iPhone 18 Pro Max im Leistungstest: Die KI-Power des A20 Pro sticht hervor

Der A20 Pro im iPhone 18 Pro Max erzielt in synthetischen Tests hohe Werte, wobei der deutlichste Unterschied bei GPU-gestützten KI-Workloads zu verzeichnen ist.

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Der A20 Pro-Prozessor, den Apple im iPhone 18 Pro Max verbaut, wurde verschiedenen synthetischen Leistungstests unterzogen. Dabei wurden die CPU- und GPU-Leistung mit Geekbench 6, KI-Workloads mit Geekbench AI und die Raytracing-Leistung mit 3DMark Solar Bay Extreme Unlimited bewertet.

Die Testergebnisse zeigen, dass der A20 Pro bei der klassischen Prozessorleistung ein hohes Niveau erreicht; der eigentlich bemerkenswerte Unterschied tritt jedoch auf, wenn die GPU bei KI-Prozessen hinzugeschaltet wird.

Das iPhone 18 Pro Max wurde mit dem A20 Pro-Prozessor verschiedenen synthetischen Tests unterzogen.

TESTERGEBNISSE

Im Geekbench-CPU-Test erreichte das iPhone 18 Pro Max 4.045 Punkte im Single-Core und 11.554 Punkte im Multi-Core. Diese Ergebnisse deuten auf ein starkes Bild hin, insbesondere bei der Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche, beim Öffnen von Apps und bei Single-Core-lastigen Aufgaben. Das Multi-Core-Ergebnis ist für parallelisierbare Aufgaben wie Videobearbeitung, Code-Kompilierung und intensive Berechnungen von Bedeutung.

Der A20 Pro übertraf im Geekbench-CPU-Test die Marke von 4.045 Punkten im Single-Core.
Die für das iPhone 18 Pro Max veröffentlichten synthetischen Testergebnisse.
TestErgebnis iPhone 18 Pro Max
Geekbench CPU - Single-Core4.045
Geekbench CPU - Multi-Core11.554
Geekbench GPU - Metal62.689
Geekbench AI CPU - Single Precision6.792
Geekbench AI CPU - Half Precision12.199
Geekbench AI CPU - Quantized9.030
Geekbench AI GPU - Single Precision12.825
Geekbench AI GPU - Half Precision24.323
Geekbench AI GPU - Quantized27.142
3DMark Solar Bay Extreme Unlimited3.276
3DMark FPS-Bereich21-83 FPS
3DMark Durchschnitts-FPS22,9 FPS
Akkustand während 3DMark85 % › 85 %

Auf der GPU-Seite wurden im Geekbench-Metal-Test 62.689 Punkte erzielt. Dieser Wert spiegelt nicht nur die Spieleleistung wider, sondern auch die allgemeine Rechenkapazität bei GPU-beschleunigten Aufgaben wie Bildverarbeitung, Computational Photography, Computer Vision und maschinellem Lernen.

Im Geekbench-GPU-Test wurden für den A20 Pro 62.689 Metal-Punkte gemessen.

GPU-EFFEKT BEI KÜNSTLICHER INTELLIGENZ

Die Geekbench-AI-Ergebnisse zeigten, dass der A20 Pro bei KI-Workloads durch die GPU deutlich beschleunigt wird. Bei Verwendung der CPU wurden 6.792 Punkte bei Single Precision, 12.199 bei Half Precision und 9.030 Punkte im Quantized-Test gemessen.

Wenn dieselben KI-Workloads auf der GPU ausgeführt wurden, stiegen die Werte auf 12.825 bei Single Precision, 24.323 bei Half Precision und 27.142 im Quantized-Test. Demnach gab es bei Single Precision einen Anstieg von etwa 89 Prozent, während sich das Half-Precision-Ergebnis fast verdoppelte. Der größte Unterschied wurde beim Quantized-Test verzeichnet, der etwa das Dreifache des CPU-Ergebnisses erreichte.

Bei den Geekbench-AI-Ergebnissen sorgte die GPU-Beschleunigung für einen deutlichen Unterschied, insbesondere beim Quantized-Test.

Diese Ergebnisse zeigen, dass die Ausführung der richtigen KI-Workload auf der geeigneten Hardwareeinheit einen erheblichen Leistungsunterschied bewirken kann. Man sollte jedoch nicht vergessen, dass synthetische Tests allein nicht die tägliche Nutzungserfahrung bestimmen. Die tatsächliche Leistung kann je nach verwendeter App, KI-Modell, Datentyp, Framework und Apples Softwareoptimierungen variieren.

Im 3DMark Solar Bay Extreme Unlimited-Test erreichte das Gerät 3.276 Punkte. Während des Tests wurde ein FPS-Bereich von 21-83 gemessen, bei durchschnittlich 22,9 FPS. Dass der Akkustand während der Testdauer bei 85 Prozent blieb, gehörte ebenfalls zu den veröffentlichten Ergebnissen.

Synthetische Tests geben Aufschluss über die allgemeine Leistung des A20 Pro in Bezug auf CPU, GPU und künstliche Intelligenz.

Das Gesamtbild zeigt, dass der A20 Pro im iPhone 18 Pro Max sowohl bei der CPU als auch bei der GPU starke Ergebnisse liefert; der bemerkenswerteste Bereich ist jedoch die GPU-gestützte KI-Leistung. Insbesondere der Sprung im Quantized-AI-Test unterstreicht die Bedeutung der Hardwarebeschleunigung für KI-Prozesse auf dem Gerät.