M5 統一記憶體：省下搬運，沒有變出容量

統一記憶體讓 CPU 與 GPU 能使用同一份記憶體中的資料，適合影像處理和機器學習這類需要多種運算單元合作的工作。相對需要在分離的記憶體池間搬運資料的設計，程式有機會減少複製與同步負擔。Apple 的 MLX 框架便針對這個模型設計，但程式仍須以合適方式安排工作。

Simon 這台 M5 的容量是 16GB，頻寬則是官方公布的 153GB/s。兩個數字回答不同問題：容量決定同時能容納多少資料，頻寬描述資料傳輸能力。CPU、GPU、系統與 App 共享那 16GB，不是 CPU 有 16GB、GPU 另外又有 16GB；統一也不等於所有容量能全數交給單一模型。

開著瀏覽器、開發工具和本機模型時，還要留給中間張量、上下文快取與系統工作空間。超出可用記憶體後，資料可能需要更頻繁地換入換出，速度與互動感便會改變。因此選擇模型應同時看實際占用和工作集合；不能只因 GPU 很新，就承諾大型模型一定順暢。

延伸閱讀與資料來源

研究更新 2026-10-26。本文為來源支持的技術分析，不代表 Simon 已完成這些工作負載的實測。