Postavljanje pričakovanj za vodilne pametne telefone v letu 2023

Napoved je bila objavljena šele prejšnji teden
Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2
na tehnološkem vrhu podjetja na Havajih. Najnovejši nabor čipov Qualcomm ima nadgrajene specifikacije in proizvodni proces TSMC, ki bi moral prinesti nekaj povečanja učinkovitosti, če je 8 Plus Gen 1 karkoli primerno. Poleg tega, čeprav podjetje v nekaterih pogledih ni želelo zagotoviti podrobnih tehničnih podrobnosti (vključno z zanemarjanjem omembe imen različice Adreno ali Kryo), smo vseeno lahko izvajali številne priljubljene primerjalne preizkuse na primerjalni napravi Snapdragon 8 Gen 2 . Ta merila uspešnosti pomagajo določiti izhodišče pričakovanj glede zmogljivosti za prihajajoče vodilne modele leta 2023, kar nam daje nekaj, česar se lahko veselimo.
O tem članku: Qualcomm je sponzoriral mojega kolega, Rich Woods, da se udeležijo Snapdragon Tech Summit v Mauiju na Havajih. Podjetje mu je plačalo let in hotel. Vendar Qualcomm ni imel nobenega prispevka glede vsebine tega članka.


Kako smo testirali Snapdragon 8 Gen 2

Na referenčni napravi Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 smo izvedli celostno merilo uspešnosti (AnTuTu), merilo uspešnosti, osredotočeno na CPE (Geekbench), primerjalno merilo, osredotočeno na GPU (GFXBench) in merilo uspešnosti MLPerf. Vsako merilo uspešnosti smo izvedli trikrat in vzeli smo povprečje treh rezultatov. Qualcomm je privzeto omogočil možnost »UI Perf Mode«, ki smo jo pustili vključeno. Učinkovito poskuša prisiliti aplikacije za primerjalno analizo, da delujejo na jedrih Prime, da bi pri določenih merilih dosegle nekoliko višje rezultate, zato imejte to v mislih, ko pregledujete te rezultate. Prav tako je treba omeniti, da bomo te primerjalne preizkuse znova izvajali, ko bomo dobili v roke komercialno napravo s Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2. Qualcomm nam je zagotovil nabor pričakovanih rezultatov na podlagi lastnega testiranja. To smo uporabili samo za referenco, na dnu tega članka pa je na voljo tabela, ki vsebuje primerjalne rezultate, ki jih je Qualcomm pričakoval, da jih bo dosegla referenčna naprava.

Če dobimo specifikacije QRD, jih daj sem.


Pregled meril uspešnosti Snapdragon 8 Gen 2

  • AnTuTu: To je holistični standard. AnTuTu preizkuša zmogljivost procesorja, grafičnega procesorja in pomnilnika, vključno z abstraktnimi testi in nedavno primerljivimi simulacijami uporabniške izkušnje (na primer podtest, ki vključuje drsenje skozi ListView). Končna ocena je ponderirana glede na načrtovanje.
  • GeekBench: To je test, osredotočen na CPE, ki uporablja več računalniških delovnih obremenitev, vključno s šifriranjem, stiskanjem (besedila in slik), upodabljanjem, fizikalnimi simulacijami, računalniškim vidom, sledenjem žarkom, prepoznavanjem govora in sklepanjem o slikah na konvolucijski nevronski mreži. Analiza rezultatov zagotavlja posebne meritve. Končni rezultat je ponderiran glede na premisleke oblikovalca, pri čemer je velik poudarek na celoštevilski zmogljivosti (65 %), sledi float zmogljivosti (30 %) in nazadnje kriptografiji (5 %).
  • GFXBench: Cilj je simulirati upodabljanje grafike videoiger z uporabo najnovejših API-jev, ki vključuje veliko zaslonskih učinkov in visokokakovostne teksture. Novejši primerjalni preizkusi uporabljajo Vulkan, starejši pa OpenGL ES 3.1. Rezultati so sličice na test in sličice na sekundo (v bistvu drugo število, deljeno z dolžino testa) namesto tehtanega rezultata.
    • Azteške ruševine: Ti testi so najbolj računalniško intenzivni testi, ki jih ponuja GFXBench. Trenutno vrhunski mobilni nabori čipov ne prenesejo 30 FPS. Natančneje, test ponuja zelo visoko poligonsko geometrijo, strojno teselacijo, teksture visoke ločljivosti, globalno osvetlitev in veliko kartiranja senc, obilne učinke delcev ter učinke cvetenja in globinske ostrine. Večina teh tehnik bo poudarila zmožnosti procesorja za izračun senčil.
    • Manhattan ES 3.0/3.1: Ta preizkus ostaja pomemben glede na to, da so sodobne igre že dosegle predlagano grafično natančnost in izvajajo iste vrste tehnik. Odlikuje ga kompleksna geometrija, ki uporablja več ciljev upodabljanja, odseve (kockaste karte), mrežno upodabljanje, številne vire osvetlitve z zakasnitvijo, pa tudi razcvet in globinsko ostrino v prehodu po obdelavi.
  • MLPerf Mobile: MLPerf Mobile je odprtokodno merilo uspešnosti za testiranje zmogljivosti mobilne umetne inteligence. bil ustvaril MLCommons, neprofitni, odprti inženirski konzorcij, da bi “zagotovil preglednost in enake konkurenčne pogoje za primerjavo sistemov, programske opreme in rešitev ML.” Prva ponovitev MLPerf Mobile zagotavlja primerjalno zmogljivost sklepanja za peščico nalog računalniškega vida in obdelave naravnega jezika. Za več informacij glejte ta papir z naslovom “MLPerf Mobile Inference Benchmark: Zakaj je primerjalno testiranje mobilne umetne inteligence težko in kaj storiti glede tega.”
    • Razvrstitev slike: Ta preizkus vključuje sklepanje o oznaki, uporabljeni na vhodni sliki. Tipični primeri uporabe vključujejo iskanje fotografij ali ekstrakcijo besedila. Uporabljeni referenčni model je MobileNetEdgeTPU s 4M parametri, nabor podatkov je ImageNet 2012 (224×224), ciljna kakovost pa 98 % FP32 (76,19 % Top-1).
    • segmentacija slike: Ta preizkus vključuje razdelitev vhodne slike na označene predmete. Tipični primeri uporabe vključujejo samostojno vožnjo ali daljinsko zaznavanje. Uporabljeni referenčni model je DeepLab v3+ z 2 milijoni parametrov, nabor podatkov je ADE20K (512 × 512), ciljna kakovost pa 93 % FP32 (0,244 mAP).
    • zaznavanje predmetov: Ta preizkus vključuje risanje omejevalnih okvirjev okoli predmetov in dajanje oznak tem predmetom. Tipični primeri uporabe vključujejo vnos kamere, na primer za zaznavanje nevarnosti ali analizo prometa med vožnjo. Referenčni model je SSD-MobileNet v2 s 17 milijoni parametrov, nabor podatkov je COCO 2017 (300×300), ciljna kakovost pa 97 % FP32 (54,8 % mIoU).
    • Jezikovna obdelava: Ta test vključuje pogovorno odgovarjanje na vprašanja. Tipični primeri uporabe vključujejo internetne brskalnike. Referenčni model je MobileBERT s 25 milijoni parametrov, nabor podatkov je mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, ciljna kakovost pa je 93 % FP32 (93,98 % F1).

Primerjalni rezultati

Antutu

Antutu-Scores-Snapdragon-8-Gen-2

Kot v prejšnjih letih, opažamo približno 10-odstotno izboljšanje ocene AnTuTu z letošnjim Snapdragonom 8 Gen 2. To je dovolj pomembna izboljšava, da že na začetku nakazujemo, da je Snapdragon 8 Gen 2 močnejši nabor čipov kot kateri koli drug čip Qualcomm do danes. Ne ujema se povsem s 35 % hitrejšo zmogljivostjo procesorja, a ker je AnTuTu celostno merilo uspešnosti, to ne pomeni, da bo v celoti odražal kakršno koli pridobitev procesorja.

Geekbench 5

Geekbench-5-Scores-Snapdragon-8-Gen-2-1

Geekbench pa je je Meritve zmogljivosti, osredotočene na procesor. Opažamo skoraj 30-odstotno povečanje večjedrne zmogljivosti, kar se zdi na pravi poti za 35-odstotno izboljšanje, ki ga napoveduje Qualcomm. Merila uspešnosti ne bodo vedno odražala teh dobičkov, ki jih meri Qualcomm, vendar je to posledica razlike v meritvah. Vsako orodje ima drugačen način za izračun rezultatov in primerjalno analizo naborov čipov, Geekbenchov način pa morda ne razkrije nujno izboljšav, ki jih bo naredil Qualcomm. 30-odstotno izboljšanje v primerjavi z letom prej je še vedno impresivno.

GFXBench

GFXBench-Snapdragon-8-Gen-2

Qualcomm ni razkril veliko o grafičnem procesorju Adreno v Snapdragon 8 Gen 2, zato o grafičnem procesorju nimamo veliko povedati, razen o izboljšanju zmogljivosti. Ne poznamo števila jeder, ne poznamo frekvence in nimamo niti številke različice. To je sprememba, ki se je zgodila s Snapdragonom 8 Gen 1, in je frustrirajoče pri primerjavi grafičnih procesorjev. Veliko lažje je pojasniti razlike v kontekstu številk različic, kot vsakič poimenovati določen čip.

Kljub temu rezultati kažejo splošno izboljšanje grafične zmogljivosti, nenavadno razen testa GFXBench T-Rex. Ta test je test nizke intenzivnosti, zato se vanj ne bi preveč spuščal, razen dejstva, da ima nižjo hitrost sličic. Lahko, da gre le za optimizacijo, drugi, bolj intenzivni testi pa imajo veliko boljše rezultate. V testu GFXBench Manhattan, ki uporablja API OpenGL ES 3.1 in upodablja 1080p prizor izven zaslona, ​​je Snapdragon 8 Gen 1 v povprečju dosegel 179 FPS. Nasprotno pa je Snapdragon 8 Gen 2 dosegel 222 FPS.

V testu GFXBench Aztec Ruins, ki uporablja grafični API Vulkan in upodablja 1080p prizor izven zaslona, ​​je Snapdragon 8 Gen 1 dosegel povprečno hitrost sličic 49 sličic na sekundo. Za primerjavo, Snapdragon 8 Gen 2 je dosegel 65 FPS. Jasno je, da se je grafična zmogljivost izboljšala in nekatere med njimi so velike pridobitve. To je 44-odstotno izboljšanje v primerjavi s testom vulkana Aztec Ruins in 24-odstotno izboljšanje v primerjavi s testom na Manhattnu.

Samo nekaj odlične igre za android zahtevajo veliko konjskih moči GPE, vendar je izboljšana zmogljivost GPE uporabna za več kot le igranje.

MLPerf

MLPerf -- Snapdragon 8 Gen 2 - z vodnim žigom

Qualcomm je bil še posebej previden glede podrobnosti v zvezi z izboljšavami AI in vedno je bilo tako. Nimamo nobenih številk za TOPS (bilijon operacij na sekundo), čeprav nam je podjetje dalo nekaj oprijemljivih izboljšav, kot je 435-odstotno povečanje zmogljivosti AI in 65-odstotna boljša zmogljivost na vat. Zgornji rezultati prikazujejo, kako se Snapdragon 8 Gen 2 obnese v AI, in ga lahko primerjate z drugimi napravami testiral MLCommons.

Zaključek in pričakovani rezultati

Tabela, ki nam jo je Qualcomm posredoval s pričakovanimi primerjalnimi rezultati, je spodaj in vidite, da je večinoma v skladu z rezultati, ki smo jih dosegli zgoraj.

Benchmark Različica Metoda Pričakovani obseg rezultatov
Sistem Geekbench ST v5.4.4 Povprečje 3 ponovitev ~1485 – 1495
Sistem Geekbench MT v5.4.4 Povprečje 3 ponovitev ~5050 – 5200
Sistem AnTuTu v9.3.0 1. tek: ~1,27 – 1,28 m Povprečje 3 ponovitev: ~1,26 m
Sistem PCMark v3.0.4061 Povprečje 3 ponovitev ~18,5 – 18,9 tisoč
Brskalnik (Chrome v95.0.4638.74 64-bit) JetStream v2.0 Povprečje 3 ponovitev ~167 – 170
Iskalnik Merilnik hitrosti v2.0 Povprečje 3 ponovitev ~144 – 146
Iskalnik WebXPRT v3.0 Povprečje 3 ponovitev ~219 – 220
Grafika GFXBench Manhattan 3.0 zunaj zaslona (1080p) (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~329 – 332 FPS
Grafika GFXBench T-Rex – zunaj zaslona (1080p) (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~481 – 484 FPS
Grafika GFXBench Manhattan 3.1 zunaj zaslona (1080p) (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~224 – 226 FPS
Grafika GFXBench Car Chase Offscreen (1080p) ES3.1 (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~129 – 130 FPS
Grafika GFXBench Aztec Ruins Vulkan (High Tier) Offscreen (1440p) (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~60 FPS
Grafika GFXBench Aztec Ruins OpenGL (High Tier) Offscreen (1080p) (FPS) v5.0 Povprečje 3 ponovitev ~178 – 179 FPS
Grafika 3DMark Wild Life Unlimited v2.2.4786 Povprečje 3 ponovitev 82
Grafika 3DMark Wild Life Extreme Unlimited v2.2.4786 Povprečje 3 ponovitev 23
AI MLPerf v2.1
  • Razvrstitev slik: 3915 – 3920
  • Zaznavanje predmetov: 1765 – 1800
  • V2.0 Segmentacija slike: 945 – 950
  • Razumevanje jezika: 185
  • Klasifikacija slik (brez povezave): 4980 – 5020

Qualcomm pravi, da bodo prve naprave, ki jih poganja Snapdragon 8 Gen 2, na voljo do konca leta 2022. Spremljali bomo, kako deluje Snapdragon 8 Gen 2 v primerjavi s svojimi enakimi MediaTek Dimensity 9200. Če nadgrajujete z naprave, ki je vsaj dve leti starejša, bodo izboljšave verjetno opazne, čeprav velika izboljšava zmogljivosti AI verjetno ne bo več opazila. Podjetja redko izkoristijo ves potencial umetne inteligence, ko gre za nabore čipov Qualcomm, in verjetno bo tako tudi tukaj.

Qualcomm je potrdil, da bodo naslednja podjetja predstavila naprave Snapdragon 8 Gen 2: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus in iQOO. Veselimo se testiranja tega nabora čipov v bolj nadzorovanem okolju v komercialnih napravah v prihodnosti.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *