M5 iPad Pro 的 Neural Engine 采用 16 核设计，每核集成矩阵乘法加速单元，支持 INT8/FP16 混合精度运算，峰值算力达 45 TOPS 以上，专为设备端低功耗推理优化。通过与 CPU/GPU 协同，ANE 处理小型算法如图像分类，而 GPU 承担大模型矩阵运算，避免数据搬运开销。
M5 的关键创新在于 GPU 每个 10 核均内置 Neural Accelerator，引入类似 Tensor Core 的矩阵乘法器，实现 AI 峰值计算性能较 M4 提升 4 倍。统一内存带宽达 153 GB/s（M4 为 120 GB/s），允许 CPU/GPU/ANE 共享 12GB+ 内存池，减少拷贝延迟，支持 130 亿参数 LLM 本地运行。实测 Geekbench GPU 分数 73861（M4 提升 33%），原神游戏功耗降至 6.27W，确保长时间推理不降频。
低功耗 on-device LLM 推理依赖内存阈值管理：推荐 12GB 统一内存起步，模型量化至 4-bit 降低至 8GB 峰值占用；首次 token 响应时间加快 3.6 倍（Topaz Video AI 视频增强 1.8 倍）。视觉任务如 DaVinci Resolve 升频处理较 M4 快 2.3 倍，Blender 光追渲染 1.7 倍，利用 Metal 4 Tensor API 直接调用加速器。
落地参数清单：
- 内存阈值：LLM 推理 <10GB，视觉模型 <6GB；超阈值启用分页，回滚至 CPU。
- 功耗监控：温度 >44℃ 降频 20%，目标帧率 30fps（游戏/视频），ANE 优先级 > GPU。
- 超时参数：推理超时 30s，断线续传 SSE 缓冲 5MB，模型加载 <10s。
- 回滚策略：ANE 失败切换 GPU，统一内存不足降级 FP16 至 INT8。
- 开发清单：Core ML 模型转换（ANE 兼容），Metal Shader 矩阵乘法，Xcode Instruments 追踪带宽/功耗。
工程监控要点：Instruments 追踪 Neural Engine 利用率 >80%，统一内存命中率 >95%；生产阈值：功耗 <7W，token/s >20（7B 模型）。风险：软件生态滞后硬件，iPadOS 26 多窗口下内存碎片化，建议分批加载模型。
实际部署中，Draw Things AI 图像生成较 M4 快 2 倍，适用于移动创作场景。通过这些参数，M5 iPad Pro 实现高效、低功耗设备端 AI，未来结合 Apple Intelligence 扩展多模态推理。
资料来源：Apple M5 官方规格、Geekbench 基准实测、MacStories 评测、凰家评测游戏功耗数据。