2나노 M6, 12코어 CPU·GPU와 듀얼 엔진 탑재

M5 Ultra, 1.2TB/s 대역폭·최대 80코어 GPU

핵심 요약

  • Apple은 8월 25일 12코어 CPU와 12코어 GPU를 탑재한 2나노미터 M6를 공개했다.
  • Apple은 8월 25일 최대 36코어 CPU와 최대 80코어 GPU를 갖춘 M5 Ultra를 공개했다.
  • M5 Ultra는 8월 25일 발표 기준 최대 512GB 통합 메모리와 1.2TB/s 메모리 대역폭을 지원한다.

Apple이 8월 25일 신형 Mac mini용 2나노미터 칩 M6와 신형 Mac Studio용 쿼드 다이 칩 M5 Ultra를 공개했다고 밝혔다. M6는 12코어 CPU와 12코어 GPU를, M5 Ultra는 최대 36코어 CPU와 최대 80코어 GPU를 갖췄다.

M6는 Apple이 처음 선보인 2나노미터 칩이다. 2개의 슈퍼 코어, 4개의 성능 코어, 6개의 효율 코어로 구성한 12코어 CPU와 코어마다 Neural Accelerator를 넣은 12코어 GPU, 듀얼 16코어 Neural Engine을 탑재했다.

스리 산타남 Apple Silicon Engineering Group 부사장은 “첨단 2나노미터 공정으로 제작한 M6는 새로운 CPU 복합체, 추가된 CPU와 GPU 코어 각각 2개, 듀얼 16코어 Neural Engine, 확대된 통합 메모리 대역폭을 결합해 높은 에너지 효율로 워크로드를 처리한다”고 말했다.

Apple에 따르면 M6의 CPU는 M5보다 멀티스레드 성능이 최대 1.2배, M1보다 최대 2.4배 빠르며 단일 스레드 성능은 세계 최고 수준이다. 슈퍼 코어는 단일 스레드 작업을 맡고, 성능 코어는 슈퍼 코어와 함께 고부하 멀티스레드 작업을 처리하며, 효율 코어는 일상적인 백그라운드 작업을 담당한다.

M6 GPU의 AI 피크 연산 성능은 M5보다 약 30% 높고 M1보다 8배 이상 높다는 게 Apple의 설명이다. 셰이더 코어 구조와 Dynamic Caching을 개선하고 하드웨어 가속 레이 트레이싱을 지원했으며, 복잡한 그래픽을 위한 지오메트리 처리율은 50% 높였다.

M6는 최대 32GB 통합 메모리와 최대 170GB/s의 통합 메모리 대역폭을 제공한다. 대역폭은 M5보다 10%, M1보다 2.5배 증가했으며, 듀얼 16코어 Neural Engine의 피크 연산 성능은 이전 세대보다 최대 2배 높다. 시스템 프레임워크는 두 엔진을 동시에 활용할 수 있다.

M5 Ultra는 두 개의 듀얼 다이 M5 Max 칩을 차세대 UltraFusion으로 연결한 Apple Silicon 최초의 쿼드 다이 구조다. Apple은 다이 사이 대역폭을 4.4TB/s 이상으로, 연결 밀도를 6배 이상으로 높여 네 개의 다이가 하나의 통합 프로세서처럼 작동하도록 했다고 설명했다.

M5 Ultra의 CPU는 12개 슈퍼 코어와 24개 성능 코어를 합쳐 최대 36코어로 구성된다. Apple이 제시한 M3 Ultra 대비 성능은 단일 스레드에서 최대 1.25배, 멀티스레드에서 최대 1.3배다.

최대 80코어인 M5 Ultra GPU는 각 코어에 Neural Accelerator를 내장했다. AI용 피크 GPU 연산 성능은 M3 Ultra의 최대 4.5배, M1 Ultra의 6배 이상이며, 2세대 Dynamic Caching과 하드웨어 가속 메시 셰이딩, 3세대 레이 트레이싱을 적용해 그래픽 성능을 M3 Ultra보다 최대 40% 높였다고 Apple은 밝혔다.

M5 Ultra는 32코어 Neural Engine과 개선된 Media Engine도 갖췄다. 전용 하드웨어가 H.264와 HEVC, 4개의 ProRes 인코딩·디코딩 엔진, 하드웨어 가속 AV1 디코딩을 지원한다.

통합 메모리는 최대 512GB이며 대역폭은 M3 Ultra보다 50% 높은 1.2TB/s다. Apple은 이 구성이 대규모 데이터 세트를 로컬 메모리에 저장하고, 초당 토큰 처리 속도를 높이며, 수천억 개 매개변수의 대규모 언어 모델(LLM)을 기기에서 실행하도록 지원한다고 밝혔다.

Core AI, Core ML, Metal, Xcode 등 Apple 개발자 프레임워크와 도구는 두 칩의 CPU, GPU, Neural Engine을 자동으로 활용해 성능을 최적화한다. 개발자는 Mac에서 대규모 AI 모델을 로컬로 실행하고 미세 조정할 수 있으며, Apple Foundation Models와 App Intents 또는 자체 AI 모델로 온디바이스 AI 작업을 구축할 수 있다.

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