En una prueba interesante, Gábor Szárnyas de DuckDB comparó la MacBook Neo de 512 GB con una variedad de servidores en la nube para ver cómo se desempeña la nueva computadora portátil básica de Apple en cargas de trabajo pesadas de bases de datos. Mira cómo le fue.
MacBook Neo compite contra servidores en la nube con hasta 4 veces más memoria
En una publicación de blog titulada Big Data en la MacBook más barata (a través de boing boing), Szárnyas describe cómo comparó el MacBook Neo utilizando dos pruebas: ClickBench y TPC-DS:
ClickBench tiene 43 preguntas que se centran en operaciones de agregación y filtrado. Las operaciones se ejecutan en una tabla amplia con 100 millones de filas, que utiliza aproximadamente 14 GB cuando se serializa en Parquet y 75 GB cuando se almacena en formato CSV.
TPC-DS tiene 24 tablas y 99 preguntas, la mayoría de las cuales son más complejas e incluyen características como funciones de ventanas. Y aunque TPC-H se ha optimizado hasta el fondo, todavía hay cierta apariencia de valor en los resultados de TPC-DS.
En todas las pruebas, el MacBook Neo se enfrentó a dos casos de nubes:
- c6a.4xlarge con 16 núcleos AMD EPYC vCPU y 32 GB de RAM.
- c8g.metal-48xl con la friolera de 192 núcleos Graviton4 vCPU y 384 GB de RAM.
Para el benchmark ClickBench, realizaron dos pruebas: una ejecución en frío, que mide el rendimiento cuando los cachés están vacíos, y una ejecución en caliente, que mide el rendimiento una vez que el sistema puede aprovechar el almacenamiento en caché.
Para la prueba en frío, la MacBook Neo superó a ambas instancias de la nube por un amplio margen, completando todas las consultas en menos de un minuto, hasta 2,8 veces más rápido que sus contrapartes.
Si bien es impresionante, DuckDB explica que:
Por supuesto, si profundizamos en las configuraciones, hay una explicación para esto. Las instancias en la nube tienen discos conectados a la red y el acceso a la base de datos en estos domina los tiempos de ejecución generales de las consultas. El MacBook Neo tiene un SSD NVMe local, que está lejos de ser el mejor de su clase, pero aún proporciona un acceso relativamente rápido en la primera lectura.
Las cosas cambiaron durante la prueba en caliente: c8g.metal-48xl terminó la prueba en 4,35 segundos, c6a.4xlarge quedó en segundo lugar en 47,86 segundos y la MacBook Neo terminó última en 54,27 segundos, aproximadamente un 10% más rápido que en la prueba en frío.
Sin embargo, vale la pena señalar que en tiempos de ejecución de consultas medianos, la MacBook Neo aún puede superar a la c6a.4xlarge, una instancia de nube de tamaño mediano. Y el tiempo de ejecución total de la computadora portátil es solo alrededor de un 13% más lento a pesar de que la caja de la nube tiene 10 subprocesos de CPU más y 4 veces más RAM.
En cuanto al punto de referencia TCP-DS, DuckDB ofrece un poco menos de detalle comparativo, pero muestra que la MacBook Neo aún funcionó bastante bien, considerando su hardware:
En SF100, la computadora portátil realizó la mayoría de las consultas con un tiempo de ejecución medio de 1,63 segundos y un tiempo de ejecución total de 15,5 minutos.
En SF300, la limitación de memoria comenzó a aparecer. Si bien el tiempo de ejecución medio de las consultas seguía siendo bastante bueno, 6,90 segundos, DuckDB a veces usaba hasta 80 GB de espacio en disco y estaba claro que algunas consultas iban a tardar mucho tiempo. En particular, la pregunta 67 tardó 51 minutos en completarse. Pero el hardware y el software continuaron trabajando juntos incansablemente y al final pasaron la prueba, respondiendo todas las preguntas en 79 minutos.
Curiosamente, esta no fue la primera vez que probaron el chip A19 Pro. Cuando salió el iPhone 16 Pro, ejecutaron el punto de referencia TCP-H con el dispositivo dentro de un cubo de hielo seco a -50ºC, donde terminó la ejecución en 478,2 segundos.
Para obtener más información sobre las pruebas comparativas de DuckDB en MacBook Neo, siga este enlace.
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