Le MacBook Neo rivalise avec un serveur Amazon EC2 pour les requêtes SQL

Dans un test aussi original que fascinant publié sur le blog officiel de DuckDB, Gábor Szárnyas a comparé le MacBook Neo (modèle 512 Go, à partir de 799 €) à des instances cloud Amazon EC2, pour évaluer ses performances sur des charges analytiques lourdes, en particulier l'exécution de requêtes SQL. Le résultat est on ne peut plus surprenant !

Le MacBook Neo face à des serveurs cloud surpuissants

Le tout premier ultraportable bon marché d'Apple, équipé de la puce A18 Pro (la même que l'iPhone 16 Pro), tient tête - voire surpasse - des machines disposant de 4× plus de RAM et de bien plus de cœurs CPU chez le géant du e-commerce et des serveurs.

Le benchmark du jour utilise deux suites reconnues :

• ClickBench : 43 requêtes d'agrégation et filtrage sur une table unique de 100 millions de lignes (≈14 Go en Parquet, 75 Go en CSV).
• TPC-DS : 99 requêtes complexes (avec window functions, etc.) sur 24 tables, à deux échelles : SF100 et SF300.

Le MacBook Neo (6 cœurs CPU : 2 performance + 4 efficiency, 8 Go de mémoire unifiée, SSD NVMe local) a été opposé à :

• c6a.4xlarge : 16 vCPU AMD EPYC, 32 Go RAM.
• c8g.metal-48xl : 192 vCPU Graviton4, 384 Go RAM (une bête de course cloud).

Résultats sur ClickBench

• Run "cold" (premier passage, sans cache) : le MacBook Neo termine toutes les requêtes en moins d'une minute, jusqu'à 2,8× plus rapide que les instances cloud.
  Raison principale : le SSD NVMe local ultra-rapide bat largement les disques réseau (EBS) des serveurs cloud, où l'I/O domine les temps d'exécution.
• Run "hot" (après caching) : le monstre Graviton4 explose tout en 4,35 secondes total, suivi par le c6a.4xlarge en 47,86 s. Le MacBook Neo ferme la marche en 54,27 s (≈10 % plus rapide qu'en cold).
  Pourtant, sur les temps médians par requête, il devance toujours le c6a.4xlarge (mid-range cloud). Son temps total n'est que 13 % plus lent malgré 10 threads CPU en moins et 4× moins de RAM !

Résultats sur TPC-DS

• À SF100 (échelle modérée) : médiane à 1,63 s par requête, total en 15,5 minutes — fluide et impressionnant.
• À SF300 (plus gros dataset) : la limite mémoire (8 Go) se fait sentir, avec spilling disque jusqu'à 80 Go. La médiane reste bonne (6,90 s), mais certaines requêtes explosent (query 67 : 51 minutes).
  Le tout termine quand même en 79 minutes — un score respectable pour un laptop à 699 € / 799 € sans refroidissement actif.

Nos amis de DuckDB soulignent que le MacBook Neo excelle grâce à l'efficacité de la puce A18 Pro, à l'architecture unifiée (CPU/GPU/Neural Engine partagent la mémoire sans copie) et à l'optimisation logicielle de DuckDB (in-process, vectorisé, columnar). Il fallait bien placer son produit.

Mais ce n'est pas la première fois que la puce A-series brille : rappelons le test TPC-H sur iPhone 16 Pro (refroidi à -50 °C) en 478 secondes.

En clair pour des analystes data, data scientists occasionnels ou des workloads analytiques "big data" pas trop extrêmes, le premier MacBook Neo offre un rapport performance/prix imbattable - souvent supérieur à des serveurs cloud loués à plusieurs centaines d'euros par mois et capable de jouer à plusieurs titres AAA. Une preuve supplémentaire que l'Apple Silicon démocratise la puissance de calcul, même dans l'entrée de gamme. Pour en savoir plus, consultez notre présentation du MacBook Neo ainsi que les premiers tests du Mac.