Configurazione di test
Tutti i benchmark sono stati eseguiti su server dedicati MyRemoteMac in condizioni identiche:
- M4 Pro: Mac Mini M4 Pro, CPU 14-core / GPU 20-core, 24GB RAM, 512GB SSD
- M4: Mac Mini M4, CPU 10-core / GPU 10-core, 16GB RAM, 256GB SSD
- M2 Pro: Mac Mini M2 Pro, CPU 12-core / GPU 19-core, 16GB RAM, 512GB SSD
- Intel i9: Mac Mini Intel Core i9 (2018), 6-core, 32GB RAM, 512GB SSD
- macOS: Sequoia 15.2, Xcode 16.2, tutti gli ultimi aggiornamenti
Punteggi Geekbench 6
Geekbench 6 misura le prestazioni pure della CPU. Il punteggio single-core indica la reattività per le attività quotidiane e le operazioni dell'IDE. Il punteggio multi-core riflette le prestazioni di build e compilazione.
| Chip | Single-Core | Multi-Core | vs Intel i9 |
|---|---|---|---|
| M4 Pro | 3,850 | 22,000 | +129% SC / +168% MC |
| M4 | 3,800 | 15,000 | +126% SC / +83% MC |
| M2 Pro | 2,750 | 14,500 | +64% SC / +77% MC |
| Intel i9 | 1,680 | 8,200 | Baseline |
Punto chiave: Il punteggio multi-core dell'M4 Pro è 2,68 volte più veloce dell'Intel i9, il che significa che i build che richiedevano 10 minuti su Intel ora si completano in meno di 4 minuti. Il miglioramento del single-core rende l'interfaccia di Xcode, il completamento del codice e l'indicizzazione notevolmente più reattivi.
Tempi di build Xcode
Abbiamo testato build pulite su un grande progetto iOS di produzione con circa 500.000 righe di codice Swift, oltre 200 target e moduli misti Swift/Objective-C.
| Chip | Tempo di build pulita | Build incrementale | Tempo risparmiato vs Intel |
|---|---|---|---|
| M4 Pro | 4m 12s | 8s | 8m 18s saved (66%) |
| M4 | 5m 45s | 11s | 6m 45s saved (54%) |
| M2 Pro | 7m 15s | 14s | 5m 15s saved (42%) |
| Intel i9 | 12m 30s | 32s | Baseline |
Come abbiamo misurato
# Clean build measurement xcodebuild clean time xcodebuild -workspace App.xcworkspace \ -scheme App \ -destination 'platform=iOS Simulator,name=iPhone 16' \ build 2>&1 | tail -1 # Incremental build (single file change) touch Sources/App/ContentView.swift time xcodebuild -workspace App.xcworkspace \ -scheme App \ -destination 'platform=iOS Simulator,name=iPhone 16' \ build 2>&1 | tail -1
Build pulita Swift Package Manager
Abbiamo testato un progetto Swift Package Manager con 50 dipendenze, inclusi pacchetti di grandi dimensioni come Alamofire, Kingfisher, SnapKit e Firebase SDK.
| Chip | Risoluzione delle dipendenze | Build pulita | Tempo totale |
|---|---|---|---|
| M4 Pro | 12s | 1m 38s | 1m 50s |
| M4 | 14s | 2m 15s | 2m 29s |
| M2 Pro | 15s | 2m 52s | 3m 07s |
| Intel i9 | 28s | 5m 45s | 6m 13s |
# SPM clean build measurement swift package clean time swift build -c release 2>&1 | tail -5 # With parallel jobs (default uses all cores) time swift build -c release -j $(sysctl -n hw.ncpu)
Performance dei build Docker
Abbiamo testato la creazione di un'immagine Docker di un'applicazione Node.js di produzione (build multi-stage con npm install, compilazione TypeScript e configurazione nginx) usando Docker Desktop per Mac.
| Chip | Build Docker (senza cache) | Build Docker (layer in cache) | Dimensione immagine |
|---|---|---|---|
| M4 Pro | 42s | 6s | 185MB |
| M4 | 58s | 7s | 185MB |
| M2 Pro | 1m 15s | 8s | 185MB |
| Intel i9 | 2m 38s | 12s | 192MB |
# Docker build benchmark docker system prune -af time docker build --no-cache -t benchmark-app . # Cached rebuild (change only app source, not dependencies) echo "// updated" >> src/index.ts time docker build -t benchmark-app .
Performance di inferenza LLM
L'architettura a memoria unificata di Apple Silicon lo rende eccellente per eseguire grandi modelli linguistici in locale. Abbiamo testato la velocità di inferenza usando llama.cpp con accelerazione Metal.
| Modello | M4 Pro (tok/s) | M4 (tok/s) | M2 Pro (tok/s) | Intel i9 (tok/s) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3 8B (Q4_K_M) | 48.2 | 35.6 | 28.4 | 8.1 |
| Mistral 7B (Q4_K_M) | 52.7 | 38.9 | 31.2 | 9.3 |
| Llama 3 70B (Q4_K_M) | 8.5 | OOM | OOM | OOM |
| CodeLlama 13B (Q4_K_M) | 32.1 | 22.8 | 18.6 | 5.7 |
# Install llama.cpp with Metal support brew install llama.cpp # Run benchmark with Llama 3 8B llama-bench -m llama-3-8b-q4_k_m.gguf -n 512 -ngl 99 # Interactive chat llama-cli -m llama-3-8b-q4_k_m.gguf \ -n 512 -ngl 99 --color \ -p "You are a helpful coding assistant."
Nota: L'M4 Pro con 24GB di memoria unificata può eseguire modelli fino a circa 40 miliardi di parametri in quantizzazione a 4 bit. Per il modello 70B, serve la configurazione da 48GB o 64GB. L'Intel i9 con 32GB può tecnicamente eseguire modelli da 7-13B ma a velocità inutilizzabili a causa della mancanza di accelerazione GPU Metal.
Performance SSD
La velocità dell'SSD influisce direttamente sull'indicizzazione di Xcode, sui tempi di apertura dei progetti, sull'avvio del Simulatore e sulla risoluzione delle dipendenze. Abbiamo misurato le velocità di lettura/scrittura sequenziali usando dd e Disk Speed Test.
| Chip | Lettura sequenziale | Scrittura sequenziale | Lettura casuale 4K (IOPS) |
|---|---|---|---|
| M4 Pro | 7,400 MB/s | 6,200 MB/s | 1,200K |
| M4 | 6,800 MB/s | 5,100 MB/s | 1,050K |
| M2 Pro | 5,100 MB/s | 4,200 MB/s | 850K |
| Intel i9 | 2,800 MB/s | 2,300 MB/s | 350K |
# Quick SSD benchmark with dd # Write test dd if=/dev/zero of=./testfile bs=1G count=5 2>&1 | tail -1 # Read test (clear cache first) sudo purge dd if=./testfile of=/dev/null bs=1G count=5 2>&1 | tail -1 # Cleanup rm ./testfile
Throughput di rete
Tutti i server MyRemoteMac sono connessi tramite rete 1Gbps. Ecco le velocità di trasferimento reali che abbiamo misurato.
| Test | Velocità | Note |
|---|---|---|
| iperf3 (datacenter locale) | 9.42 Gbps | Vicino alla velocità massima della linea all'interno del datacenter |
| Speedtest (internet) | 8.7 Gbps download / 8.2 Gbps upload | Verso i principali punti di peering europei |
| git clone (repo grande, 2GB) | 14s | Da GitHub, limitato dall'egress di GitHub |
| CocoaPods install (50 pod) | 28s | Inclusi i git clone e la risoluzione delle spec |
| Docker pull (immagine da 1GB) | 8s | Da Docker Hub |
# Network benchmark commands
brew install iperf3
iperf3 -c speedtest-server.example.com -t 30
# Measure git clone speed
time git clone --depth 1 https://github.com/nicklockwood/SwiftFormat.git
# Test download speed
curl -o /dev/null -w "Speed: %{speed_download} bytes/sec\n" \
https://speed.hetzner.de/1GB.bin
Tabella comparativa completa
Tutte le metriche affiancate per un confronto facile.
| Metrica | M4 Pro | M4 | M2 Pro | Intel i9 |
|---|---|---|---|---|
| Geekbench SC | 3,850 | 3,800 | 2,750 | 1,680 |
| Geekbench MC | 22,000 | 15,000 | 14,500 | 8,200 |
| Xcode Clean Build (500k LOC) | 4m 12s | 5m 45s | 7m 15s | 12m 30s |
| SPM Clean Build | 1m 50s | 2m 29s | 3m 07s | 6m 13s |
| Docker Build (no cache) | 42s | 58s | 1m 15s | 2m 38s |
| Llama 3 8B Inference | 48.2 tok/s | 35.6 tok/s | 28.4 tok/s | 8.1 tok/s |
| SSD Read | 7,400 MB/s | 6,800 MB/s | 5,100 MB/s | 2,800 MB/s |
| SSD Write | 6,200 MB/s | 5,100 MB/s | 4,200 MB/s | 2,300 MB/s |
| Power Consumption | ~45W peak | ~30W peak | ~40W peak | ~120W peak |
Cosa significa per il CI/CD
Un hardware più veloce si traduce direttamente in pipeline CI/CD più rapide, cicli di feedback per gli sviluppatori più brevi e costi per build inferiori.
Risparmio di tempo sulla pipeline di build
Una tipica pipeline CI iOS (checkout, build, test, archive) che richiedeva 25 minuti su Intel ora si completa in meno di 10 minuti su M4 Pro.
# Typical CI pipeline timing (M4 Pro): # git checkout: 5s (vs 15s Intel) # pod install: 28s (vs 1m20s) # xcodebuild: 4m12s (vs 12m30s) # xcodebuild test: 3m15s (vs 8m40s) # archive: 2m30s (vs 6m15s) # Total: ~10m (vs ~29m Intel)
Confronto del costo per build
Assumendo 100 build al mese a 85 $/mese per l'M4, rispetto ai runner macOS ospitati da GitHub a 0,08 $/min.
# MyRemoteMac M4 Pro ($149/mo): # 100 builds x 10min = 1,000 min # Cost per build: $1.49 # GitHub-hosted macOS runner: # 100 builds x 25min = 2,500 min # Cost: 2,500 x $0.08 = $200/mo # Cost per build: $2.00 # Savings: 25% cheaper + 2.5x faster
Impatto sulla produttività degli sviluppatori
Gli studi dimostrano che i tempi di build influiscono direttamente sullo stato di flow degli sviluppatori. Un build di 10 minuti significa che gli sviluppatori passano ad altre attività e perdono 15-20 minuti in totale. Un build di 4 minuti mantiene gli sviluppatori nel loro flow. Per un team di 5 sviluppatori che eseguono 10 build al giorno ciascuno, l'M4 Pro fa risparmiare circa 5 ore di tempo di attesa cumulativo al giorno rispetto all'Intel i9.
Provalo tu stesso
Esegui questi benchmark sul tuo server MyRemoteMac per vedere i risultati in prima persona.
# Quick benchmark script for your MyRemoteMac server
#!/bin/bash
echo "=== System Info ==="
sysctl -n machdep.cpu.brand_string
sw_vers
echo ""
echo "=== Geekbench 6 ==="
echo "Download from: https://www.geekbench.com/download/"
echo ""
echo "=== SSD Benchmark ==="
echo "Write speed:"
dd if=/dev/zero of=./benchfile bs=1G count=2 2>&1 | tail -1
echo "Read speed:"
sudo purge 2>/dev/null
dd if=./benchfile of=/dev/null bs=1G count=2 2>&1 | tail -1
rm -f ./benchfile
echo ""
echo "=== Network Speed ==="
curl -o /dev/null -w "Download speed: %{speed_download} bytes/sec\n" \
https://speed.hetzner.de/100MB.bin 2>/dev/null
echo ""
echo "=== Xcode Version ==="
xcodebuild -version
echo ""
echo "Done! Compare your results with the benchmarks at"
echo "https://myremotemac.com/guides/mac-mini-m4-pro-benchmarks"