iPhone 18 Pro Max 1 TB ha un problema: la memoria può diventare lentissima

La versione da 1 TB di iPhone 18 Pro Max finisce sotto la lente per le prestazioni della memoria interna. I benchmark pubblicati dal canale Bilibili HOMOLAB e riportati da Notebookcheck mostrano infatti un comportamento molto diverso a seconda del carico: velocità elevate nelle operazioni brevi, ma un netto deterioramento quando le cache vengono esaurite e la scrittura deve avvenire direttamente sulla memoria QLC.

Il punto più interessante riguarda proprio la tecnologia utilizzata. Secondo i test, la configurazione da 1 TB adotta memoria QLC (Quad-Level Cell), capace di memorizzare quattro bit per cella. Una soluzione che permette di aumentare la densità, ma che presenta compromessi rispetto alla TLC (Triple-Level Cell) impiegata in altre configurazioni.

Nell’utilizzo quotidiano queste differenze potrebbero essere difficili da percepire. Sotto carichi di scrittura prolungati, invece, i risultati di HOMOLAB evidenziano scenari decisamente meno favorevoli.

QLC contro TLC: cosa mostrano i benchmark

HOMOLAB ha confrontato l’iPhone 18 Pro Max da 1 TB con un iPhone 18 Pro da 512 GB dotato di memoria TLC. Nei test FIO con letture 4K pesate, le prestazioni risultano relativamente vicine: 46.045 punti per la soluzione QLC contro 51.282 per quella TLC.

La distanza diventa più evidente nei carichi misti di lettura e scrittura. A basse queue depth, il modello TLC raggiunge 11.285 punti contro gli 8.168 della versione QLC, una differenza di circa il 38%. Con carichi più elevati il divario si riduce: 35.992 contro 32.219 punti, pari a circa il 12%.

I numeri, però, raccontano soltanto una parte della storia. Il comportamento più significativo emerge durante le scritture sequenziali prolungate, quando entrano in gioco i diversi livelli di cache utilizzati dallo smartphone.

Oltre 3.000 MB/s, poi il crollo fino a 25,6 MB/s

Come accade su molti dispositivi moderni, la memoria utilizza inizialmente una cache SLC ad alte prestazioni. Finché questa è disponibile, HOMOLAB ha registrato velocità superiori a 3.000 MB/s.

Esaurita la prima cache, il sistema passa a un buffer secondario che simula un comportamento simile alla TLC. In questa fase le prestazioni rimangono relativamente elevate, con una media rilevata di 578 MB/s, sebbene con oscillazioni significative.

La situazione cambia radicalmente quando anche questo buffer viene saturato. A quel punto i dati devono essere scritti direttamente sulla memoria QLC e, secondo le misurazioni riportate, la velocità sostenuta scende a una media di 79,4 MB/s, con un minimo di appena 25,6 MB/s.

Si tratta di un risultato particolarmente basso per uno smartphone di fascia alta e, in determinate condizioni, inferiore alle velocità sequenziali dichiarate o raggiungibili da diverse schede microSD moderne. Il confronto va comunque interpretato con cautela: benchmark, controller, condizioni operative e tipologia di carico possono essere molto differenti.

Con la memoria piena al 60% le prestazioni peggiorano ancora

Il test diventa ancora più interessante simulando una condizione molto comune per chi acquista uno smartphone da 1 TB: avere già occupato una parte consistente dello spazio.

Con l’unità piena al 60%, HOMOLAB ha rilevato una drastica riduzione dello spazio utilizzabile come cache SLC. Dai circa 250 GB disponibili con l’unità vuota si passa a soli 58 GB.

Anche il buffer intermedio rallenta: la velocità media scende dai precedenti 578 MB/s a circa 396 MB/s. Nella fase di scrittura direttamente sulla QLC, invece, la media rilevata cala ulteriormente a circa 45 MB/s.

Il dato estremo è ancora più significativo: nel corso del test sarebbe stato registrato un minimo di 1,1 MB/s. Non significa che un iPhone 18 Pro Max da 1 TB scriva normalmente a questa velocità, ma dimostra quanto possa degradare il throughput in condizioni particolarmente gravose e dopo l’esaurimento delle cache.

Perché la scelta della memoria QLC è importante

La NAND QLC consente di immagazzinare quattro bit in ogni cella, contro i tre della TLC. Questo permette ai produttori di ottenere una capacità maggiore a parità di quantità fisica di memoria, contribuendo potenzialmente a contenere dimensioni e costi.

Il compromesso riguarda generalmente prestazioni sostenute e resistenza alle scritture. Per nascondere questi limiti, controller e sistemi operativi utilizzano sofisticati meccanismi di caching. Ed è proprio per questo che uno smartphone con QLC può apparire estremamente rapido durante le normali operazioni e rallentare solo in circostanze specifiche.

I benchmark sintetici rappresentano inoltre uno scenario particolarmente impegnativo e non equivalgono necessariamente all’esperienza quotidiana. Messaggi, navigazione web, apertura delle app e fotografie occasionali producono normalmente raffiche di dati sufficientemente brevi da poter essere assorbite dalle cache veloci.

Video ProRes e trasferimenti pesanti sono gli scenari da osservare

La questione diventa più rilevante per attività che comportano grandi quantità di dati scritti senza interruzione. Tra gli esempi ci sono lunghe registrazioni video 4K o ProRes, trasferimenti di file molto grandi e ripristini completi dei backup.

È anche qui che il dato assume un peso particolare per la variante da 1 TB: chi sceglie la capacità maggiore potrebbe farlo proprio per archiviare video ad alta risoluzione e contenuti professionali, aumentando quindi la probabilità di sottoporre lo storage a carichi sostenuti.

Resta inoltre il tema del prezzo. La configurazione da 1 TB comporta un importante sovrapprezzo legato alla capacità, mentre i risultati di HOMOLAB indicano che la tecnologia QLC utilizzata può offrire, in specifiche condizioni di stress, prestazioni inferiori alla TLC delle configurazioni meno capienti.

Per la maggior parte degli utenti la differenza potrebbe quindi restare nascosta dietro le cache e l’ottimizzazione del sistema. Per chi utilizza sistematicamente centinaia di gigabyte e sottopone lo smartphone a lunghe sessioni di scrittura, invece, la quantità di spazio libero e l’esaurimento delle cache possono diventare fattori determinanti per le prestazioni effettive dello storage.