iPhone 18 Pro Max nei test di performance: emerge la potenza dell'intelligenza artificiale dell'A20 Pro
L'A20 Pro dell'iPhone 18 Pro Max ha ottenuto punteggi elevati nei test sintetici, con la differenza più marcata riscontrata nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale supportati dalla GPU.
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Il processore A20 Pro utilizzato da Apple nel modello iPhone 18 Pro Max è stato sottoposto a diversi test di performance sintetici. Sono state valutate le prestazioni di CPU e GPU con Geekbench 6, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale con Geekbench AI e le prestazioni di ray tracing con 3DMark Solar Bay Extreme Unlimited.
I risultati dei test hanno mostrato che l'A20 Pro raggiunge livelli elevati nelle prestazioni classiche del processore; la differenza più notevole, tuttavia, si verifica quando la GPU entra in gioco nelle operazioni di intelligenza artificiale.
RISULTATI DEI TEST
Nel test CPU di Geekbench, l'iPhone 18 Pro Max ha ottenuto 4.045 punti in single-core e 11.554 in multi-core. Questi risultati indicano un quadro solido, specialmente per quanto riguarda la reattività dell'interfaccia, l'apertura delle applicazioni e le attività incentrate sul singolo core. Il risultato multi-core è invece importante per compiti che possono essere eseguiti in parallelo, come l'elaborazione video, la compilazione di codice e calcoli intensivi.
| Test | Risultato iPhone 18 Pro Max |
|---|---|
| Geekbench CPU - Single-core | 4.045 |
| Geekbench CPU - Multi-core | 11.554 |
| Geekbench GPU - Metal | 62.689 |
| Geekbench AI CPU - Single Precision | 6.792 |
| Geekbench AI CPU - Half Precision | 12.199 |
| Geekbench AI CPU - Quantized | 9.030 |
| Geekbench AI GPU - Single Precision | 12.825 |
| Geekbench AI GPU - Half Precision | 24.323 |
| Geekbench AI GPU - Quantized | 27.142 |
| 3DMark Solar Bay Extreme Unlimited | 3.276 |
| Intervallo FPS 3DMark | 21-83 FPS |
| FPS medi 3DMark | 22,9 FPS |
| Batteria durante 3DMark | 85% › 85% |
Sul fronte GPU, nel test Metal di Geekbench è stato ottenuto un punteggio di 62.689. Questo punteggio non riflette solo le prestazioni nei giochi, ma anche la capacità di calcolo generale in attività accelerate dalla GPU come l'elaborazione delle immagini, la fotografia computazionale, la visione artificiale e l'apprendimento automatico.
L'EFFETTO DELLA GPU NELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
I risultati di Geekbench AI hanno rivelato che l'A20 Pro accelera in modo significativo con la GPU nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Utilizzando la CPU, sono stati misurati 6.792 punti in Single Precision, 12.199 in Half Precision e 9.030 nel test Quantized.
Quando gli stessi carichi di lavoro di intelligenza artificiale sono stati eseguiti sulla GPU, i punteggi sono saliti a 12.825 in Single Precision, 24.323 in Half Precision e 27.142 nel test Quantized. Di conseguenza, si è osservato un aumento di circa l'89% sul fronte Single Precision, mentre il risultato Half Precision è quasi raddoppiato. La differenza maggiore è stata registrata nel test Quantized, che ha raggiunto circa il triplo del risultato della CPU.
Questi risultati dimostrano che l'esecuzione del corretto carico di lavoro di intelligenza artificiale sull'unità hardware appropriata può fare una differenza sostanziale nelle prestazioni. Tuttavia, è importante ricordare che i test sintetici non determinano da soli l'esperienza d'uso quotidiana. Le prestazioni reali possono variare in base all'applicazione utilizzata, al modello di intelligenza artificiale, al tipo di dati, al framework e alle ottimizzazioni software di Apple.
Nel test 3DMark Solar Bay Extreme Unlimited, il dispositivo ha ottenuto 3.276 punti. Durante il test, l'intervallo FPS è stato misurato tra 21 e 83, con una media di 22,9 FPS. Tra i risultati condivisi figura anche il fatto che il livello della batteria è rimasto invariato all'85% durante il test.
Il quadro generale mostra che l'A20 Pro dell'iPhone 18 Pro Max fornisce risultati solidi sia sul fronte CPU che GPU; l'area più notevole è tuttavia quella delle prestazioni di intelligenza artificiale supportate dalla GPU. In particolare, il salto nel test Quantized AI evidenzia l'importanza dell'accelerazione hardware per le operazioni di intelligenza artificiale sul dispositivo.