Zwei Chips über Nacht auf einen Schlag vorgestellt, Apple verstärkt seine Bemühungen im Bereich KI-Computer – sind diese beiden neuen Macs nur der Vorgeschmack?
Apple hat den Mac erneut aktualisiert.
Am Abend des 25. August stellte Apple plötzlich die neuen Mac mini und Mac Studio vor. Das Aussehen hat sich kaum verändert, sogar die Produktpositionierung ist völlig überraschungsfrei: Der Mac mini bleibt kompakt, elegant und leistungsstark, während der Mac Studio nach wie vor das Leistungsmonster unter den Desktop-Macs für professionelle Nutzer ist.
Vorausgesetzt, man schaut nicht auf den Preis.
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Der neue Mac mini hat auf dem chinesischen Festland einen Einstiegspreis von direkt 6999 Yuan. Die vorherige Generation des M4 Mac mini kostete in der Basisversion nur 4499 Yuan, selbst nachdem der Preis in diesem Jahr wegen einer Erhöhung des Speichers einmal auf 5999 Yuan angehoben wurde. Doch mit dem neuen Produkt ist die Einstiegshürde um ein Vielfaches gestiegen.
Noch extremer ist es beim Mac Studio. Die Version mit M5 Max ist bereits nicht günstig, die absolute Top-Variante mit M5 Ultra hat einen Einstiegspreis von direkt 46999 Yuan. Wählt man noch mehr Arbeitsspeicher und Speicherplatz, kann der Preis problemlos auf einen sechsstelligen Betrag ansteigen.
Ist Apple verrückt geworden?
Wenn man sich diese Generation von Produkten genauer anschaut, stellt man fest, dass Apple diesmal nicht einfach nur durch Preiserhöhungen Aufmerksamkeit erregen will. Der Mac mini wird erstmals mit dem brandneuen M6 ausgeliefert, Apples erstem 2-nm-Chip. Der Mac Studio hingegen bringt den M5 Ultra mit, dem ersten Chip in der Geschichte von Apple, der eine Architektur mit vier Dies (Halbleiterkernen) nutzt.
Seit der Einführung des M1 im Jahr 2020 hat Apple Silicon, Apples eigene Chiparchitektur auf ARM-Basis, sechs Jahre Entwicklung hinter sich. Die Upgrade-Logik der vergangenen Apple-Chip-Generationen war klar: Die CPU wurde etwas schneller, die GPU etwas leistungsfähiger, die Fertigungstechnik schrittweise verbessert, und mit den Varianten Pro, Max und Ultra wurde die Leistungsskala stetig nach oben getrieben.
Mit M6 und M5 Ultra ist Apple endlich in der 2-nm-Ära angekommen, hat die CPU-Kernarchitektur neu angepasst und die Interconnect-Architektur von der vorherigen Verbindung zweier großer Chips zu einer Struktur weiterentwickelt, bei der vier Dies gemeinsam einen einzigen SoC bilden.
Gleichzeitig ist KI nun endlich in das Zentrum des Chipdesigns gerückt.
Mit dem M6 ist Apple endlich in der 2-nm-Ära angekommen
Zuerst die einfachen Änderungen der Spezifikationen des M6: Die CPU wuchs von 10 auf 12 Kerne, die GPU ebenfalls von 10 auf 12 Kerne, die Speicherbandbreite stieg von 153 GB/s beim M5 auf 170 GB/s, und der Neural Engine besteht nun direkt aus zwei Gruppen mit je 16 Kernen.
Die Spezifikationen sind ein Aspekt, aber das wirklich Bemerkenswerte am M6 liegt woanders.
Zuerst einmal die 2-nm-Fertigung.
Seit dem M3 sind drei aufeinanderfolgende Generationen von M-Serie-Chips von Apple bei 3 nm geblieben. Der M3 nutzte die erste Generation der 3-nm-Technik, M4 und M5 verbesserten das Verfahren stetig. Mit dem M6 ist Apple endlich in der 2-nm-Ära angekommen und hat den ersten 2-nm-Chip in seiner Firmengeschichte vorgestellt.
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Höhere Transistordichte sorgt dafür, dass der M6 auf kleinerer Fläche mehr Leistung und Energieeffizienz erreicht. Für Nutzer lässt sich das auf zwei Begriffe reduzieren:
Schneller, stromsparender.
Laut Daten von TSMC kann das N2-Verfahren (erste Generation der 2-nm-Technik) im Vergleich zu N3E (zweite Generation der 3-nm-Technik) bei gleicher Leistungsaufnahme die Leistung um bis zu 15 % steigern, und bei gleicher Leistung den Stromverbrauch um bis zu 30 % senken.
Das sind natürlich die theoretischen Vorteile des Fertigungsverfahrens, ohne Berücksichtigung von Architekturverbesserungen, und sie lassen sich nicht direkt mit der tatsächlichen Leistungssteigerung des M6 gleichsetzen. Aber es erklärt eine wichtige Frage: Warum Apple bei dieser Generation des Basis-M-Chips so viele CPU-, GPU- und KI-Einheiten unterbringen kann, und gleichzeitig den Stromverbrauch und das Kühlverhalten beizubehalten, die für kleine Geräte wie den Mac mini so wichtig sind.
Anders ausgedrückt: Die 2-nm-Technik des M6 fügt nicht nur ein paar Punkte bei Leistungstests hinzu, sie schafft Raum für Apple, die Leistungsressourcen des gesamten Chips neu zu verteilen.
Diesen "Raum" nutzt Apple zuerst bei der CPU.
Die CPU-Architektur des vorherigen M5 folgte noch dem typischen Apple-Silicon-Ansatz "Großer Kern + Kleiner Kern". Beim M6 sind die 12 CPU-Kerne nun offiziell in drei Gruppen unterteilt: 2 Superkerne, 4 Leistungskerne und 6 Effizienzkerne.
Die mittlere Gruppe der "Leistungskerne" ist besonders auffällig.
Als Apple Anfang dieses Jahres den M5 Pro und M5 Max vorstellte, hat Apple sein CPU-Kernsystem heimlich neu definiert. Die bisher bekannten Hochleistungskerne wurden in "Superkerne" umbenannt, und gleichzeitig die neuen "Leistungskerne" hinzugefügt.
Laut Apple sind die "Superkerne" für maximale Single-Thread-Leistung ausgelegt, während die "Leistungskerne" bei Multithread-Aufgaben mit geringerem Stromverbrauch eine große Rechenleistung liefern. Beim M6 wird diese Architektur erstmals auf den einfachsten Chip der M-Serie angewendet, die Multithread-Leistung steigt im Vergleich zum M5 um bis zu 20 %.
Das ist typisch für Apple. Gerade beim Mac mini ist das Gehäuse sehr kompakt, die Kapazitäten von Stromversorgung und Kühlung haben klare Grenzen, Leistungssteigerungen müssen immer im Zusammenspiel mit der Energieeffizienz berechnet werden.
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Bei der GPU gibt es ähnliche Änderungen: Der M6 erweitert die GPU von 10 auf 12 Kerne. Noch wichtiger ist aber, dass Apple seit dem M5 in jeden einzelnen GPU-Kern einen "neuronalen Netzwerkbeschleuniger" integriert hat – ein Konzept, das den CUDA-Kernen und Tensor-Kernen von Nvidia sehr ähnelt.
Der M6 setzt dieses Design fort: Die GPU ist sowohl für Grafikaufgaben als auch für KI zuständig.
Tatsächlich gewinnt die Bedeutung der GPU für große Sprachmodelle, Bildgenerierung und andere generative KI-Workloads rasant an Bedeutung. Je größer das Modell, desto höher der Bedarf an paralleler Berechnung und Speicherdurchsatz – da wird die GPU schnell zur Hauptverarbeitungseinheit.
Die aktuelle Strategie von Apple ist also, die traditionellen Stärken der GPU bei massiver paralleler Berechnung zu behalten, und gleichzeitig jedem GPU-Kern einen dedizierten neuronalen Netzwerkbeschleuniger hinzuzufügen.
Die GPU bleibt eine GPU, wird aber immer mehr zu einer Einheit, die speziell für generative KI angepasst ist.
Gleichzeitig ist der M6 erstmals mit zwei Gruppen von 16-Kern-Neural-Engines ausgestattet, deren Rechenleistung bis zum Doppelten der Vorgängergeneration reicht. Die Systemframeworks können beide Neural-Engines automatisch gleichzeitig aufrufen.
Diese Änderungen bedeuten nicht, dass der M6 plötzlich von einem Consumer-Chip zu einem KI-Monster geworden ist. Der maximal verfügbare einheitliche Arbeitsspeicher beträgt immer noch nur 32 GB, und mit einer Bandbreite von 170 GB/s ist es unmöglich, wirklich große lokale KI-Modelle auszuführen.
Aber die Richtung des M6 ist sehr klar: Bisher sorgten die Basis-Chips der M-Serie dafür, dass "fast alle Computeraufgaben schnell erledigt werden". Ab dem M6 denkt Apple stärker darüber nach, wie der Chip Rechenleistung verteilen soll, wenn normale Nutzer in Zukunft lokal KI-Anwendungen ausführen, Agenten aufrufen, Bilder generieren und mittelgroße oder kleine Modelle betreiben.
Dafür hat Apple fast die drei Bereiche CPU, GPU und KI gleichzeitig neu aufgestellt.
Und das ist nur die Basisversion. Beim M5 Ultra, diesem "Super-Kleber-Monster", löst Apple ganz andere Probleme.
Der M5 Ultra ist Apples "Super-Kleber-Monster"
Wie groß kann ein einzelner Chip überhaupt noch werden? Schauen Sie sich einfach den M5 Ultra an:
Er verfügt über bis zu 36 CPU-Kerne, 80 GPU-Kerne, 32-Kern-Neural-Engine, einen einheitlichen Arbeitsspeicher von bis zu 512 GB und eine Bandbreite von 1,2 TB/s.
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Allein die Anzahl der CPU- und GPU-Kerne ist nicht besonders erschreckend. Die vorherige Generation des M3 Ultra hatte bereits 32 CPU-Kerne und 80 GPU-Kerne, und 512 GB einheitlicher Arbeitsspeicher gibt es schon länger.
Das Besondere ist, dass Apple erstmals vier Dies miteinander verbindet.
Im Wesentlichen besteht der M5 Ultra aus zwei M5 Max-Chips mit je zwei Dies, die über die neue UltraFusion-Interconnect-Technik verbunden werden – am Ende entsteht so eine Architektur mit vier Dies, die gemeinsam einen einzigen SoC bilden.
Das klingt nach dem "Kleber-Trick", und im Grunde kann man es auch so verstehen. Nur ist dieser "Kleber" extrem teuer, und die technische Herausforderung ist viel größer, als einfach vier Chips nebeneinander zu platzieren.
Zuerst eine kurze Erklärung, warum Apple das tut.
Eine der direktesten Methoden, die Leistung von Chips über Jahrzehnte zu steigern, war es, die Chips immer größer zu machen und mehr Transistoren, mehr CPU- und GPU-Kerne unterzubringen. Aber Chips können nicht unbegrenzt wachsen: Die Fläche, die ein Lithographiegerät bei einer Belichtung verarbeiten kann, hat eine Obergrenze. Je größer die Chipfläche auf einem Wafer ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, auf Herstellungsfehler zu stoßen:
Stellen Sie sich vor, es gibt einen winzigen Fehler auf dem Wafer. Wenn er neben einem sehr kleinen Chip liegt, wird wahrscheinlich nur dieser eine Chip unbrauchbar. Wenn Sie aber einen riesigen Chip herstellen, kann derselbe winzige Fehler den ganzen teuren großen Chip komplett zerstören.
Je größer der Chip, desto schwieriger ist es, die Ausbeute zu kontrollieren, und die Kosten steigen extrem an. Deshalb ist es bei modernen Hochleistungs-Chips immer beliebter, sie "zerlegt" zu fertigen: AMD hat Ryzen und EPYC schon sehr früh massiv mit Chiplet-Designs ausgestattet, auch Nvidia, Intel und Apple entwickeln sich stetig in Richtung Multi-Die-Packaging.
Es ist einfach, einen Chip zu zerlegen – aber es ist sehr schwer, ihn wieder zu "einem einzigen Chip" zusammenzufügen.
Denn der Datenaustausch innerhalb von CPU und GPU läuft extrem schnell. Wenn die Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen den vier Dies zu langsam ist, muss die CPU warten, bis sie Daten auf einem anderen Die abrufen kann, und auch die GPU erlebt Verzögerungen, wenn sie Ressourcen über verschiedene Dies hinweg nutzt – das würde die tatsächliche Leistung verschlechtern, statt sie zu verbessern.
Deshalb liegt der Schlüssel bei der UltraFusion-Chip-Interconnect-Technik.
Die vorherige Generation des M3 Ultra nutzte ebenfalls UltraFusion, verband aber nur zwei Dies mit einer Latenz-armen Bandbreite von über 2,5 TB/s. Beim M5 Ultra mit vier kooperierenden Dies hat Apple die Bandbreite zwischen den Dies direkt auf über 4,4 TB/s angehoben, und die Verbindungsdichte wurde um mehr als das 6-fache verbessert.
Mit 4,4 TB/s, die sogar weit über der 1,2 TB/s des einheitlichen Arbeitsspeichers des M5 Ultra selbst liegt, kombiniert mit extrem niedriger Latenz der Interconnects und der Zusammenarbeit von Hardware und Software, wird das echte "Vier-in-Eins"-Erlebnis erreicht – sowohl für Software als auch für den Nutzer.
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Aus dieser Perspektive bestimmt die Vier-Die-Architektur auch, wie sich Apple Silicon in Zukunft weiterentwickeln kann. Wenn mehr CPU-Leistung gebraucht wird, lassen sich weitere Rechen-Dies hinzufügen. Wenn eine größere GPU benötigt wird, lassen sich die GPU-Ressourcen weiter erweitern.
Sogar in ferner Zukunft ist es durchaus möglich, dass Apple je nach Produkt Rechen-, KI-, Ein-/Ausgabe- oder andere Module in verschiedene Dies aufteilt und dann neu kombiniert.
Gleichzeitig verschlingt KI gerade massiv Rechenleistung und Arbeitsspeicher. Die Vier-Die-Architektur des M5 Ultra trifft