Apple、AI性能を飛躍的に向上させたM5チップを発表

 (apple.com)
3 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-10-16 | 3件のコメント | WhatsAppで共有
  • M5チップは、GPUの各コアにNeural Acceleratorを内蔵し、AI演算速度をM4比で4倍以上引き上げた
  • 10コアGPU、16コアNeural Engine、153GB/sのユニファイドメモリ帯域幅を組み合わせ、オンデバイスAIモデルとグラフィックス処理の両方で性能を大幅に強化
  • MacBook Pro 14、iPad Pro、Apple Vision Proに搭載され、AIベースのワークフロー、拡散モデル、言語モデルの実行速度を大きく向上
  • 新しい第3世代レイトレーシングエンジンと第2世代Dynamic Cachingにより、ゲームや3Dアプリで最大45%向上したグラフィックス性能を提供
  • Appleは、M5チップをAI時代の中核プラットフォームと位置づけ、電力効率と性能の両面でApple Siliconの次世代の飛躍を意味すると強調

M5チップ概要

  • M5チップは第3世代3nmプロセスで製造された次世代Apple Silicon SoCで、AIワークロード向けに全面的に再設計された
  • 10基のGPUコアそれぞれにNeural Acceleratorを統合し、M4比4倍、M1比6倍に向上したAI演算性能を実現
  • 4つの高性能コアと6つの高効率コアで構成された10コアCPUにより、M4比で15%高速なマルチスレッド性能を提供
  • 16コアNeural Engine、強化されたメディアエンジン、153GB/sのメモリ帯域幅により、システム全体の効率を強化

AIとグラフィックス性能の革新

  • M5の次世代GPUアーキテクチャは、すべての演算ブロックがAI向けに最適化されており、GPU内のNeural Acceleratorが直接AI演算を処理する
    • Draw Things、LM StudioなどのオンデバイスAIアプリの実行速度が大幅に向上
  • 第3世代レイトレーシングエンジンと第2世代Dynamic Cachingの組み合わせにより、グラフィックス処理性能はM4比で30%、M1比で2.5倍向上
  • Cyberpunk 2077などの高負荷ゲームで120Hz対応と滑らかなフレーム遷移を実現
  • Appleの公式フレームワーク（Core ML、Metal Performance Shaders、Metal 4）ベースのアプリは、即座に性能向上の恩恵を受けられる
  • 開発者はMetal 4 Tensor APIを通じて、GPU内のNeural Acceleratorを直接制御できる

Neural EngineとApple Intelligence

  • 16コアのNeural Engineは、CPU・GPUのNeural Acceleratorと連携して高速なAI演算を処理する
  • Apple Vision Proでは、写真の3D変換やPersona生成などの複雑なAI機能がさらに高速に動作
  • Apple Intelligenceベースの言語モデルおよびImage Playgroundツールの応答速度が向上し、オンデバイスAI体験を改善
  • 開発者もApple Intelligenceモデルを活用する際、M5の強化されたNeural Engineによる性能改善を体感できる

メモリアーキテクチャ

  • 153GB/sのユニファイドメモリ帯域幅は、M4比で30%増、M1比で2倍以上に向上した数値
  • 単一メモリプール構造により、CPU・GPU・Neural Engineが同じ大容量メモリにアクセス可能
  • 32GBメモリ構成では、Photoshop、Final Cut Proなどの高負荷クリエイティブアプリと大規模AIモデルを同時にスムーズに実行可能
  • 大規模AIモデルとリアルタイムグラフィックスレンダリングの性能を最大化

電力効率と環境

  • M5は、業界最高水準の電力効率を維持しながら性能を大幅に向上
  • Apple 2030イニシアチブの一環として、生産・素材・電力・輸送の全工程で炭素排出削減を推進
  • M5チップ搭載デバイスはエネルギー効率基準を満たし、製品ライフサイクル全体にわたるエネルギー消費を最小化

総合的な意味

  • M5チップは、Apple Siliconの進化がAI中心のコンピューティング時代へ本格的に移行したことを象徴する
  • GPUとNeural Engineの統合設計により、オンデバイスAI性能はクラウド依存を減らし、個人デバイスの計算自立性を高める方向へ進化
  • Appleはこれにより、MacBook Pro、iPad Pro、Vision Proを次世代のAIクリエイティブプラットフォームとして再定義している

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3件のコメント

 
tsboard 2025-10-21

AIで出遅れたAppleの悪あがきのようにも見えますが、それでもやはり期待してしまいますね（笑）
 
GN⁺ 2025-10-16
Hacker Newsのコメント
  • 表に整理すると
    Chip Process CPU Cores GPU Neural Engine メモリ帯域幅 ユニファイドメモリ Geekbench シングル/マルチ
    M1 5 nm G1 8: 4P+4E 7–8 16-core 68.25 GB/s 16 GB 2346 / 8346
    M2 5 nm G2 8: 4P+4E 8–10 16-core 100 GB/s 24 GB 2586 / 9672
    M3 3 nm G1 8: 4P+4E 8–10 16-core 100 GB/s 24 GB 2965 / 11565
    M4 3 nm G2 10: 4P+6E 8–10 16-core 120 GB/s 32 GB 3822 / 15031
    M5 3 nm G3 10: 4P+6E 10 16-core 153 GB/s ≤32 GB 4133 / 15437 (9 core)
  • 32GBから24GBにユニファイドメモリが減っている点が興味深い。おそらくAppleは、M4チップが標準モデルに多すぎるメモリを許してしまったと判断し、Pro/Maxチップとの差別化を広げようとしたのではないかと推測する。ただ、最新のMacbook Proでは32GBオプションもサポートされているので、表の24GB M5は単なる誤記の可能性もある
  • 自分の M3 Max ももうすぐ旧式になりそうだが、M6やM7 Maxにアップグレードしたら本当にすごそう
  • TSMCの 2nm プロセスが来年にずれ込んだのか、それとももともと2026年の計画だったのか気になる
  • M5のマルチコアGeekbenchスコアは 9コア版 のもの。10コアのスコアはまだ公開されていない
  • M5 MacBook Proは依然としてBroadcomのWiFiチップを使っているが、M5 iPad ProはN1とC1Xチップを搭載していて期待が持てる。
    Appleはハードウェア面では信じられないほど素晴らしい仕事をしていると思う。
    ソフトウェアチームは本当に目を覚ます必要がある。M1自体があまりにも強力なので、ほとんどのユーザーにはアップグレード不要なレベルだ。
    それなのに新しいOSのTahoeは、ここ数年ずっと同じようにやってきた作業をするだけで、M1 Airを突然遅くしてしまう。
    もしこれが意図的なスローダウンなら本当にがっかりだ
    • Tahoeにアップデートしてから、32GB M2 Proの仕事用ノートPCが家の遅いPCみたいにもっさりするようになった。
      マウスポインタまで瞬間移動しているように感じる。アクセシビリティ設定で透明度を無効にしても解決せず、むしろ悪化した
    • ソフトウェア関連では最近のAppleに本当にイライラさせられる点が多い。
      • iPhoneをApple TVリモコンとして使っているのに、突然音量調整ができなくなるなど、一貫性のないUIが問題
      • Face IDを強制する認証方式が窮屈。スキー場では当然Face IDが使えないのに、すぐパスワード入力に行けない
      • Apple TVでペアレンタルコントロールを入力するときも、わざわざPIN選択画面を経由させる。最初からPIN入力画面を出す方が便利なはず
      • iPhoneをリモコンとして使うときも、保護者承認の段階で自動的に進むようにしてほしい
    • Appleのハードウェアチームは奇跡のような仕事をしているが、それを動かすソフトウェアは期待に届いていないと思う。まるでまったく別の2社がそれぞれ動いているような感じだ
    • M5 MacBook ProのWiFiチップやiPad ProのN1、C1Xが本当に優れているのかはまだ判断しづらい。Appleのセルラーモデムでも満足できない経験は多かった。
      M1がパワフルだというのは誇張だと思う。電力あたりの性能は優秀だが、実際の演算量ではRyzen 9 7945HXがM1 Maxの3倍、Intel Core Ultra 7 265kは3.5倍ほど処理できる
    • もしAppleがハードウェアとソフトウェアの組織を完全に分離し、ハードウェアをもっと標準化して、macOS/iOSを多数の選択肢のひとつにするなら本当に期待できそう。現実的には無理だろうけど夢は見る
  • Appleハードウェアはスペック上は印象的だが、Linuxを直接動かせないMacは買いたくない。Appleの作った統制されたエコシステムが嫌いだ。
    ARM対x86の問題もある。互換ディストリビューションが出たとしても、デスクトップ用途では多様なソフトウェアやゲームまで動かしたいので、ARMにはまだ限界が多い。ノートPCではまだしも合理的な選択肢になったが、本当に自由で実用的なARMデスクトップはまだ先だと思う
    • 実際、MacでもLinuxはかなりよく動く。ParallelsやVMware Fusionを使ったことはある？ 特にParallelsは2D/3D/ビデオアクセラレーション、一時停止、ホストOSとの統合などをよくサポートしている。
      もしそれが好みでないなら、Tahoeの新しいネイティブコンテナ機能でdockerhubなどから直接コンテナを動かせる。
      それにmacOSエコシステムを「囲い込み」と言うけれど、アプリのインストールも自由だし、homebrewでほとんどすべてのオープン/非オープンソフトウェアが使える
    • Linuxがしっかり動くARMノートPCをずっと探している。Lenovo製品にも注目しているが、Linuxサポートはまだ不十分
    • Appleで正規サービスを受けようとすると、むしろ意図的にアップセルされている気分になる。キーボード交換で$1500取られることさえある。Appleはリサイクルや旧モデルの廃棄にも依然として消極的だ。そして今でも囲い込まれた環境で、自分のデバイス上でできる選択肢は限られている
    • M1とM2のMacはAsahi Linuxではかなりよく動く（まだM3、M4、M5は未対応）
    • もうコンピューティング速度そのものにはあまり意味がないと思う。Wirthの法則があまりにもひどく発動しない限りは問題ない
  • Neural Engineの改善に関する具体的な情報が今回も見当たらない。
    Apple Neural Engine（ANE）に関する情報のほとんどはApple公式文書かリバースエンジニアリングから出てくる（Githubリポジトリ）。今回もtransformer性能への対応として何らかの改善があったのではないかと推測する。
    transformer研究に関するAppleの論文もかなり興味深い:
    • transformers on the Neural Engine
    • vision transformers
      ソフトウェア面ではMLXでかなり改善されたが、まだできる改善はあると思う。M5 Maxでどれだけ進歩するか見守りたい
      どれだけ改善があっても前世代には適用されないし、いちばん残念なのは依然として8GBユニファイドメモリの提供を続けている点だ
    • おっしゃる通り、最近では（去年〜2年前から）すべてのMacの基本モデルが16GBスタートになっている。MacBook Airも同様だ
    • さらに速い演算性能が必要になるケースもある。特にcontextが大きいvision language modelなどではそうだ。自分の理解では、従来のANEはconvolution処理と演算効率に最適化されていた一方、新しいneural acceleratorは柔軟性と性能重視に向かっている
    • MLXはまだNeural Engineを使っていないと理解している。むしろNeural Engineは諦めて、GPUのmetal/tensorユニットに集中した方がよい
    • 推測だが、今回はNVIDIAのようにGPUコア内にsystolic arrayを入れたのではないか。それがM4比でMLX速度を4倍にする唯一の方法に見える
    • ユニファイドメモリはいつもVRAMより不足しがちだ。自分の16GB VRAMでも足りないと感じる。しかもAppleはストレージを高くしすぎていて、本当にローカルAIでカレンダー、メール、写真、メモなどを自由に解析させたくても、256GB〜1TBの選択肢しかないのが制約になっている
  • Appleシリコンには行列積（matrix multiplies）を処理できるハードウェアユニットが複数ある
    1. CPU SIMD/NEON
    2. CPU AMX coprocessor（M1〜M3）
    3. CPU SME（M4）
    4. GPU（Metal compute shader+simdgroup-matrix+mps matrix）
    5. Neural Engine（CoreML advisory）
      そしてM5には各コアに「Neural Accelerator」が追加されたように見える
    • 各ユニットがメモリ階層の異なるポイントを扱うのだから、むしろ理にかなっている。プログラマの立場でもレイテンシやスループットを細かく制御できるので好ましい
    • PyTorchのようなライブラリがこうした複雑さをうまく抽象化してくれるのはありがたい。最初から自分で作る立場ならかなり複雑になるだろう
    • Appleのソフトウェア（たとえばFinal Cut）が、こうした「重複した」行列積ユニットを同時に活用して性能を最大化しているのか気になる。マルチタスクの性質上、OSレベルでは複数ソフトウェアが各リソースを分散して使うが、こういう極端な同時活用も試したら面白そうだ
    • これがそんなに変な設計かどうかはよく分からない。matmulのような演算は今やあまりに日常的に使われる基本演算だ。1994年のMac Quadraにも多数の浮動小数点ユニットがあったし、1984年のMacにはなかった
    • すべての行列積ユニットを同時に使えないのか気になる。実用的ではなくても、遊びで試してみたらどうだろう。CPUもスーパースカラー構造なら、一部の演算を並列実行できるかもしれない
  • iPad Proのチップはストレージ容量によってbinningされている
    • 512GB以下: 3 P-cores + 6 E-cores
    • 1TB以上: 4 P-cores + 6 E-cores
      出典
    • ストレージ容量の等級ごとに性能差をつけるのは、Appleがストレージ価格を非常に高く設定していることを考えると、本当に嫌悪感のあるマーケティングだ
  • 最近のAppleを見ると、ハードウェアチームの方がソフトウェアチームよりずっと良い仕事をしている印象を受ける
    • これはApple史上初めてではない。68kからPowerPCへの移行時もハードウェア性能は大きく伸びたが、ソフトウェアが追いつかなかった。コアシステムはほぼOS 9までエミュレーションで動いていたし、保護メモリやプリエンプティブマルチタスクもかなり不十分だった。TaligentやCoplandプロジェクトも頓挫し、NeXT買収を経てMac OS Xが出た。この頃まではソフトウェアがMacの差別化要因だったが、それもIntel移行後に低下し、M1 Macの登場から再びハードウェアが前に出るようになった感じがする
    • ソフトウェアは範囲が広がり、不必要な機能追加や放置されたアプリが増えやすい。一方でハードウェアは製造原価という制約があるので範囲が限定される。今のAppleには、ソフトウェアの不要な範囲や製品を大胆に整理する誰かが必要だ
    • データセンター/クラウド向けでない大半のソフトウェアは、どんどんひどくなっている気がする。この状態に慣れた人たちが意思決定者になっていくので、今後はもっと悪くなると思う
    • 実は今に始まった話ではなく、Appleソフトウェアの品質は昔から微妙だった。昔のiTunesもタグ編集時にファイルをひとつずつ本当に遅く書き込んでいたし、ビジュアルデザインやデザインガイドは優れていても、それ以外で卓越したソフトウェアという印象はあまりない
    • Appleは本質的にハードウェア企業だ。コンシューマ向けOSを無料で提供する一方、Microsoftは主にOS販売に注力してきた。いまやSoCパッケージまで自社設計して、こうしたハードウェアの強みをしっかり示していると思う
  • 今回初めて、Appleがマーケティングで直接「AI」という用語を使ったのを見た。以前は「機械学習」や「Apple Intelligence」という表現しか使っていなかった
    • 結局Appleもhypeに屈したように見える。「機械学習」という用語を守っていたAppleの最後の矜持のように感じていたので残念だ
    • もちろんAppleがdiffusionモデルやLLMのような汎用AIを導入するなら、AIと呼んでも構わないと思う。それでもPRでは最低限Apple Intelligenceにも触れてほしかった
    • 完全に望みがないわけではない。AIがApple Intelligenceの略として使われている可能性もあるから、そういう想像もできる
    • 自分はAppleが宣伝しているAIは、実際にはApple Intelligenceを意味していると信じたい
  • M5発表では、AI向けGPU演算が M4比で4倍 速くなったとしているが、おそらくラボ条件での話だろう。実際、iPadとMacBook ProのM5はどちらも「3.5倍高速なAI性能」を主張しているのに、実際のデモではM4比で1.2〜2.3倍になった例しかない。いったいどんなテストで3.5倍を算出したのか気になる
    • M5はFP4演算サポートを追加すると言われている。そのためQ4 quantizedモデル（BF16よりはるかに低精度）では速度差が大きいのだろう
    • Appleに限らず競合各社も2世代前のチップと比較することが多いので、こうした数値の盛り方も理解はできる
  • 今回のM5チップにも「Memory Integrity Enforcement」（A19/A19 Proに導入されたセキュリティ機能）が搭載されているのか気になる
    • 同じCPUコアを使っているなら、当然サポートされている可能性は高い
 
xguru 2025-10-16

プレスリリースで AI を強調しているあたり、どこかAppleの切迫感も感じられますね。
GPUにニューラルネットワークアクセラレータまで統合してAI演算速度を引き上げたのは画期的ではあるので、オンデバイス性能はかなり上がりそうです。あとはここにどれだけ優れたモデルが載るかが鍵ですね（笑）