قياس أداء Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1: توقعات الأداء من الرائد في عام 2022

سيعمل Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 على تشغيل الكثير من الرائد في عام 2022 ، وعلينا أن نقيسه لنرى كيف يعمل ويقارن!

شهد الأسبوع الماضي فقط ظهور الجديد Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 في قمة التكنولوجيا للشركة في هاواي. تحتوي أحدث شرائح Qualcomm على مجموعة كاملة من التحسينات الرئيسية في جميع المجالات ، مما يجعلها واحدة من أكثر أجهزة Qualcomm إثارة في وقت طويل. بينما كانت الشركة مترددة في تقديم تفاصيل فنية متعمقة في بعض الجوانب (بما في ذلك الإهمال لذكر اسم إصدار Adreno أو Kryo) ، كنا لا نزال قادرين على تشغيل سلسلة من المعايير الشائعة على الجهاز المرجعي Snapdragon 8 Gen 1. تساعد هذه المعايير في وضع الأساس لتوقعات الأداء للرائد القادم في عام 2022 ، مما يمنحنا شيئًا آخر نتطلع إليه العام المقبل.

على الجهاز المرجعي Snapdragon 8 Gen 1 ، أجرينا معيارًا شاملاً واحدًا (AnTuTu) ، ومعيارًا مرتكزًا على وحدة المعالجة المركزية (Geekbench) ، ومعيارًا مرتكزًا على GPU (GFXBench) ، ومعايير MLPerf. تم تشغيل كل معيار ثلاث مرات ، وأخذنا متوسط النتائج الثلاث. قامت Qualcomm بتمكين خيار "UI Perf Mode" افتراضيًا الذي قمنا بتعطيله ، حيث يحاول بشكل فعال فرضه تطبيقات قياس الأداء للتشغيل على نوى Prime من أجل الحصول على درجة أعلى قليلاً في بعض الأحيان المعايير. تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه بمجرد حصولنا على جهاز تجاري مع Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 ، سنقوم بإعادة تشغيل هذه المعايير.

إذا كنت مهتمًا بقراءة جميع مواصفات وميزات هاتف Qualcomm Snapdragon 8 من الجيل الأول النظام الأساسي الذي أتاحته الشركة حتى الآن ، فأنا أوصي بقراءة الشرح الخاص بنا على Qualcomm Snapdragon 8 الجنرال 1. للإشارة السريعة ، قمت بتجميع مخطط يقارن المواصفات الرئيسية لمعالج Qualcomm Snapdragon جهاز مرجعي من الجيل الأول 8 مقارنة بالأجهزة المرجعية الأخرى المستخدمة في هذه المقارنة المعيارية. يمكنك العثور على هذا الرسم البياني أدناه قبل نتائج المعيار.

زودتنا Qualcomm بمجموعة من الدرجات المعيارية المتوقعة بناءً على الاختبارات الخاصة بهم. استخدمنا هذا كمرجع فقط ، ويتوفر جدول في الجزء السفلي من هذه المقالة يحتوي على درجات الاختبار التي توقعت كوالكوم أن يحققها الجهاز المرجعي.

حول هذا المقال: قامت شركة Qualcomm برعاية زميلي ، ريتش وودز، لحضور قمة Snapdragon Tech في كونا ، هاواي. دفعت الشركة ثمن رحلة الطيران والفندق. ومع ذلك ، لم يكن لدى Qualcomm أي مدخلات فيما يتعلق بمحتوى هذه المقالة.

نتائج اختبار Qualcomm Snapdragon 8 من الجيل الأول

مواصفات جهاز الاختبار

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 (جهاز مرجعي Qualcomm)	Qualcomm Snapdragon 888 (جهاز مرجعي Qualcomm)	Qualcomm Snapdragon 865 (جهاز مرجعي Qualcomm)
وحدة المعالجة المركزية	1x Kryo (مستند إلى ARM Cortex-X2) Prime core @ 2.995 جيجاهرتز ، ذاكرة تخزين مؤقت L2 سعة 1 ميجابايت عدد 3 نوى من Kryo (تعتمد على ARM Cortex A710) بسرعة 2.5 جيجاهرتز 4x Kryo (ARM Cortex A510-based) أنوية كفاءة @ 1.79 جيجاهرتز ARM اللحاء v9.0 6 ميجابايت L3 مخبأ	1x Kryo 680 (ARM Cortex X1-based) Prime core @ 2.84GHz ، 1x 1MB L2 cache 3x Kryo 680 (على أساس ARM Cortex A78) نوى أداء @ 2.4 جيجا هرتز ، ذاكرة تخزين مؤقت 3 × 512 كيلو بايت L2 4x Kryo 680 (ARM Cortex A55-based) نوى الكفاءة @ 1.8 جيجا هرتز ، 4x 128 كيلو بايت L2 مخبأ 4 ميجابايت L3 مخبأ	1x Kryo 585 (ARM Cortex A77-based) Prime core @ 2.84GHz ، 1x 512KB L2 cache 3x Kryo 585 (تعتمد على ARM Cortex A77) نوى أداء @ 2.4 جيجا هرتز ، 3x 256 كيلو بايت L2 مخبأ 4x Kryo 385 (ARM Cortex A55-based) نوى الكفاءة @ 1.8 جيجا هرتز ، 4x 128 كيلو بايت L2 مخبأ 4 ميجابايت L3 مخبأ
GPU	وحدة معالجة الرسومات Adreno الجديدة (غير محددة)	ادرينو 660	أدرينو 650
عرض	FHD + 144 هرتز	دقة 2340 × 1080 معدل التحديث 120 هرتز	دقة 2880 × 1440 معدل التحديث 60 هرتز
منظمة العفو الدولية	Hexagon DSP مع Hexagon Vector eXtensions ، Hexagon Tensor Accelerator ، و Hexagon Scalar Accelerator محرك الذكاء الاصطناعي من الجيل السابع الجيل الثالث من Qualcomm Sensing Hub دائما متاح دائما آمن تعانق الوجه معالجة اللغة الطبيعية وضع Leitz Look من Leica	Hexagon 780 مع بنية مسرع AI مدمجة محرك الذكاء الاصطناعي من الجيل السادس Qualcomm Sensing Hub (الجيل الثاني) معالج AI جديد مخصص 80٪ تخفيض مهمة تقليل التحميل من Hexagon DSP 5 أضعاف قوة المعالجة مقارنةً بالعام الماضي 16X ذاكرة مشتركة أكبر 50٪ مسرع قياسي أسرع ، مسرع موتر أسرع 2x مقارنة بالعام الماضي 26 قمم	Hexagon 698 مع Hexagon Vector eXtensions و Hexagon Tensor Accelerator الجديد محرك الذكاء الاصطناعي من الجيل الخامس Qualcomm Sensing Hub 15 قمم
ذاكرة	8 جيجا بايت LPDDR5 @ 3200 ميجا هرتز ، 16 جيجا بايت	12 جيجا بايت LPDDR5 3 ميجابايت مخبأ مستوى النظام	12 جيجا بايت LPDDR5 3 ميجابايت مخبأ مستوى النظام
تخزين	512 جيجا بايت UFS 3.1	512 جيجا بايت UFS 3.0	128 جيجا بايت UFS 3.0
مزود خدمة الإنترنت	ثلاثي الأطياف 18 بت 680 ISP 3.2 جيجا بكسل لكل ثانية صبيب	ثلاثي الأطياف 14 بت 580 ISP 2.7 جيجا بكسل لكل ثانية صبيب	مزدوج 14 بت Spectra 480 ISP 2.0 جيجا بكسل لكل ثانية صبيب
عملية التصنيع	4nm (سامسونج على الأرجح)	5 نانومتر (سامسونج 5LPE)	7 نانومتر (TSMC's N7P)
إصدار البرنامج	أندرويد 12	أندرويد 11	أندرويد 10

نظرة عامة على المعايير. انقر فوق لتوسيع.

نظرة عامة على المعايير

AnTuTu: هذا معيار شامل. يختبر AnTuTu أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة ، مع تضمين كل من الاختبارات المجردة ، وفي الآونة الأخيرة ، محاكاة تجربة المستخدم ذات الصلة (على سبيل المثال ، الاختبار الفرعي الذي يتضمن التمرير عبر ملف عرض القائمة). يتم ترجيح النتيجة النهائية وفقًا لاعتبارات المصمم.
GeekBench: اختبار يركز على وحدة المعالجة المركزية يستخدم العديد من أحمال العمل الحسابية بما في ذلك التشفير والضغط (النصوص والصور) ، التقديم ، والمحاكاة الفيزيائية ، ورؤية الكمبيوتر ، وتتبع الأشعة ، والتعرف على الكلام ، واستدلال الشبكة العصبية التلافيفية على الصور. يعطي تقسيم النقاط مقاييس محددة. يتم ترجيح النتيجة النهائية وفقًا لاعتبارات المصمم ، مع التركيز بشكل كبير على أداء الأعداد الصحيحة (65٪) ، ثم الأداء الطافي (30٪) ، وأخيراً التشفير (5٪).
GFXBench: يهدف إلى محاكاة عرض رسومات ألعاب الفيديو باستخدام أحدث واجهات برمجة التطبيقات. الكثير من التأثيرات التي تظهر على الشاشة والأنسجة عالية الجودة. تستخدم الاختبارات الأحدث Vulkan بينما تستخدم الاختبارات القديمة OpenGL ES 3.1. النواتج هي إطارات أثناء الاختبار و الإطارات في الثانية (العدد الآخر مقسومًا على طول الاختبار ، بشكل أساسي) ، بدلاً من الموزون نتيجة.
- أطلال الأزتك: هذه الاختبارات هي الأكثر صعوبة من الناحية الحسابية التي تقدمها GFXBench. حاليًا ، لا يمكن أن تتحمل أفضل مجموعات الشرائح المحمولة 30 إطارًا في الثانية. على وجه التحديد ، يوفر الاختبار هندسة عدد المضلعات عالية جدًا ، والتغطية بالفسيفساء للأجهزة ، والقوام عالي الدقة ، الإضاءة العالمية والكثير من خرائط الظل وتأثيرات الجسيمات الغزيرة ، بالإضافة إلى ازدهار وعمق المجال تأثيرات. ستؤكد معظم هذه التقنيات على إمكانات التظليل الحسابية للمعالج.
- مانهاتن إس 3.0 / 3.1: يظل هذا الاختبار مناسبًا نظرًا لأن الألعاب الحديثة قد وصلت بالفعل إلى الدقة الرسومية المقترحة وتنفيذ نفس أنواع التقنيات. تتميز بهندسة معقدة تستخدم أهداف عرض متعددة ، وانعكاسات (خرائط مكعبة) ، وعرض شبكي ، والعديد من مصادر الإضاءة المؤجلة ، بالإضافة إلى ازدهار وعمق المجال في ممر ما بعد المعالجة.
MLPerf موبايل: MLPerf Mobile هو معيار مفتوح المصدر لاختبار أداء AI المحمول. كان تم إنشاؤها بواسطة MLCommons، وهو اتحاد هندسي مفتوح وغير هادف للربح ، "لتوفير الشفافية وتكافؤ الفرص لمقارنة أنظمة التعلم الآلي والبرامج و حلول." يوفر التكرار الأول لـ MLPerf Mobile معيارًا لأداء الاستدلال لعدد قليل من رؤية الكمبيوتر واللغة الطبيعية مهام المعالجة. لمزيد من المعلومات ، يرجى الرجوع إلى الورقة "MLPerf Mobile Inference Benchmark: لماذا يعد قياس أداء الأجهزة المحمولة بالذكاء الاصطناعي صعبًا وماذا تفعل حيال ذلك.”
- تصنيف الصورة: يتضمن هذا الاختبار استنتاج ملصق لتطبيقه على صورة إدخال. تشمل حالات الاستخدام النموذجية عمليات البحث عن الصور أو استخراج النص. النموذج المرجعي المستخدم هو MobileNetEdgeTPU مع معلمات 4M ، ومجموعة البيانات هي ImageNet 2012 (224 × 224) ، وهدف الجودة هو 98٪ من FP32 (76.19٪ Top-1).
- تقطيع الصورة: يتضمن هذا الاختبار تقسيم صورة الإدخال إلى كائنات ذات علامات. تشمل حالات الاستخدام النموذجية القيادة الذاتية أو الاستشعار عن بعد. النموذج المرجعي المستخدم هو DeepLab v3 + مع معلمات 2M ، ومجموعة البيانات هي ADE20K (512 × 512) ، وهدف الجودة هو 93٪ من FP32 (0.244 مللي أمبير).
- كشف الكائن: يتضمن هذا الاختبار رسم مربعات محيطية حول الكائنات بالإضافة إلى توفير تسمية لتلك الكائنات. تتضمن حالات الاستخدام النموذجية إدخال الكاميرا مثل الكشف عن المخاطر أو تحليل حركة المرور أثناء القيادة. النموذج المرجعي هو SSD-MobileNet v2 بمعلمات 17M ، ومجموعة البيانات هي COCO 2017 (300 × 300) ، وهدف الجودة هو 97٪ من FP32 (54.8٪ mIoU).
- معالجة اللغة: يتضمن هذا الاختبار الرد على الأسئلة بالعامية. تشمل حالات الاستخدام النموذجية محركات البحث عبر الإنترنت. النموذج المرجعي هو MobileBERT بمعلمات 25M ، ومجموعة البيانات هي mini Squad (مجموعة بيانات الإجابة على أسئلة ستانفورد) v1.1 dev ، وهدف الجودة هو 93٪ من FP32 (93.98٪ F1).

اقرأ أكثر

نتائج المعيار

AnTuTu

بدءًا من AnTuTu ، يمكننا أن نرى أن الجهاز المرجعي Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 قد سجل أعلى بكثير من السنوات السابقة ، مع زيادة كبيرة على أساس سنوي بنحو 240،000 نقاط. يعد هذا تحسنًا كبيرًا بنسبة 33 ٪ تقريبًا ، وهو أعلى بكثير من وعود Qualcomm بتحسين السرعة بنسبة 20 ٪. هذا اختبار واحد فقط ، ولكن AnTuTu أداة رائعة لمقارنة القدرة الحسابية الأولية بين الأجهزة ، حتى لو لم يتم ترجمة كل ذلك إلى استخدام في العالم الحقيقي.

جيكبينش

ومع ذلك ، في Geekbench 5.0 ، إنها قصة مختلفة تمامًا. يُظهر Snapdragon 8 Gen 1 مكاسب قليلة أو معدومة على الجهاز المرجعي Snapdragon 888 من الماضي ، وفي الواقع ، يتراجع حتى في الأداء عندما يتعلق الأمر بتعدد النواة. لا يبدو الأمر كما لو أننا حصلنا على خطأ أيضًا - فقد أعطتنا Qualcomm صفحة إعلامية تحتوي على نتائج معيارية نتوقعها من Snapdragon 8 Gen 1 ، وتتوافق هذه مع ما ينبغي توقعه. في الواقع ، كان الأداء أحادي النواة أعلى من الحدود العليا التي قدمتها لنا كوالكوم ، في حين كان الأداء متعدد النواة 20 نقطة أقل من الحدود الدنيا لما يمكن توقعه.

بعد قولي هذا ، أعتقد أنه من الواضح أنه مهما كان الاختبار ، فإنه لا يختبر أين أجرت Qualcomm تحسينات. تُظهر اختباراتنا الأخرى تحسينات كبيرة مقارنة بشرائح السنوات السابقة.

GFXBench

لم تكشف شركة Qualcomm الكثير عن وحدة معالجة الرسومات Adreno الجديدة في Snapdragon 8 Gen 1 ، لذلك ليس لدينا الكثير لنقوله عن وحدة معالجة الرسومات بخلاف مكاسبها في الأداء. لا نعرف العدد الأساسي ، ولا نعرف التكرار ، وليس لدينا حتى رقم الإصدار. في اختبار GFXBench في مانهاتن ، والذي يستخدم OpenGL ES 3.0 API ويعرض مشهدًا خارج الشاشة بدقة 1080 بكسل ، كان Snapdragon 8 Gen 1 متوسط معدل الإطارات 221 إطارًا في الثانية ، أي حوالي 31٪ و 75٪ أعلى من الإطارات التي حققتها Snapdragon 888 و 865 على التوالى. في اختبار Aztec Ruins الخاص بـ GFXBench ، والذي يستخدم واجهة برمجة تطبيقات رسومات Vulkan ويعرض مشهدًا خارج الشاشة بدقة 1080 بكسل ، كان لدى Snapdragon 8 Gen 1 معدل إطارات يبلغ 41 إطارًا في الثانية. هناك تحذير لهذا بالرغم من ذلك ؛ تم اختبار النتائج السابقة على الأجهزة المرجعية بدقة 1080 بكسل ، بينما كان اختبار Aztec Ruins الوحيد الذي تمكنا من الوصول إليه في 1440 بكسل. تتطلب الزيادة إلى 1080p عرض 43.75٪ بكسلات أكثر في المرة الواحدة ، وهذا هو سبب انخفاض الأداء في هذا الاختبار.

فقط بعض من جدا أفضل ألعاب الأندرويد تتطلب الكثير من حصانا GPU ، لكن أداء GPU المحسن مفيد لأكثر من مجرد الألعاب. بعد قولي هذا ، تعد الألعاب بالتأكيد السبب الأكبر وراء اهتمام الناس بهذه النتائج المعيارية ، و يبدو أن Snapdragon 8 Gen 1 يقدم مع عرض رسومات أسرع بنسبة 35٪ وكفاءة طاقة أفضل بنسبة 20٪ بعد مرور عام سنة. توضح هذه النتائج فقط أعلى أداء لوحدة معالجة الرسومات ، ومع ذلك ، سيتعين علينا إعادة زيارة GFXBench - بمجرد أن نضع أيدينا على الأجهزة التجارية - من أجل تشغيل أداء المعيار على المدى الطويل الاختبارات.

MLPerf

كانت شركة Qualcomm حريصة بشكل خاص على التفاصيل عندما يتعلق الأمر بتحسينات الذكاء الاصطناعي. ليس لدينا أي أرقام عن TOPS (تريليون عملية في الثانية) ، على الرغم من أن لدينا بعض المعلومات حول التحسينات الأخرى. هناك الجيل الثالث من مركز الاستشعار الخاص بالشركة على سبيل المثال ، وقد أظهر أيضًا عددًا من الميزات الأخرى الخاصة بشركة نفط الجنوب في هاواي.

من الصعب علينا أن نظهر مدى أهمية هذه القفزة في الأداء في الواقع. لقد تحدثنا بعمق عن صعوبات قياس الذكاء الاصطناعي خلال المقابلات التي أجريناها مع كوالكوم ترافيس لانير, جاري بروتمان وزياد أصغر. والخبر السار هو أنه منذ مناقشاتنا مع مديري Qualcomm ، كان هناك تقدم كبير في مجال معايير الذكاء الاصطناعي.

تأتي المعايير الواعدة المتوفرة حاليًا في شكل MLPerf Mobile ، وهو ملف معيار AI للهاتف المحمول مفتوح المصدر مدعوم من قبل العديد من بائعي SoC وموفري إطار عمل ML والنموذج المنتجين. الدفعة الأولى من نتائج الاستدلال على الهاتف المحمول عاملذلك استخدمنا هذه النتائج لمقارنة Snapdragon 8 Gen 1 مع Snapdragon 888 في Xiaomi Mix 4 و Dimensity 1100 في Vivo S9 5G و Exynos 2100 في Samsung Galaxy S21 Plus. لم نحصل على نتائج زمن الوصول - أرقام الإنتاجية فقط - لذلك لم نرسم النتائج الكاملة كما تم إرسالها من قبل البائعين للتحقق من قبل MLCommons.

في هذه المعايير المحددة لاستنتاج رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ، يمكننا أن نرى أن الجهاز المرجعي Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 حقق أعلى الدرجات في جميع الاختبارات الأربعة بعيد. كان أداء Demensity 1100 ضعيفًا بشكل عام. لا يزال Snapdragon 888 من Qualcomm يتفوق بشكل مريح على الآخرين في هذا الاختبار ، لكن Snapdragon 8 Gen 1 في مستوى آخر في كل هذه الاختبارات.

سيكون من المثير للاهتمام معرفة التطبيقات والميزات التي يمكن للمطورين ومصنعي المعدات الأصلية إنشاؤها باستخدام براعة الذكاء الاصطناعي في Snapdragon 8 Gen 1. ستلعب رؤية الكمبيوتر دورًا مهمًا بشكل خاص في العديد من ميزات تصوير الفيديو المحسّنة بالذكاء الاصطناعي من المحتمل أن نرى في عام 2022 ، في حين أن أداء البرمجة اللغوية العصبية المحسّن يمكن أن يؤثر أيضًا على الجوانب المجاورة للفيديو مثل الصوت تسجيل. تعمل شركات مثل Google على جوجل تنسور ستدفع أيضًا موردي SoC الآخرين في هذا القسم.

خاتمة

الجدول الذي زودتنا به Qualcomm بالدرجات القياسية المتوقعة أدناه ، والذي يمكنك رؤيته يتماشى في الغالب مع النتائج التي حققناها أعلاه.

الدرجات المعيارية المتوقعة للتصميم المرجعي لـ Snapdragon 8 Gen 1 (من Qualcomm)

المعيار	إصدار	طريقة	نطاق النتيجة المتوقع
نظام	Geekbench ST	الإصدار 5.4.2	بمعدل 3 تكرارات	~1220 - 1233
نظام	Geekbench MT	الإصدار 5.4.2	بمعدل 3 تكرارات	~3770 - 3810
نظام	AnTuTu	الإصدار 9.2.1	بمعدل 3 تكرارات	الجولة الأولى: ~ 1m متوسط 3 تكرارات: ~ 980 كيلو
نظام	PCMark	الإصدار 3.0.4061	بمعدل 3 تكرارات	~ 17 كيلو
المتصفح (Chrome v95.0.4638.74 64 بت)	طائرة نفاثة	الإصدار 2.0	بمعدل 3 تكرارات	~135 - 140
المستعرض	عداد السرعة	الإصدار 2.0	بمعدل 3 تكرارات	~123 - 126
المستعرض	WebXPRT	الإصدار 3.0	بمعدل 3 تكرارات	~194 - 197
منظمة العفو الدولية	ايتوتو	الإصدار 2.0	بمعدل 3 تكرارات	~2,550,000 - 2,600,000
منظمة العفو الدولية	AIMark	الإصدار 3.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 97 ألف
منظمة العفو الدولية	MLPerf (على QRD منفصل حيث يستغرق تشغيله 30 دقيقة)	الإصدار 1.1	بمعدل 3 تكرارات	فئة الصورة: ~ 2435-2450 كشف الكائن: ~ 1180-1250 جزء الصورة: ~ 520-540 فهم اللغة: ~ 38-40 فئة الصورة (غير متصل): ~ 3580-3650
منظمة العفو الدولية	ETH AIB	الإصدار 4.0.4	بمعدل 3 تكرارات	~ 530 - 550 ألفًا
الرسومات	GFXBench Manhattan 3.0 خارج الشاشة (1080 بكسل) (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 267-268 إطارًا في الثانية
الرسومات	GFXBench T-Rex - خارج الشاشة (1080 بكسل) (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 450-452 إطارًا في الثانية
الرسومات	GFXBench Manhattan 3.1 خارج الشاشة (1080 بكسل) (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 176 إطارًا في الثانية
الرسومات	GFXBench Car Chase Offscreen (1080p) ES3.1 (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 97-98 إطارًا في الثانية
الرسومات	GFXBench Aztec Ruins Vulkan (المستوى العالي) خارج الشاشة (1440 بكسل) (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 49 إطارًا في الثانية
الرسومات	GFXBench Aztec Ruins OpenGL (عالي المستوى) خارج الشاشة (1440 بكسل) (FPS)	الإصدار 5.0	بمعدل 3 تكرارات	~ 43 إطارًا في الثانية

اقرأ أكثر

يجلب Snapdragon 8 Gen 1 الكثير من التحسينات على مجموعة شرائح العام الماضي ، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. في حين أن هناك بالتأكيد بعض الغرابة في النتائج المرتبطة بوحدة المعالجة المركزية من Geekbench ، فمن الواضح أن هناك تحسينات شاملة. إذا كنت تقوم بالترقية من جهاز أقدم (أو أكبر) بعامين ، فمن المحتمل أن تكون التحسينات ملحوظة ، على الرغم من أن المكاسب الهائلة في أداء الذكاء الاصطناعي من المحتمل ألا يلاحظها معظم الناس. نادرًا ما تستفيد الشركات من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي عندما يتعلق الأمر بشرائح Qualcomm ، ومن المحتمل أن يكون الأمر نفسه مرة أخرى هنا.

تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه مع احتدام المنافسة ، قد يكون من المفيد الانتظار لمعرفة ما ستفعله Samsung و MediaTek بعد ذلك. ال الأبعاد 9000 تتمتع مجموعة الشرائح بإمكانية مواجهة Snapdragon 8 Gen 1 بشكل مباشر عندما يتعلق الأمر بالأداء ، ولا يوجد الكثير مما نعرفه بالفعل عن Exynos 2200 القادم حتى الآن. أنا شخصياً أتطلع إلى إعادة النظر في هذه المعايير على جهاز تجاري في المستقبل ، لا سيما في بيئة أكثر تحكمًا.