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아이패드 에어 M3 칩 탑재 모델

by wjdflgkrl 2025. 3. 9.
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아이패드 에어 M3 칩 탑재, 성능과 기능 총정리

애플이 최신 아이패드 에어를 공개했습니다! 이번 모델은 M3 칩을 탑재하여 성능이 대폭 향상되었으며, 다양한 디스플레이 옵션과 새로운 기능을 제공합니다.

📌 목차

💡 M3 칩의 성능 향상

M3 칩은 8코어 CPU, 9코어 GPU를 갖추고 있으며, 이전 M1 칩 대비 최대 2배, A14 바이오닉 대비 3.5배 빠른 속도를 제공합니다.

아이패드 에어 M3 칩 성능

📺 디스플레이 옵션

이번 모델은 11인치 & 13인치 두 가지 디스플레이 옵션을 제공합니다. 더 커진 화면과 선명한 화질 덕분에 멀티태스킹과 콘텐츠 감상이 더욱 편리해졌습니다.

🚀 새로운 기능

새로운 매직 키보드는 14개의 기능 키와 더 넓어진 트랙패드를 지원하며, 애플 인텔리전스 기능을 통해 AI 기반 이미지 보정, 음성 명령 기능이 추가되었습니다.

💰 가격 및 출시일

아이패드 에어 M3 칩 모델의 가격은
- 11인치: $599
- 13인치: $799
현재 사전 주문이 가능하며, 정식 출시일은 오는 12일입니다.

아이패드 에어 가격

🛒 구매 링크

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/** * @license * Copyright 2019 Google LLC * SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ import {Audit} from '../audit.js'; import * as i18n from '../../lib/i18n/i18n.js'; import {LargestContentfulPaint as ComputedLcp} from '../../computed/metrics/largest-contentful-paint.js'; const UIStrings = { /** Description of the Largest Contentful Paint (LCP) metric, which marks the time at which the largest text or image is painted by the browser. This is displayed within a tooltip when the user hovers on the metric name to see more. No character length limits. The last sentence starting with 'Learn' becomes link text to additional documentation. */ description: 'Largest Contentful Paint marks the time at which the largest text or image is ' + `painted. [Learn more about the Largest Contentful Paint metric](https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/performance/lighthouse-largest-contentful-paint/)`, }; const str_ = i18n.createIcuMessageFn(import.meta.url, UIStrings); class LargestContentfulPaint extends Audit { /** * @return {LH.Audit.Meta} */ static get meta() { return { id: 'largest-contentful-paint', title: str_(i18n.UIStrings.largestContentfulPaintMetric), description: str_(UIStrings.description), scoreDisplayMode: Audit.SCORING_MODES.NUMERIC, supportedModes: ['navigation'], requiredArtifacts: ['HostUserAgent', 'Trace', 'DevtoolsLog', 'GatherContext', 'URL', 'SourceMaps'], }; } /** * @return {{mobile: {scoring: LH.Audit.ScoreOptions}, desktop: {scoring: LH.Audit.ScoreOptions}}} */ static get defaultOptions() { return { mobile: { // 25th and 13th percentiles HTTPArchive -> median and p10 points. // https://bigquery.cloud.google.com/table/httparchive:lighthouse.2020_02_01_mobile?pli=1 // https://web.dev/articles/lcp#what_is_a_good_lcp_score // see https://www.desmos.com/calculator/1etesp32kt scoring: { p10: 2500, median: 4000, }, }, desktop: { // 25th and 5th percentiles HTTPArchive -> median and p10 points. // SELECT // APPROX_QUANTILES(lcpValue, 100)[OFFSET(5)] AS p05_lcp, // APPROX_QUANTILES(lcpValue, 100)[OFFSET(25)] AS p25_lcp // FROM ( // SELECT CAST(JSON_EXTRACT_SCALAR(payload, "$['_chromeUserTiming.LargestContentfulPaint']") AS NUMERIC) AS lcpValue // FROM `httparchive.pages.2020_04_01_desktop` // ) scoring: { p10: 1200, median: 2400, }, }, }; } /** * @param {LH.Artifacts} artifacts * @param {LH.Audit.Context} context * @return {Promise} */ static async audit(artifacts, context) { const trace = artifacts.Trace; const devtoolsLog = artifacts.DevtoolsLog; const gatherContext = artifacts.GatherContext; const metricComputationData = { trace, devtoolsLog, gatherContext, settings: context.settings, URL: artifacts.URL, SourceMaps: artifacts.SourceMaps, simulator: null, }; const metricResult = await ComputedLcp.request(metricComputationData, context); const options = context.options[context.settings.formFactor]; return { score: Audit.computeLogNormalScore( options.scoring, metricResult.timing ), scoringOptions: options.scoring, numericValue: metricResult.timing, numericUnit: 'millisecond', displayValue: str_(i18n.UIStrings.seconds, {timeInMs: metricResult.timing}), }; } } export default LargestContentfulPaint; export {UIStrings};