Apple anuncia chip M6 de 2 nm e poderoso M5 Ultra com arquitetura quad-die

Apple anuncia chip M6 de 2 nm e poderoso M5 Ultra com arquitetura quad-die

A Apple apresentou nesta terça-feira (25) seus novos processadores voltados para desktops, o M6 e o M5 Ultra, que equiparão as novas gerações do Mac mini e do Mac Studio, respectivamente. O anúncio marca duas transições arquitetônicas importantes para a fabricante: a estreia da litografia de 2 nanômetros no modelo de entrada e a adoção inédita de um design “quad-die” na versão de altíssimo desempenho.

O foco central de ambas as atualizações é o processamento local de inteligência artificial, o que reflete a estratégia da empresa em otimizar o hardware para os recursos do Apple Intelligence e a execução de grandes modelos de linguagem (LLMs) diretamente nas máquinas, sem dependência de nuvem.

O que isso muda na prática

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Apple anuncia chip M6 de 2 nm e poderoso M5 Ultra com arquitetura quad-die 5

Para quem acompanha o mercado de hardware, a principal novidade técnica é a redução da litografia no chip M6 para 2 nanômetros. Na prática, isso permite que a Apple esprema mais transistores no mesmo espaço físico. O resultado imediato é um processador que esquenta menos e consome menos energia para entregar o mesmo desempenho de gerações anteriores, ou que pode atingir velocidades maiores mantendo o mesmo consumo.

Já o M5 Ultra resolve o problema de escalar desempenho para estúdios de criação e pesquisadores de IA. Em vez de criar um chip gigantesco do zero, a Apple encontrou uma forma de “colar” os componentes de processadores menores de forma tão eficiente que o sistema os enxerga como um único cérebro de altíssima capacidade. Isso permite carregar modelos de inteligência artificial pesados diretamente na memória do computador.

M6: litografia de 2 nm e Neural Engine duplo

O M6 é o primeiro chip da Apple fabricado no processo de 2 nm. A configuração base traz uma CPU de 12 núcleos (sendo 2 voltados para super desempenho, 4 para performance padrão e 6 para eficiência energética). A GPU também conta com 12 núcleos, e a memória unificada atinge o limite de 32 GB, com largura de banda de 170 GB/s.

Uma mudança arquitetônica notável no M6 é a introdução do que a empresa chama de um “Neural Engine duplo” de 16 núcleos. Segundo a Apple, a estrutura dobra a capacidade de pico de processamento de IA em relação às gerações anteriores. Além disso, cada núcleo da GPU agora possui um acelerador neural integrado, voltado especificamente para agilizar a interação com LLMs locais.

Em termos de ganhos teóricos, a Apple afirma que a CPU do M6 é até 1,2 vez mais rápida em tarefas multitarefa se comparada ao chip M5, enquanto a GPU apresenta um incremento de quase 30% em cálculos de inteligência artificial.

M5 Ultra: arquitetura quad-die

Voltado para o segmento profissional de altíssima exigência, o M5 Ultra introduz uma arquitetura quad-die (quatro matrizes). A empresa utilizou sua tecnologia de interconexão chamada UltraFusion para unir dois chips M5 Max (que já possuem duas matrizes cada), criando um único sistema com largura de banda interna superior a 4,4 TB/s.

As especificações do M5 Ultra escalam de forma expressiva:

  • CPU: Até 36 núcleos (12 de super desempenho e 24 de performance).
  • GPU: Até 80 núcleos, também com aceleradores neurais individuais.
  • Neural Engine: 32 núcleos.
  • Memória unificada: Suporte a até 512 GB.
  • Largura de banda: 1,2 TB/s (um aumento de 50% em relação ao M3 Ultra).

De acordo com os testes internos da fabricante, a CPU do M5 Ultra supera o M3 Ultra em até 1,3 vez em tarefas multithread, enquanto a GPU oferece até 40% mais desempenho gráfico. O processador também inclui decodificação acelerada por hardware para o formato AV1, essencial para edição de vídeo de alta resolução na atualidade.

Foco em desenvolvedores e IA local

Com o aumento da memória unificada para até 512 GB no M5 Ultra e a implementação de aceleradores neurais em toda a linha de GPUs, a Apple posiciona os novos Macs como estações de trabalho nativas para desenvolvimento de IA.

O objetivo declarado é permitir que desenvolvedores utilizem ferramentas como o Core ML e o Xcode para compilar, ajustar e rodar modelos com centenas de bilhões de parâmetros integralmente no hardware local, sem os custos ou as restrições de privacidade do processamento em nuvem.