Mac的显卡架构种类
目录一、Intel架构时期的Mac显卡（2006 年至 2020 年）
1. Intel 集成显卡（iGPU）
2. 独立显卡（dGPU）—— AMD 和 NVIDIA
（1）AMD Radeon（主流独显选择）
（2）NVIDIA（2006-2013年间）
二、Apple Silicon 架构（2020年至今）
Apple Silicon 的 GPU 架构（现在为止大抵有三代）
1. M1 系列（2020年起）
2. M2 系列（2022年起）
3. M3 系列（2023年起）
三、总结对比表
四、开发者角度提示
Mac（苹果电脑）上使用的显卡架构大抵可以分为以下几类，这些架构随着时间演进经历了从独立GPU到集成GPU（SoC）的转变，尤其是在 Apple Silicon 推出后变化尤为显着。
一、Intel架构时期的Mac显卡（2006 年至 2020 年）
在 Mac 还使用 Intel CPU 的时代，显卡主要有两类：
1. Intel 集成显卡（iGPU）
[*] 常见型号：Intel HD Graphics、Iris Graphics、Iris Plus、UHD Graphics 等
[*] 显卡架构：主要基于 Intel 的 Gen 系列图形架构，如：
[*] Gen 6（HD Graphics 3000）
[*] Gen 7（HD Graphics 4000）
[*] Gen 9（Iris Plus Graphics 655 等）
[*] 特点：
[*] 集成于 CPU 内部
[*] 功耗低、性能较弱，适合轻度图形处置惩罚
[*] 常见于 MacBook Air、低配 MacBook Pro、Mac mini
2. 独立显卡（dGPU）—— AMD 和 NVIDIA
Mac 高端型号配有独立显卡，主要来自以下两家：
（1）AMD Radeon（主流独显选择）
[*] 常见架构：
[*] GCN（Graphics Core Next）架构：Radeon Pro 500/5000系列（如 RX 560X, Vega 20）
[*] RDNA 架构：后期部分 Mac Pro 配备
[*] 用途：
[*] 图形计划、视频渲染、专业3D建模
[*] 典范搭载机型：
[*] iMac 5K、MacBook Pro 15"/16"、Mac Pro（塔式/一体式）
（2）NVIDIA（2006-2013年间）
[*] 常见架构：
[*] Tesla（GeForce 9400M）
[*] Fermi（GT 650M）
[*] Kepler（GTX 775M / 780M）
[*] 特点：
[*] 后期因驱动支持差距被苹果弃用
二、Apple Silicon 架构（2020年至今）
从 Apple M1 芯片开始，苹果放弃了 Intel 和 AMD/NVIDIA，转向自研芯片，GPU 也完全由苹果本身计划，集成在 SoC（体系级芯片）上。
Apple Silicon 的 GPU 架构（现在为止大抵有三代）
1. M1 系列（2020年起）
[*] 芯片型号：M1、M1 Pro、M1 Max、M1 Ultra
[*] GPU 核心数：从 7 核到 64 核不等（Ultra 最高）
[*] 架构特点：
[*] 高度优化的图形流水线
[*] 统一内存架构（Unified Memory Architecture，CPU/GPU 共享内存）
[*] 兼顾能效比和图形处置惩罚本领
[*] 适合场景：轻度游戏、视频编辑、机器学习等
2. M2 系列（2022年起）
[*] 芯片型号：M2、M2 Pro、M2 Max、M2 Ultra
[*] GPU 核心数：最高可达 76 核
[*] 性能提升：相比 M1，M2 GPU 在频率、带宽、缓存上有所优化
[*] 依然采用统一内存架构，进一步提升 Metal 和图形性能
3. M3 系列（2023年起）
[*] 芯片型号：M3、M3 Pro、M3 Max
[*] 首个采用3纳米制程的Apple芯片
[*] 新增特性：
[*] 硬件级光线追踪（Ray Tracing）
[*] 动态缓存（Dynamic Caching）机制，显著提升图形效率
[*] 适用人群：专业创作者、游戏开发者、3D建模、AI训练等
三、总结对比表
时代架构范例GPU泉源代表系列特点Intel时代集成GPUIntelHD/UHD/Iris功耗低、图形性能有限Intel时代独立GPUAMD/NVIDIARadeon Pro / GeForce专业图形性能、功耗高Apple Silicon集成GPUApple 自研M1/M2/M3 系列统一内存、能效高、图形性能大提升
四、开发者角度提示
[*] Apple Silicon 上保举使用 Metal API 进行图形开发，OpenGL 支持已废弃。
[*] Apple 的 GPU 架构没有公开名称（如 GCN、RDNA、Turing），但其核心围绕能效和统一内存计划进行优化。
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