Apple 发布 M5 芯片：GPU 塞入神经加速器，AI 峰值算力翻 4 倍

过去几年大家聊端侧 AI，焦点基本全在 NPU 上。苹果每次讲 Apple Silicon，也习惯把 Neural Engine 单独拿出来数算力。

到了 10 月 15 日发布的 M5 芯片，剧本突然变了。苹果没有继续死磕单纯放大 NPU，而是把手术刀动向了 GPU。

把张量计算塞进每一个 GPU 核心

M5 采用了第三代 3 纳米工艺，最惹眼的改动是全新的 10 核 GPU。苹果在每一个 GPU 核心里都硬塞进了一个专用的神经加速器（Neural Accelerator）。

这一改动带来的数字非常夸张。苹果官方数据显示，M5 的 GPU 峰值 AI 计算性能直接达到了 M4 的 4 倍以上，对比早期的 M1 更是飙升到了 6 倍以上。

以往在 Mac 或 iPad 本地跑大模型，比如用 Draw Things 跑图像生成扩散模型，或者通过 webAI 跑本地大语言模型，GPU 往往要分担大量矩阵运算。现在每个 GPU 核心自带加速单元，配合 Metal 4 里的 Tensor API，开发者可以直接调动这些硬件，不需要在 NPU 和 GPU 之间来回倒腾数据。

图形本身也没落下。新架构配合第三代光线追踪技术和重构的第二代动态缓存，让日常图形渲染速度相比 M4 提升了 30%，光线追踪场景更是提升了 45%。

内存带宽冲上 153GB/s，首发三款硬件

本地跑 AI 最怕的从来不是算力够不够，而是内存带宽够不够宽、塞不塞得下参数。

M5 把统一内存带宽拉到了 153GB/s，比 M4 增加了近 30%，相当于 M1 的两倍多。最大支持 32GB 统一内存，足够你在后台跑着大模型，前台还能同时开着 Photoshop 和 Final Cut Pro。

CPU 方面则是最多 10 核架构，包含 4 个性能核与 6 个能效核，苹果称其拥有全球最快的性能核心，多线程性能相比 M4 提升了 15%。独立的 16 核 Neural Engine 也做了升级。

这次首批搭载 M5 的设备阵仗不小，14 英寸 MacBook Pro、iPad Pro 以及 Apple Vision Pro 同步更新并开启预订。特别是 Vision Pro，换上 M5 后屏幕能多渲染 10% 的像素，刷新率顶到了 120Hz，生成 Persona 和把 2D 照片转成空间场景的速度也明显加快。

为什么重要

我们认为，M5 最大的意义在于重构了端侧 AI 算力的分配逻辑。

过去业内一直有个隐性分工：NPU 负责后台低功耗常驻 AI 任务，GPU 只负责画画和渲染。但真实世界里的大模型推理太吃吞吐了，单纯靠十几二十核的 NPU 根本吃不下生成式 AI 的胃口。苹果把加速单元直接做进 GPU 核心，说白了就是承认了 GPU 才是重度 AI 计算的主战场。

对于创作者和开发者来说，如果你平时要在本地跑 Stable Diffusion、代码助手或者私有大模型，M5 带来的提升会非常立竿见影。加上 Metal 4 的 Tensor API 开放，后续主流开源框架的适配会快很多。哪怕你只是日常用用 Apple Intelligence 的修图或生图功能，等待时间也会大幅缩短。

不过隐患也在这里。统一内存起步配置和容量上限依然卡在 32GB 这一档，要想在本地顺畅跑动更大参数量的模型，标准版 M5 依然会感到内存吃紧。我们觉得现在不需要盲目为了 AI 换机，但如果你手头还是 M1 或 M2 世代的设备，M5 展现出的硬件架构转向，确实到了值得认真考虑升级的节点。