poder gestionar todo lo que es todo lo que se ven los distintos monitores, etcétera. Tiene un procesador de vídeo HDR. Tiene un procesador de fotos HDR cuando tiene que procesar vídeos o fotos en HDR incluso vídeos en Dolby Vision lo manda a este procesador y el procesador se encarga de darle toda la información gestionar el vídeo ponerle el hdr etcétera etcétera tiene un procesador siempre encendido para gestionar el tema de la suspensión del equipo, tiene el chip second en play para seguridad del equipo, tiene un chip de aceleración de cálculos para compilación JiT, es decir, cualquier tipo de proceso que tiene un intérprete Jassing Time como JavaScript, Pyton Ruby, cualquier lenguaje que es interpretado tiene un acelerador, lo que es el Apple Silicon para hacer que estas operaciones sean más rápidas y más eficientes. Un procesador dedicado.

Tiene un gestor del almacenamiento NVMA, lo que es el SSD, para que vaya lo más rápido posible, tiene un reproductor de vídeo de consumo de baja energía que es el que permite que toda la gestión de vídeo, de codificación y de codificación vaya más rápido los nuevos modelos también incluyendo lo que es no sólo H264 y HVC sino también ProRes por lo tanto todo lo que es la gestión de vídeo, todo lo que tiene que ver con el vídeo, el chip lo hace solo y la CPU se desliga de ello. Tiene un controlador Thunderbolt USB cuatro tiene un procesador de audio de alta eficiencia dedicado tiene el motor neural que ejecuta modelos de entrenamiento que ya estén entrenados para que todo sea mucho más rápido tiene el controlador PCI Express y un controlador de rendimiento basado en una aceleración de machine learning que se encarga de determinar que qué procesos se envían a los núcleos de alto rendimiento y qué procesos se envían a los núcleos de alta eficiencia. Si juntamos todo esto con la memoria RAM unificada, con las distintos componentes, con la aceleración que tiene, que esté todo soldado a la placa, que esté todo lo más junto posible, etcétera, etcétera, lo que tenemos es un chip muy especializado con un montón de mini componentes que nos permiten entre comillas crear un conjunto ideal para que un programa que mida rendimientos Pues, dé los mejores posibles resultados a todas luces.

¿Y cómo se mide el rendimiento de un equipo que no se puede medir a nivel de rendimiento, ya lo hemos dicho, porque no son comparables, pues buscando determinadas tareas genéricas, ejecutandolas y viendo qué es lo que tardan. Entonces esto que supone supone que Geek Venge hace las siguientes tareas, hace tres grupos de tareas de cargas pictográficas cálculos de valores enteros y cálculos de valores de coma flotante donde la carga gyptográfica es el cinco por ciento, los cálculos de valores enteros, un sesenta y cinco y los valores de coma flotando en los cálculos de coma flotante un treinta por ciento del total del número que nos da haciendo las pruebas usando un solo núcleo o usando todos los núcleos de los que dispone el equipo. Y estas pruebas son: cálculo cartográfico realizando cálculos a SXTS para eso Apple Silicon tiene un chip de aceleración que se encarga de hacerlo el solo no lo hace la CPU. Pero estamos midiendo el rendimiento del chip, por lo tanto ayuda. De igual manera, encargas de números enteros lo que hace es valorar el rendimiento de compresión de texto y de imágenes tanto texto como imágenes jp y p n g a algoritmos LZMA que también tiene un chip que ayuda a esta aceleración de este cálculo, por lo tanto no lo hace la CPU en un APEL Silicon.

También hace un cálculo de rutas entre dos puntos geográficos con más de doscientos punto cero cero cero nudos un cálculo de rutas como si fuera una un GPS eso si es fuerza bruta eso no tiene ninguna ayuda en Apple Silicon y se hace de igual manera en uno o en otro También hace una lo que es un renderizado de HTML5 y ejecución de Java Script. Tenemos un chip que acelera la ejecución de instrucciones ya sin time, por lo que todo lo que es JavaScript está acelerado en Apple Silicon y funciona de una forma más eficiente. También hace uso de School I tres, hacen distintas consultas en una base de datos Sculate tres. Aquí todos lo hacen igual. A también hacer redes de ficheros PDF y de texto.

Estos renders pues bueno son lo que tarde el sistema en hacerlo también teniendo en cuenta la velocidad de la memoria y del almacenamiento sobre el que lo está realizando. También hace una compilación con el compilador de c, Zelang, que también está acelerado, a partir de determinados componentes, y trabajo con la cámara cámara que es simulada cuando el dispositivo no tiene cámara o una cámara real es decir sobre el ISP en caso de que el dispositivo lo tenga, el caso del ISP, pues en fin, AppleCyricon lo tiene acelerado. Esos serían los cálculos de lo que serían elementos de números enteros. Pero en coma flotante tenemos que es un peso del treinta por ciento carga de simulación gravitacional 3D con físicas N-body en 2D con cuerpos rígidos de forma que esto es cálculo gráfico realizado por la CPU y que en el caso de Apple Silicon sí tiene la ayuda de determinados elementos porque como la GPU está dentro del chip, cosa que en Intel no es así, en intel se tiene que calcular en bruto y aquí la GPU le puede echar una mano por lo tanto en ese caso en papel silicón es más óptimo, ¿no?

También tenemos la aplicación de un Blur Gausiano a una imagen de veinticuatro megapixeles. Esto lo hace el chip de procesamiento de señales de imagen, el ISP, es un chip dedicado que lo hace específicamente, por lo tanto no tiene que calcularlo y créanme que el filtro de Blu-Gausiano es bastante pesado cuando se tiene que hacer por fuerza por lo que es cálculo en bruto. De igual manera corrige una fotografía con lo que sería el content hour, una cosa parecida a lo que es el Photoshop. Quitando contenido de ella y además detecta el horizonte de una fotografía y lo corrige todo esto se hace de nuevo con el ISP por lo tanto son ayudas que directamente se hacen. Procesa directamente imágenes con con HDR.

También tiene un chip que ayuda con HDR la persilicon. Generen una escena de más de tres mil quinientos triángulos texturizados donde aplica re tracing esto lo hace de nuevo con la ayuda de la GPU y realiza una simulación de uso de realidad aumentada y simula una carga de reconocimiento del habla y ejecuta un motor neural convolus a una red neuronal convolucional mobile net uno sobre una imagen para detectar su contenido. Esto es Machine Learning acelerado por el motor neural. Por lo tanto, más de la mitad de las operaciones que realiza Keep Banks para medir el rendimiento de un chip, tienen ayudas específicas dentro del APEL Silicon que hacen que vaya mucho más rápido así que no no es comparable, porque estamos comparando cosas concretas y esto no es porque en este caso, un Apple Silicon está acelerado. Eso hace que el hecho de que esté acelerado, el Apple Silicon sea peor, no.

Son datos, ¿me explico? Son datos reales, de pruebas reales y de lo que realmente tardaría. Y el gran truco de Apple está en que tiene esos chips que son dedicados para que así todo sea mucho más eficiente para que todo funcione mucho mejor para que no consuma tanta energía para que se reparta y para que una CPU que es menos eficiente encargas en bruto dentro de la propia CPU Pues sea compensada con un montón de componentes que hacen cosas directas para él. Ahora, es más rápido. No.

¿Por qué no es más rápido? Porque estamos haciendo una prueba sintética. Una prueba que probable tardará tres, cuatro, cinco minutos así no se mide el rendimiento de un procesador o de un chip pero la realidad es que si yo tengo, por ejemplo, como comenté en el último programa donde estuvimos hablando, sobre si merece o no la pena, el M2 Pro y el M2 Max, en ese programa comentamos, que yo puedo querer comprar un Mac mini M2 Pro que es bastante bueno y es una muy buena compra, pero El espacio que tiene y el diseño termal que tiene ese equipo para lo que va a calentarse el chip con el consumo que va a tener No es lo suficientemente grande como para mantenerlo lo suficientemente refrigerado durante cargas de trabajo muy grandes. Por lo que durante varias horas de trabajo probablemente el equipo vaya perdiendo velocidad con el efecto del termal frotelling que es cuando se reducen los GHz de un chip para que ese calentamiento que tiene que no se puede disipar, que no se puede enfriar convenientemente con el diseño termal que tiene el equipo, pues no se cargue el propio equipo, en el momento en el que El chip se calienta en exceso y el sistema de ventilación no es capaz de enfriarlo convenientemente después de horas de trabajo constante de alta carga de trabajo pues lo que hace el chip es reducir su velocidad para no calentarse en exceso y no provocar un problema de que el chip se degrade o se estropee.

Es así de simple. Por lo que un Maque Studio siempre va a tener una mejor eficiencia y un mejor rendimiento porque tiene un diseño termal más óptimo que va a permitir mantener la velocidad constante del chip y no como en el caso de un equipo menos eficiente que se vaya reduciendo con el uso con el paso del tiempo en un trabajo constante, ¿de acuerdo? Aparte de que El rendimiento general Fuera de estas pruebas sintética entre un M1 Max y un M2 Pro o un M2 Max, La diferencia es prácticamente la misma. De hecho, es la misma, el funcionamiento, la velocidad de más que tiene. Cada uno de esos chips es porque los m2 van a doscientos megahercios más rápido el reloj de los núcleos y porque el número de núcleo de la CPU y de la GPU son más, nada más.

Y en el caso de Intel, esto no es comparable un Mac Pro es un ordenador que está pensado para gente que se dedica profesionalmente a trabajar con cargas de trabajo muy pesadas. Gente que se dedica a una edición de video profesional, de broadcasting, para televisión, para cine, para series de televisión, etcétera. Donde se tira horas y horas y horas y horas trabajando con edición 4K, con HDR, o para gente que trabaja con cálculo computacional, con CADA, con CAM, con que necesitan tarjetas que van a pinchar en el Mac Pro para poder tener aceleraciones específicas profesionales de codificación y decodificación, yo me compro un Mac mini que tiene un codificador decodificador de ProRes, por mil quinientos euros pero es que Apple vende una tarjeta aceleradora de ProRes por más de dos mil para el Mac Pro ¿Qué pasa? Que Apple me está tomando el pelo porque esa tarjeta que venden para el Mac Pro es igual que la del Mac mini, no es que la del Mac mini no es profesional. La del Mac mini es un componente que trabaja con ProRes bien pero no es ni mucho menos de la calidad en cuanto a trabajo y sostenibilidad de dicho trabajo en el tiempo que lo que me ofrece un Mac mini, un Mac mini me va a dar una solución pues para tirar, para hacer cosas bueno pues de salir del paso.

Pero si quiero trabajar con ProRes de forma profesional y sostenida en el tiempo, pues necesito un acelerador profesional o igual que en sonido. Yo puedo trabajar muy bien con sonido, pero poner una tarjeta HDRXD Pro DoorS, es decir, una tarjeta dedicada a nivel de sonido siempre va a ser más eficiente, siempre va a ser mejor y siempre me va a dar un mejor resultado, pero para eso necesito un Mac Pro que tenga elementos para poder pinchar. Así de simple. Por lo tanto, en resumen, no es comparable, no podemos compararlos. Que un numerito dice que uno es más rápido que el otro, sí, en esas tareas concretas.

De esas tareas concretas, pues ya hemos visto. ¿Vale? ¿Cuáles son? Pues eso no indica que el Mac Pro sea más rápido, que el M2 porque no lo es. Porque no es comparable y porque esas tareas que se están midiendo no son, en su mayoría, las que hace un profesional con el macro.

El Mac Pro es un ordenador profesional para gente profesional que requiere cargas de trabajo sostenidas en el tiempo muy grandes que exige mucho y donde un procesador va a estar de manera continua al máximo de rendimiento, algo que la mayoría de equipos a Bell Silicon aún no están capacitados para hacer salvo el M1 Ultra Y poco más, sé que hoy me he puesto un poquito más técnico, pero bueno, quería intentar explicar de una manera lo más cercana posible estas diferencias para que pudieran entenderse, ¿de acuerdo? Es igual que bueno pues pensar que si yo quiero buscar pues oye esto que has dicho del c's y el risk vale pues a ver poner un ejemplo ahí es muy complicado La forma más fácil de entenderlo es que, por ejemplo, un Fisk sería capaz de hacer una multiplicación, diciéndole multiplícame seis por ocho, y te daría el resultado en una sola instrucción mientras que Apple Silicon solo es capaz de sumar. Habría que enviarle seis veces el ocho para que fuera ocho más ocho más ocho más ocho más ocho más ocho son seis operaciones frente a una que hace el intel. Por lo tanto el intel es más eficiente.

Insisto, esto no es que sea así. Es un ejemplo para entender la diferencia. Por lo tanto con esto podemos ver que no son comparables, porque si hacen las mismas cosas, de formas totalmente distintas. Y además, el chip Apple Silicon para compensar que la CPU es menos eficiente y requiere más pasos para hacer lo mismo. Tiene un montón de ayudas que son siempre más eficientes, que hacerlas por cálculo a través de una CPU como hace Intel, pues estamos en un cóctel en el que insisto, no son comparables.

Si se compara chips de la misma categoría, entonces ellos el M1 o el M2, el M1 Pro con tal M2 Pro, etcétera. Ahí sí podemos hacernos una idea mejor, pero insisto, es una prueba sintética en una situación irreal y donde al final la diferencia es irrisoria. Así que poco más, muchísimas gracias como siempre, si les ha gustado dejennos un comentario déjennos una valoración lo que sea suscríbanse bla bla bla bla todo lo que se dice siempre y nos oímos pronto si dios quiere hasta entonces un saludo y got la comunidad de podcasts independientes en español.