M1 Ultra 與 M1 Max 各種跑分比較：M1 Ultra 比 M1 Max 強多少？

蘋果推出的最新 M1 Ultra 晶片是利用 2 顆 M1 Max 晶片利用 Ultra Fusion 技術連結而成，因此在 CPU 與 GPU 的數量都是 M1 Max 的兩倍，但是跑分、效能是否也是有 2 倍的效果呢？外媒《MacWorld》在最近就針對 M1 Ultra 與 M1 Max 進行相關的跑分測試。

本篇內容

M1 Max 與 M1 Ultra：CPU 跑分比較

《MacWorld》利用 Geekbench 來測試 CPU 的單核與多核跑分結果，可以看到在單核心的跑分上，M1 Max 與 M1 Ultra 基本上是差不多的，甚至與 8 核心的 M1 Pro 相比也差不多。

但是在多核心的 CPU 跑分上就可以看到明顯的差異，M1 Ultra 可以來到 23870 的高分，確實也幾乎快要是 M1 Max 多核心跑分 12649 的兩倍。

此外，作為比較參考，配有 28 核心 CPU 的 Mac Pro 單核心跑分為 1034，多核心跑分為 26604，在單核心跑分上叫 M1 Ultra 弱，但是多核心跑分還是比較高。

M1 Max 與 M1 Ultra：GPU 跑分比較

再來比較 GPU 的部分，同樣使用 Geekbench 5 來測試 M1 Ultra 與 M1 Max 的 GPU 跑分結果，使用 Metal API 與 OpenCL API 的情況下，M1 Ultra 的跑分都高於 M1Max 與 M1 Pro，不過並不像 CPU 那班有著兩倍的高分。

▲ Metal API 跑分結果

▲ OpenCL API 跑分結果

M1 Max 與 M1 Ultra：Cinebench R23

Cinebench R23 是作為透過 CPU 渲染時的一項指標，有些軟體不支援 GPU 渲染的情況下，Render 工作就只能靠 CPU 完成。

在 Cinebench R23 的跑分比較上，整體看起來與第一項的 CPU  Geekbench 測試相同，M1 Ultra 與 M1 Max 的單核心跑分分數差不多都是 1500 左右，甚至配有 M1 8 核心 CPU 版的 iMac 跑分測起來也是 1500 左右。

但是在多核心的跑分結果，M1 Ultra 是 M1 Max 的兩倍，當然也高於 8 核心 CPU 的 M1 版本，整體而言，CPU 數量越多，在多核心的跑分下結果越是差異明顯。

M1 Max 與 M1 Ultra：轉檔能力

M1 Ultra 有著 4 顆 ProRes 加速器，對於 ProRes 的影像編解碼能力是相當令人期待的，因此也要測試 M1 Max 與 M1 Ultra 的轉檔能力，利用 HandBrake 進行測試比較，將 4K 的影片轉換成 1080p，M1 Max 使用 H.265 編碼花費 564 秒， M1 Ultra 使用 H.265 只需 395 秒，M1 Pro 還有 1 顆 ProRes 加速器，所以分數還能夠維持在與 M1 Max 相差不多的 670 秒，但是完全沒有 ProRes 加速器的 M1 晶片則要花費高達 1715 秒。

如果改以 VideoToolBox 硬體加速框架編碼器來測試跑分的話，M1 Max 需要 187 秒，M1 Ultra 只需要 120 秒，同樣有顯著的效果提升。

M1 Max 與 M1 Ultra：檔案傳輸速度

利用 BlackMagic Disk Test 來測試 M1 Max 與 M1 Ultra 兩款的資料傳輸速度，M1 Max、M1 Pro 的讀取速度均為 5400MBps，寫入速度為 5300MBps 左右，而在配備 64 核 GPU 和 2TB SSD 的 Mac Studio M1 Ultra 上，SSD 的讀取速度與其他 SSD 差不多，大致為 5429MBps，但寫入速度則提升至 6486MBps。

表示在容量較高的 SSD 上，寫入速度的表現有經過最佳化設定。

M1 Max 與 M1 Ultra 跑分比較：總結

整體看下來，在 CPU 單核心的跑分上，M1 Ultra 版的 Mac Studio 完全沒有優勢，整體效果甚至和 M1 版差不多，但是如果看到多核心的跑分上，M1 Ultra CPU 多核心跑分確實是 M1 Max 的兩倍。

此外，在影像編輯、剪接、轉檔方面，具有 4 顆 ProRes 加速器的 M1 Ultra 絕對可以在工作上大大減少耗費的等待時間，不過 M1 Max 也具有 2 顆 ProRes 加速器，所以在表現上也還算不錯，如果不是極重度使用者，考慮 M1 Max 也是很 OK 的。

總結來說，先了解自己使用的軟體有沒有支援多核心運算、會不會使用到 ProRes 加速器、對於 GPU 要求度高不高，再來決定該怎麼選擇才是最適當的做法。