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### 스냅드래곤 X 엘리트

- **메모리 속도**: LPDDR5X-8533 (8,533 MT/s)

- **메모리 대역폭**: 136.53 GB/s


 Core i9-13900HX

- **메모리 속도**: DDR5-5600 (5,600 MT/s)

- **메모리 대역폭**: 89.6 GB/s (듀얼 채널 기준)


#### M2

- **메모리 대역폭**: 100GB/s

- **메모리 용량**: 최대 24GB의 통합 메모리


#### M2 Pro

- **메모리 대역폭**: 200GB/s

- **메모리 용량**: 최대 32GB의 통합 메모리


#### M2 Max

- **메모리 대역폭**: 400GB/s

- **메모리 용량**: 최대 96GB의 통합 메모리


#### M2 Ultra

- **메모리 대역폭**: 800GB/s

- **메모리 용량**: 최대 192GB의 통합 메모리


엔비디아 4090

메모리 대역폭은 1,008 GB/s


참고로 M4는 120GB/s 모델명의 따라 마찬가지로 x2배씩 높아짐 m4 ultra가 4090급 메모리 대역폭 예상하는데 또 여기의 두배 성능인 m4 extreme 루머가 있음


병렬처리에는 코어당 성능보다 메모리대역폭 속도가 더 중요한데 애플 M시리즈 혼자 메모리를 완전하게 통합한 진정한 원칩 모델이고 다른 회사들은 이렇게 완전한 통합 메모리 구조를 채택하지 않은 것으로 보임 애플 혼자 하드웨어는 어나더 레벨로 가는 것 같음 로컬로 사용자가 인공지능을 돌리기에 아주 이상적인 하드웨어고 애플이 오픈소스로 DCLM을 공개 했던데 애플 인텔리전스 이후에 개발자가 애플 LLM을 활용해서 로컬로 뭘 할 수 있을지 기대됨


당장 서버로 돌리고 엄청난 전력을 먹는 엔비디아 gpu로는 oai마저 손해를 보는데... 


미래에 인공지능으로 돈버는 건 애플일수도??


그리고 다른 회사는 왜 이렇게 안하는거지? 특히 스냅 x 엘리트 못하는건가?