애플 M5 칩 시리즈 사양 비교. Apple M1부터 M5까지
애플 M 시리즈 칩은 맥북, 아이패드, 아이맥의 성능을 완전히 바꿔놓은 애플 실리콘입니다. 2020년 M1에서 시작한 변화는 M2, M3, M4를 거쳐 M5 시리즈로 이어졌습니다. 이번 포스팅에서는 애플 M5, M5 Pro, M5 Max의 핵심 사양을 정리하고, M1부터 M5까지 기본 칩의 발전 과정을 그래프로 비교해보겠습니다.
이번 글에서 특히 눈여겨 보셔야 할 M5의 가장 큰 변화는 GPU 코어마다 Neural Accelerator가 들어가면서, AI 작업을 더 빠르게 처리할 수 있게 되었다는 점입니다. 예전에는 Neural Engine이 AI 연산의 중심이었다면, 이제는 GPU 자체가 AI 작업을 더 적극적으로 처리하는 구조로 발전하고 있습니다.
글의 순서
애플 M 시리즈는 왜 특별한가
Apple M5 칩 시리즈 핵심 사양
M4에서 M5로… 달라진 점
M1부터 M5까지 기본 칩 발전 과정
그래프로 비교해보는 Apple M1부터 M5까지
FLOPS보다 더 중요한 성능 비교 지표
마치며 …
애플 M 시리즈는 왜 특별한가
애플 M 시리즈는 CPU, GPU, Neural Engine, 메모리 컨트롤러, 미디어 엔진을 하나의 칩 안에 통합한 시스템 온 칩, 즉 SoC(System on Chip)입니다. 일반적인 PC에서는 CPU와 GPU, 메모리가 비교적 분리된 구조로 동작하지만, 애플 실리콘은 통합 메모리 아키텍처를 이용해 여러 처리 장치가 하나의 메모리 풀을 공유합니다.
이 구조의 장점은 명확합니다. 데이터를 이곳저곳으로 복사하는 시간이 줄고, 전력 효율이 좋아지며, 얇은 노트북에서도 강력한 성능을 낼 수 있습니다. 그래서 M 시리즈 맥북은 팬 소음이 적고, 배터리 시간이 길며, 영상 편집이나 코딩, 사진 작업에서도 좋은 반응성을 보여줍니다.
M1이 애플 실리콘의 시작이었다면, M5는 AI 시대에 맞춰 GPU와 Neural Engine의 역할을 다시 설계한 세대라고 볼 수 있습니다. 앞으로 맥에서 로컬 LLM, 이미지 생성, 영상 편집 AI 기능을 자주 사용하게 된다면, M5 세대의 변화는 더 크게 체감될 가능성이 있습니다.
Apple M5 칩 시리즈 핵심 사양
Apple M5 시리즈는 기본 M5, 고성능 M5 Pro, 전문가용 M5 Max로 구분할 수 있습니다. 아래 표는 공식 기술 사양을 중심으로 정리한 내용입니다. M5 Pro와 M5 Max는 맥북 프로급 작업, 예를 들어 대형 코드 컴파일, 3D 렌더링, 영상 편집, 로컬 AI 모델 실행 같은 작업을 염두에 둔 칩입니다.
| 항목 | M5 | M5 Pro | M5 Max |
|---|---|---|---|
| 제조 공정 | 3세대 3나노 공정 | 3세대 3나노 공정 | 3세대 3나노 공정 |
| CPU 코어 수 | 10코어 4 고성능 코어 + 6 효율 코어 |
15코어 또는 18코어 | 18코어 |
| GPU 코어 수 | 8코어 또는 10코어 | 16코어 또는 20코어 | 32코어 또는 40코어 |
| 메모리 대역폭 | 153 GB/s | 307 GB/s | 460 GB/s 또는 614 GB/s |
| Neural Engine | 16코어 | 16코어 | 16코어 |
| 그래픽 특화 기능 | GPU 코어별 Neural Accelerator 하드웨어 가속 레이 트레이싱 |
GPU 코어별 Neural Accelerator 하드웨어 가속 레이 트레이싱 |
GPU 코어별 Neural Accelerator 하드웨어 가속 레이 트레이싱 |
| 미디어 엔진 | H.264, HEVC, ProRes, ProRes RAW, AV1 디코딩 | H.264, HEVC, ProRes, ProRes RAW, AV1 디코딩 | H.264, HEVC, ProRes, ProRes RAW, AV1 디코딩 강화된 인코딩 엔진 구성 |
표에서 가장 먼저 볼 것은 메모리 대역폭입니다. 기본 M5는 153 GB/s, M5 Pro는 307 GB/s, M5 Max는 최대 614 GB/s까지 확장됩니다. 단순히 CPU 코어 수만 늘어난 것이 아니라, 큰 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 능력이 함께 커진 것입니다. 이 차이는 대형 이미지 파일, 4K·8K 영상 편집, 로컬 AI 모델 실행처럼 메모리 병목이 생기기 쉬운 작업에서 중요합니다.
M4에서 M5로… 달라진 점
M5의 가장 큰 변화는 GPU 안에 있습니다. M5는 차세대 10코어 GPU 구조를 적용했고, GPU 코어마다 Neural Accelerator를 넣었습니다. 이 덕분에 GPU 기반 AI 작업의 피크 연산 성능이 M4 대비 크게 향상되었습니다. 애플은 M5가 M4 대비 GPU 기반 AI 작업에서 4배 이상 높은 피크 성능을 제공한다고 설명합니다.
CPU도 개선되었습니다. 기본 M5는 최대 10코어 CPU 구조를 유지하면서도 멀티스레드 성능을 M4 대비 끌어올렸습니다. 일상적인 사용에서는 앱 전환, 웹 브라우징, 문서 작업이 더 부드럽게 느껴질 수 있고, 개발자에게는 코드 빌드나 데이터 처리 시간이 줄어드는 방향으로 체감될 수 있습니다.
그래픽 성능도 강화되었습니다. M5는 3세대 하드웨어 가속 레이 트레이싱을 지원하며, M4 대비 그래픽 성능이 최대 45% 향상되었다고 설명합니다. 게임뿐만 아니라 3D 렌더링, 영상 효과, 디자인 작업에서도 의미 있는 변화입니다.
마지막으로 메모리 대역폭입니다. M5 기본 칩은 153 GB/s의 통합 메모리 대역폭을 제공합니다. M4 기본 칩의 120 GB/s와 비교하면 약 28~30% 수준의 증가입니다. 이 숫자는 로컬 AI, 영상 편집, 대형 사진 보정처럼 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에서 중요합니다.
M1부터 M5까지 기본 칩 발전 과정
M1부터 M5까지 기본 칩의 흐름을 보면, 애플이 어디에 집중해왔는지 보입니다. 처음에는 인텔 맥에서 애플 실리콘으로 전환하면서 전력 효율이 핵심이었습니다. 그다음에는 GPU 코어 수, 메모리 대역폭, Neural Engine, 그리고 AI 가속 구조로 관심이 옮겨가고 있습니다.
아래 표는 기본 칩 기준으로 정리한 것입니다. Pro, Max, Ultra가 아닌 기본 M1, M2, M3, M4, M5만 비교했습니다.
| 칩 | CPU | GPU | Neural Engine | 메모리 대역폭 | 특징 |
|---|---|---|---|---|---|
| M1 | 8코어 | 최대 8코어 | 16코어 | 약 68 GB/s | 애플 실리콘 맥의 시작 |
| M2 | 8코어 | 최대 10코어 | 16코어 | 100 GB/s | 그래픽과 메모리 대역폭 강화 |
| M3 | 8코어 | 최대 10코어 | 16코어 | 100 GB/s | 3나노 공정과 다이내믹 캐싱 도입 |
| M4 | 10코어 | 최대 10코어 | 16코어 | 120 GB/s | AI 시대의 기본 성능 강화 |
| M5 | 10코어 | 최대 10코어 | 16코어 | 153 GB/s | GPU 코어별 AI 가속기 도입 |
이 표에서 눈에 띄는 것은 CPU 코어 수보다 메모리 대역폭의 변화입니다. M1의 약 68 GB/s에서 M5의 경우 153 GB/s까지 증가했습니다. 단순 계산으로 보면 두 배 이상입니다. 고성능 노트북을 고를 때 CPU 코어 수만 보는 경우가 많은데, 실제 창작 작업이나 AI 작업에서는 메모리 대역폭도 꼭 함께 봐야 합니다.
그래프로 비교해보는 Apple M1부터 M5까지
지금부터는 그래프로 Apple M1부터 M5까지의 변화를 살펴보겠습니다. 숫자로만 보면 잘 느껴지지 않지만, 막대그래프로 보면 애플 실리콘이 어떤 방향으로 발전해왔는지 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
CPU 코어 수, GPU 코어 수, Neural Engine, 최대 메모리 지원량, 메모리 대역폭을 함께 보면 M 시리즈가 단순한 노트북용 칩에서 고성능 창작 작업과 AI 작업을 위한 컴퓨팅 플랫폼으로 발전하고 있다는 점이 보입니다.
먼저 CPU 고성능 코어입니다. M1부터 M3까지 기본 칩은 고성능 코어 4개를 유지했습니다. M4와 M5에서는 전체 CPU 코어 구성이 10코어로 확장되면서, 더 많은 작업을 동시에 처리할 수 있는 방향으로 발전했습니다.
고효율 코어는 전력 효율과 배터리 시간에 중요한 역할을 합니다. 문서 작업, 웹서핑, 메일 확인처럼 비교적 가벼운 작업에서는 고효율 코어가 중심이 됩니다. 애플 실리콘의 장점은 높은 성능뿐만 아니라, 조용하고 오래가는 사용 경험에도 있습니다.
GPU 코어 수는 영상 편집, 3D 그래픽, 게임, 이미지 처리, AI 작업과 관련이 있습니다. 기본 칩 기준으로 보면 M2 이후 GPU 코어 수는 최대 10코어 수준을 유지하고 있습니다. 하지만 M5에서는 GPU 코어마다 Neural Accelerator가 들어가면서 의미가 달라졌습니다. 이제 GPU는 그래픽만 처리하는 장치가 아니라, AI 연산에도 더 적극적으로 참여하는 장치가 되고 있습니다.
Neural Engine 코어 수는 M1부터 M5까지 기본 칩 기준으로 16코어를 유지합니다. 그래서 단순히 코어 수만 보면 큰 변화가 없어 보일 수 있습니다. 하지만 실제 AI 성능은 Neural Engine 코어 수만으로 결정되지 않습니다. 메모리 대역폭, GPU 구조, 소프트웨어 최적화, 지원하는 AI 프레임워크가 함께 영향을 줍니다.
Neural Engine TOPS는 AI 연산 성능을 볼 때 자주 쓰이는 지표입니다. 다만 M5 세대부터는 주의해서 해석해야 합니다. M5의 핵심은 Neural Engine 하나만 빨라진 것이 아니라, GPU 코어마다 Neural Accelerator가 추가되었다는 점입니다. 따라서 TOPS 하나만으로 M5의 AI 성능을 설명하기는 어렵습니다.
최대 메모리 지원량은 큰 사진 파일, 영상 편집, 여러 앱을 동시에 쓰는 작업, 로컬 AI 모델 실행에서 중요합니다. 메모리가 충분해야 큰 데이터를 한 번에 올려놓고 작업할 수 있습니다. AI 시대에는 단순히 CPU가 빠른 것보다, 충분한 메모리를 확보하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
메모리 대역폭은 데이터를 얼마나 빠르게 읽고 쓸 수 있는지를 나타냅니다. M1 기본 칩의 메모리 대역폭은 약 68GB/s였고, M5 기본 칩은 153GB/s까지 증가했습니다. 단순 계산으로 보면 두 배 이상입니다.
이 변화는 매우 중요합니다. AI 모델, 고해상도 이미지, 4K·8K 영상처럼 큰 데이터를 다루는 작업에서는 연산 장치가 아무리 빨라도 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능이 제대로 나오지 않습니다. 그래서 M5의 메모리 대역폭 증가는 AI 시대의 맥 성능을 이해할 때 꼭 봐야 할 지표입니다.
위 그래프는 M1의 메모리 대역폭을 100으로 놓고, M2부터 M5까지의 변화를 지수로 환산한 것입니다. 이렇게 보면 변화가 더 직관적으로 보입니다. M2와 M3는 M1 대비 약 147, M4는 약 176, M5는 약 224 수준입니다.
즉, M5 기본 칩의 메모리 대역폭은 M1 기본 칩과 비교했을 때 약 2.2배 수준입니다. CPU 코어 수만 보면 세대 차이가 작아 보일 수 있지만, 데이터를 공급하는 능력까지 함께 보면 M5가 AI와 창작 작업에 더 적합한 방향으로 발전했다는 점을 알 수 있습니다.
| 칩 | 메모리 대역폭 | M1=100 지수 |
|---|---|---|
| M1 | 68.25 GB/s | 100 |
| M2 | 100 GB/s | 147 |
| M3 | 100 GB/s | 147 |
| M4 | 120 GB/s | 176 |
| M5 | 153 GB/s | 224 |
이 표는 FLOPS나 TOPS처럼 복잡한 연산 성능 지표를 직접 비교하지 않아도, M 시리즈의 체감 성능이 왜 좋아지는지를 설명하는 데 도움이 될 수 있을 것입니다. 특히 AI 작업에서는 연산 장치의 속도만큼이나 데이터를 빠르게 주고받는 능력이 중요합니다.
따라서 M1부터 M5까지의 변화를 볼 때는 CPU 코어 수, GPU 코어 수, Neural Engine 코어 수만 볼 것이 아니라, 메모리 대역폭과 최대 통합 메모리도 함께 보는 것이 좋습니다. M5는 바로 이 부분에서 AI 시대에 맞는 방향으로 한 단계 더 나아간 칩이라고 볼 수 있습니다.
FLOPS보다 더 중요한 성능 비교 지표
칩 성능을 비교할 때 FLOPS, TOPS 같은 숫자를 떠올리기 쉽습니다. FLOPS는 1초에 부동소수점 연산을 얼마나 많이 할 수 있는지를 나타내고, TOPS는 1초에 정수 연산을 얼마나 많이 할 수 있는지를 나타냅니다. 과학 계산, 그래픽, AI 연산을 비교할 때 유용한 지표입니다.
하지만 애플 M 시리즈를 비교할 때는 FLOPS 하나만으로 전체 성능을 판단하기 어렵습니다. 애플은 모든 M 시리즈 칩의 GPU FLOPS를 일관된 방식으로 공개하지 않습니다. 또한 AI 작업은 CPU, GPU, Neural Engine, 메모리 대역폭, 소프트웨어 최적화가 함께 작동합니다. 그래서 하나의 숫자로 성능을 단정하기보다는 여러 지표를 함께 보는 것이 좋습니다.
| 지표 | 무엇을 보여주는가 | 의미와 활용 |
|---|---|---|
| 메모리 대역폭 | 큰 데이터를 얼마나 빠르게 주고받는가 | AI·영상·그래픽 작업 |
| 최대 통합 메모리 | 얼마나 큰 작업을 한 번에 올려놓을 수 있는가 | 로컬 AI 모델, 대형 영상 편집, 멀티태스킹 |
| GPU 코어 수 | 그래픽과 병렬 연산 처리 능력의 기본 규모 | 영상 편집, 3D 그래픽, 이미지 처리, AI 작업 |
| Neural Engine TOPS | AI 전용 연산 장치의 처리 능력 | M5에서는 보조 지표로 보는 것이 좋음 |
| GPU Neural Accelerator 여부 | GPU가 AI 연산을 얼마나 적극적으로 처리하는가 | M5의 가장 중요한 구조 변화임 |
| 실사용 벤치마크 | 영상 인코딩 시간, 코드 빌드 시간, AI 토큰 생성 속도 | 실제 체감 성능 |
따라서 이 글에서는 FLOPS 하나로 M1부터 M5까지를 줄 세우기보다는, 메모리 대역폭, 최대 메모리 지원, GPU 코어 수, Neural Engine, 그리고 M5의 GPU Neural Accelerator를 함께 보는 방식이 더 적절합니다.
특히 M5는 “TOPS 숫자가 몇인가?”보다 “AI 연산을 Neural Engine만이 아니라 GPU 쪽에서도 더 강하게 처리하기 시작했다”는 점이 핵심입니다. 이 변화는 앞으로 맥에서 로컬 LLM, 이미지 생성, 영상 편집 AI, 개발자용 AI 도구를 사용할 때 더 크게 체감될 가능성이 있습니다.
마치며 …
애플 M 시리즈의 발전을 보면, 성능 경쟁의 중심이 조금씩 바뀌고 있다는 것을 알 수 있습니다. M1이 전력 효율과 조용한 성능의 시작이었다면, M5는 AI 작업을 더 빠르게 처리하기 위한 구조 변화가 핵심입니다.
특히 M5의 GPU 코어별 Neural Accelerator는 앞으로의 맥 사용 경험을 바꿀 수 있는 중요한 변화입니다. 로컬에서 LLM을 실행하거나, 이미지와 영상을 AI로 편집하거나, 개발자가 모델을 테스트하는 일이 더 자연스러워질 수 있습니다.
맥북을 고를 때 이제는 CPU와 GPU만 볼 것이 아니라, 메모리 대역폭과 AI 가속 구조도 함께 살펴봐야 합니다. M5 시리즈는 애플 실리콘이 단순히 빠른 칩에서, AI 시대를 준비하는 컴퓨팅 플랫폼으로 이동하고 있음을 보여줍니다.
함께 참고하면 좋은 글
▶ 애플 M1, M2, M3, M4 칩 시리즈 사양 비교
▶ 애플 M1, M2, M3 칩 시리즈 사양 비교
▶ M4칩 탑재 아이맥 2024 출시 : M4칩, 그리고 애플 인텔리전스
▶ M4칩 맥북프로 2024 출시: M4, M4 Pro, M4 Max칩, 그리고 Apple Intelligence
▶ 2025년 9월 애플이벤트 요약 : Awe dropping
▶ 2024년 5월 애플이벤트. 애플 M4 칩 소개
참고자료
[1] Apple(2025.10), Apple unleashes M5, the next big leap in AI performance for Apple silicon
[2] Apple Support, MacBook Pro (14-inch, M5) – Tech Specs
[3] Apple(2026.3), Apple debuts M5 Pro and M5 Max to supercharge the most demanding pro workflows
[4] Apple Support, MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max) – Tech Specs
[5] Apple Support, MacBook Pro (16-inch, 2024) – Tech Specs