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2012.12.13 更新，M1 芯片的 macOS 系統(tǒng)開始在 Safari 上支持 VP9 編解碼，也就是可以播放諸如 Youtube 4K 視頻了。

在 M1 上使用 iOS app 的感受

由于都是 ARM 架構(gòu)，M1 Mac 也可以跑同門 iPhone/iPad 上的應用，但是有一些應用并不能在 Mac 上順利啟動，比如小宇宙播客app，也有些開發(fā)者還未開放 Mac 用戶使用 iOS 應用的權(quán)限。

我們嘗試下載了 iOS 版的 QQ 音樂，操作邏輯和 iPhone 完全相同，可以打開觸控模式獲得與 iPhone 一致的交互邏輯，但現(xiàn)在大部分 Mac 用戶都用 magic trackpad，所以可以直接用觸控模式操作這些應用。

下載了一個賽車應用，也可以正常玩，但涉及到既要控制轉(zhuǎn)向，油門，剎車這三個動作，開發(fā)者仍然沒有針對 Mac 平臺進行優(yōu)化，你無法通過鍵盤與觸控板同時操控這三個動作，相比在 iPhone 上就能利用陀螺儀重力感應晃動 iPhone 改變轉(zhuǎn)向，右手直接負責油門剎車即可。

2020.12.11 更新，在發(fā)布本文后，我再次將魔爪伸向了編解碼器測試，這次是使用 Final Cut Pro 將一段時長為 60 秒的視頻分別以 Apple ProRes 422 和 H.264 的格式導出，素材 60 秒，視頻分辨率 4K，導出分辨率 4K，60fps；然后再將同樣的素材 copy 到我的 RMBP（2015-mid Intel 2.2GHz i7 4 cores 16GB Catalina），同樣打開 FCP，分別以 Apple ProRes 422 和 H.264 的格式導出，得到的數(shù)據(jù)是：

• M1 Mac mini ProRes 422：48秒
• M1 Mac mini H.264：1分36秒
• RMBP Intel ProRes 422：2分49秒
• RMBP Intel H.264：2分15秒

可以看到 M1全面秒殺 Intel，在 M1 上蘋果對自家協(xié)議 ProRes 調(diào)教的比 Intel 要好，成績提升明顯，這里跟大家說一個小插曲，由于我最先在 M1 測試導出 ProRes 422 時，F(xiàn)CP 的時間線上有一段殘留的長達2分鐘的空白時長沒有剪掉，所以第一次嘗試導出的 ProRes 422?的時長并不是 60 秒，而是 3 分鐘??！就這導出時間 M1 只花了 1 分 15 秒，后來才被我發(fā)現(xiàn)，可見 M1 導出三分鐘的視頻還要比 Intel 平臺的一分鐘快許多！

在經(jīng)過2周的漫長等待后，我定制的16GB、1TB SSD的 Mac mini 終于到貨了，當然這是一臺搭載了蘋果自研芯片M1的 ARM 架構(gòu)主機，我覺得它的誕生意義不亞于 iPhone 4，也比今年設計回歸的 iPhone 12 亮眼太多，拋棄了軟硬件最后一道壁壘「Intel」的 Mac，終于可以在自家芯片的基礎上打造出超高效率運行的 macOS，這個原理和 iOS 是一樣的，系統(tǒng)與 A 系列芯片高度匹配，不但可以讓系統(tǒng)運行流暢，就連第三方軟件跑起來也非常節(jié)省能耗，加上統(tǒng)一內(nèi)存池的設計，可以靈活的為當前工作的軟件分配其需要的內(nèi)存。

我說一個例子大家可能都不會相信，買回來后設備曾同時打開 Logic Pro X、Final Cut Pro、Photoshop（beta）、Pixelmator Pro、Word（beta） 等多個已經(jīng)針對 M1 芯片重新編譯的大型軟件，也運行著 Google Earth 在 web 頁與其客戶端（仍然是 X86 版本）的 3D 街景，內(nèi)存占用趨近 90%，但風扇就是不響，機身部分區(qū)域有一些溫度，但不至于到“發(fā)熱”的級別，大部分情況下機身都是冰涼的，打開 TG Pro 看了一下 CPU/GPU/Neural Engine/SSD 的溫度沒有超過 35 度的，再加上 Mac mini 較為充裕的機身空間，散熱性個人猜測應該比 MBP 更好。

購買

這次 M1 的 Mac mini 提供了默認 8GB/256GB 與 8GB/512GB 的版本銷售，無需等待定制過程，發(fā)貨快，不過考慮到之前購買 MBP 給我?guī)淼慕逃?，這次果斷選裝了 1TB SSD 硬盤，還有 2TB 的，但是超出預算太多，只能放棄，另外由于不知道 8GB 能否滿足同時多任務處理文章、視頻制作的需求，所以也選裝了 16GB 內(nèi)存，不過由于 SoC的設計，內(nèi)存并不能選裝更大容量的，猜測是封裝芯片的架構(gòu)無法容納更多內(nèi)存條，或是蘋果對自己的統(tǒng)一內(nèi)存設計充滿自信，16GB 足以應付多任務處理環(huán)境，而事實證明選裝 16GB 真的夠我使用了，不多也不少，剛剛好，如果你有大型的建模場景，Xcode 編輯工作，可能會用到 32GB 的內(nèi)存，據(jù)網(wǎng)上爆料，明年 32GB 的 M 芯片會上，至少是會出現(xiàn)在高階 MBP、iMac、Mac Pro 產(chǎn)品線上。

M1 芯片

這次最初代的 Apple M1 芯片擁有 8 核 CPU，具有 4 個性能核心和 4 個能效核心、8 核 GPU、以及 16 核的神經(jīng)網(wǎng)絡引擎。

從核數(shù)來說并不算驚艷，但核數(shù)多并不代表實際跑起來效率高，還得看芯片架構(gòu)的設計是否合理，之前的蘋果主板都是 Intel 處理器與內(nèi)存條“隔海相望”，蘋果無法觸動 CPU，只能由著英特爾的設計來，讓 Mac 系統(tǒng)去適配人家的芯片，每賣出一臺設備還得給英特爾專利費，對了，說跑題了，X86 架構(gòu)的設計造成了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和功耗無法降低的問題，來看看 Mac mini 2018 的主板：

這次蘋果將 CPU、Fabric BUS、RAM、GPU、DRAM 全部封裝在了一個芯片上，來看看實際拆解圖：

那么為啥 Intel 版的架構(gòu)設計就不如 M1 跑 macOS 快，而且還省電呢？這是最核心的一個話題：

> 設計芯片的一個大的原則就是，存儲數(shù)據(jù)的地方離使用數(shù)據(jù)的地方越近，性能就越高、功耗也越低。所以蘋果就把原本在電路板上的內(nèi)存顆粒，整合到芯片的封裝里。這樣最主要的好處就是讓芯片上的那些 CPU、GPU、AI 引擎都能夠更快的訪問到內(nèi)存，同時也大幅降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?。此外，各個模塊之間可以共享內(nèi)存，也省去了很多數(shù)據(jù)搬運、拷貝的開銷。

對于芯片設計這個話題跟本文主旨相差太遠，以后有機會再跟大家細聊吧，其實說實話我也不是很懂，建議大家可以閱讀這篇[文章]了解一下 ARM 架構(gòu)與 X86 架構(gòu)的區(qū)別，你就可以理解蘋果為毛孤注一擲投向 ARM 懷抱了。

M1 芯片中的 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡引擎怎么玩

蘋果在其官網(wǎng)對 M1 芯片的 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡引擎描述中并沒有夸夸其談說什么此 16 核如何如何牛逼，除了配合 Siri 外，神經(jīng)網(wǎng)絡引擎在 M1 上更多支持了第三方軟件，并且指出了 Pixelmator Pro、djay Pro AI、Final Cut Pro 已經(jīng)在利用系統(tǒng)的機器學習技術(shù)開發(fā)出了最新功能，充分展示了神經(jīng)網(wǎng)絡引擎在視頻識別、圖像識別已經(jīng)音頻建模上的應用是非?？捎^的。

Pixelmator Pro 2.0

Pixelmator Pro 在 2.0 版本不但更新了全部的 UI，適配了 Big Sur，最重要的按照 M1 ARM 架構(gòu)進行重新編譯，好處就是可以利用 Neural Engine 更新了之前好幾個不太聰明的人工智能功能，比如：（ML 代表 machine learning）

ML Enhance（顏色調(diào)整工具欄）

自動強化照片，讓你的照片看起來更加專業(yè)，像是專業(yè)攝影師拍出來的一樣，可以一鍵強化，也可以分別對白平衡、色相、飽和度、亮度、顏色平衡、選擇性顏色這幾個參數(shù)分別交給機器去調(diào)整，因為經(jīng)過軟件上萬次的調(diào)整圖片的參數(shù)，通過不斷的學習（從程序角度來看只是建立不同的算法和模型），它已經(jīng)知道如何調(diào)整才能設計出最好看的照片。

ML Super Resolution（圖像大小調(diào)整菜單） 可以將照片尺寸擴大三倍，但同時保持照片的分辨率依舊出色，以及細節(jié)的飽滿，這個功能應該是最有意思的，也就是當你擴大照片尺寸的同時，機器學習可以針對照片中的像素組成，自動為照片補全不完全的色彩區(qū)域，保證照片尺寸擴大后細節(jié)依舊出色。

ML Match Colors ML Enhance 的子功能，針對一些老照片修復、黑白照片上色而開發(fā)，利用機器學習的大數(shù)據(jù)記錄，只要用戶提供一張目標色彩圖片作為參考，系統(tǒng)就可以根據(jù)色卡對老照片、黑白照片的顏色進行還原。

ML Denoise ML Enhance 的子功能，這個功能很好理解，可以對照片進行降噪，之前的圖片處理軟件做降噪都是通過各種參數(shù)不斷調(diào)整達到圖片細膩度的還原，而機器學習下的降噪完全是通過系統(tǒng)對過往去噪點，補齊顏色的經(jīng)驗為參考快速對照片進行處理，速度比 1.x 的 denoise 要快許多。

djay Pro AI

這款專業(yè)的 DJ 播放軟件利用神經(jīng)網(wǎng)絡引擎開發(fā)了一項名為 Neural Mix 的技術(shù)，幫助 DJ 便捷的分軌，對歌曲中人聲、合成器、吉他貝斯、鼓這些樂器錄音進行抽離，可以單獨的播放任意一軌的錄音，也可以將多軌播放狀態(tài)下屏蔽一個或多個音軌的錄音，重新打造一場全新的聆聽體驗，具體操作請移步我們的 B 站視頻，看的更加直觀。

Final Cut Pro

蘋果引以為傲的 Final Cut Pro 在這次機器學習大潮中當然也不會落后，推出了全新研發(fā)的 “Smart Conform”功能，即：智能符合，我們?nèi)粘＜糨嬕曨l素材的時候，每一段素材可能尺寸，比例都不盡相同，很可能與項目的寬高比不一致，這樣我們在剪輯的時候需要花大量的精力對不一致的素材進行尺寸的調(diào)整已經(jīng)畫面對焦的調(diào)整，使用“智能符合”會分析項目中插入的素材，并基于特定視頻內(nèi)容（如面孔或其他視覺效果區(qū)域）自動調(diào)整每個片段的構(gòu)圖，以使這些重要元素不會落到視頻幀范圍之外。

舉個例子，下面的視頻項目是 720×1280 的寬高比，也就是基于大部分手機垂直方向拍攝的比例新建的項目，但是有一個視頻素材比例是橫向的，也就是 960×540，此時我們就可以這樣做：

將橫向視頻素材拖到時間線，在軟件菜單欄里找到“修改”選裝“智能符合”，此時?Final Cut Pro 將分析所選片段的內(nèi)容，然后智能調(diào)整這個視頻素材的構(gòu)圖。

橫向視頻素材的畫面被放大了，然后自動切割成了 720×1280 的比例，但是仍然允許我們對視頻的橫向、豎向畫面進行位置上的選擇。

外觀與接口

M1 Mac mini 整體設計與 2018 款沒有任何區(qū)別，僅僅是機身涂裝回歸了 2014 款的蘋果經(jīng)典銀灰色，個人還是喜歡 2018 款的深空灰配色，這樣就和我的 LG Ultrafine 4K 完美搭配了，而背部接口有了新的布局，分別是兩個超高速的雷靂 / USB 4 端口（DisplayPort）、兩個 USB-A 端口（5Gb/s）、一個 HDMI 2.0 端口、Wi-Fi 6、一個千兆以太網(wǎng)口以及“潮流創(chuàng)新技術(shù)”，一個 3.5mm耳機接口。

主打端口就是雷靂 / USB 4，100W供電接入，能給外接設備供電、充電的，這種接口全名是 Thunderbolt 3，一個基于英特爾和蘋果聯(lián)合開發(fā)的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，Type-C 的外觀，兼容 USB4 協(xié)議，最快 40Gb/s，外接顯示器支持 60hz 刷新率。

我是外接了一個 LG Ultrafine 4K，但是這個端口最高能連 6K 物理分辨率的顯示器哦，同時還能通過 HDMI 2.0 端口再外接一臺物理分辨率最高 4K 的顯示器，對于大多數(shù)的代碼開發(fā)、設計類工作場景是滿足的，但是對于視頻剪輯，音樂創(chuàng)作等專業(yè)人士來說，這個端口的數(shù)量還是少一些，要知道 2019 款 16 寸 MBP 和 Intel 版的 Mac mini 可都有 4 個雷靂端口的。

設備通信方面，默認是一個千兆以太網(wǎng)口，802.11ax Wi-Fi 6 無線網(wǎng)絡，兼容 IEEE 802.11a/b/g/n/ac，藍牙 5.0。這里要特別說一下，目前有許多同學反饋 M1 芯片的 Mac mini 在外接藍牙鍵鼠設備時遇到了偶爾卡頓或者連接不上的情況，但目前我并沒有遇到這種麻煩，據(jù)說 Intel 版本的 Mac mini 也有這種問題。

日常使用

通過一周的體驗，這款機器在 M1 芯片的加持下同時運行各種軟件真是太輕松了，給大家看一下圖。首次允許 Intel 架構(gòu)的軟件會提示你是否安裝 Rosetta 來幫助程序在 M1 芯片上運行，以后再打開任何 Intel 軟件均不會彈出這種提示，總之蘋果就是要讓用戶不會感知到 Rosetta 轉(zhuǎn)譯運行下的軟件與 M1 原生開發(fā)的軟件在運行流暢度的差異。

目前大部分軟件已經(jīng)或正在適配 ARM 架構(gòu)進行更新，整體推進速度非?？欤?Ulysses、Pixelmator、Office 全家桶、 Adobe 主打產(chǎn)品 PS、Lightroom 啥的都有更新，Chrome 也更新了，對于開發(fā)者關(guān)注的 Homebrew 預計本月底前也會推出公測版本，媒體人士常用的 FCP、iMovie、Garage Band 這些肯定早已經(jīng)更新，而如果你經(jīng)常用到的錄屏編輯大咖 ScreenFlow 預計本月底之間也將對 9.0 版本進行更新，適配 M1 芯片，如果你對 M1 芯片的 Mac 設備兼容性仍持懷疑態(tài)度，建議你先去 Apple Store 體驗一下真機，真的是如絲般順滑，即使是通過 Rosetta 2 轉(zhuǎn)譯運行 Intel 架構(gòu)的 Mac 軟件你仍然不會感覺到有任何卡頓的情況。

測試 Google 地圖街景、Google Earth 的 WEB 與 X86 桌面端資源消耗情況：

使用 IINA 看 4K 高清電影

性能測試

我們這次找來了常見的跑分測試軟件，來看看在跑分環(huán)節(jié) M1 表現(xiàn)如下，之前最先測試的媒體在 Cinebench 測出的 M1 單核效率實在驚人，在經(jīng)過我們的再次驗證后果然是這樣：

Cinebench

單核測試成績已經(jīng)超過了自家大哥 2019 MBP 16 的 i9-9880，Mac Pro的 Xeon W-3265M，而多核成績（8核范圍）則僅次于 i9-9880，然后你閉眼就可以想象 2021 年傳聞更加強大的 M1X 或 M2 能是什么表現(xiàn)呢？都是不講武德！

Geekbench 5

在?Geekbench 5 上的單核測試成績跟 Geekbench 總排行上的 Mac mini 的 1704 差別不大，多核也是。

Metal 的得分跟 AMD 那些怪獸無法對比，不是一個類型的東西。

總榜上，Mac mini 的單核和多核成績排行形成了鮮明的對比：

XCodeBenchmark

XCodeBenchmark 是眾多蘋果開發(fā)者喜歡用來測試機器編譯能力的工具，使用前需要準備：

• 下載安裝?Xcode.
• 下載并解壓 XcodeBenchmark

測試前需要設置好：

1. 斷開固網(wǎng)以及 WiFi.
2. 確保去掉所有啟動項
3. 對節(jié)能器進行設置，此時間段之后關(guān)閉顯示器選擇 15 分鐘
4. 重啟 Mac，不要做任何操作，讓機器冷卻下來
5. 使用 MacBook 記得連接充電器。

開始測試：

1. 打開?Terminal app.
2. 路徑執(zhí)行：cd path/to/xcode-benchmark.
3. 輸入?sh benchmark.sh .
4. 測試結(jié)束后你會看到如下結(jié)果：

從測試的起止時間算，時間越短越好，成績是 2 分 14 秒，比網(wǎng)上的成績差，后來我想了想我省略了重啟冷卻設備的步驟，而且設備同步運行著太多重型軟件，Github 測試的最佳成績是 116 秒，也就是 1 分 56 秒。

Speedometer 網(wǎng)頁性能測試

成績是 208，絕對比我之前的 MBP 好，您的測試成績是多少分？

Blackmagic Disk Speed Test & RAW Speed Test

Blackmagic Disk Speed Test 的成績?nèi)缟蠄D，RAW Speed Test 分別測試了 CPU 與 METAL 對 4K、8K 視頻資源的運行速度。

總結(jié)

應該說，M1 Mac 對于從未接觸過，擁有過，使用過的用戶來說還不如 iPhone 12、Airpods MAX 來的吸引，但對于已有的 Mac 用戶真的是一次脫胎換骨的感覺，再多的文字和圖片也不如您親自上手使用一次有信服力，我們相信年底的這次更新只是蘋果未來三年對 Mac 產(chǎn)品線重新打磨的第一步，明年擁有更強性能的、傳說中的 M1X、M2 芯片將會給我們帶來哪些神奇的體驗就讓咱們一次耐心等待吧。