قياس أداء Snapdragon 8 Gen 2: تحديد التوقعات للهواتف الذكية الرائدة في عام 2023

شهد الأسبوع الماضي فقط الإعلان عن Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 في قمة التكنولوجيا للشركة في هاواي. أحدث حزم شرائح Qualcomm التي تمت ترقيتها المواصفات وعلى عملية تصنيع TSMC ، والتي ، إذا كان 8 Plus Gen 1 هو أي شيء يجب القيام به ، فيجب أن تحقق بعض مكاسب الكفاءة. علاوة على ذلك ، بينما كانت الشركة مترددة في تقديم تفاصيل فنية متعمقة في بعض الجوانب (بما في ذلك إهمال أذكر اسم إصدار Adreno أو Kryo) ، فلا يزال بإمكاننا تشغيل سلسلة من المعايير الشائعة على مرجع Snapdragon 8 Gen 2 جهاز. تساعد هذه المعايير في وضع الأساس لتوقعات الأداء للرائد القادم في عام 2023 ، مما يمنحنا شيئًا نتطلع إليه.

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

كيف قمنا بتقييم أداء Snapdragon 8 Gen 2

على الجهاز المرجعي Snapdragon 8 Gen 2 من Qualcomm ، أجرينا معيارًا شاملاً واحدًا (AnTuTu) ، ومعيارًا مرتكزًا على وحدة المعالجة المركزية (Geekbench) ، ومعيارًا يركز على GPU (GFXBench) ، ومعايير MLPerf. تم تشغيل كل معيار ثلاث مرات ، وأخذنا متوسط ​​النتائج الثلاث. قامت Qualcomm بتمكين خيار "UI Perf Mode" افتراضيًا والذي تركناه ممكّنًا. يحاول بشكل فعال إجبار تطبيقات قياس الأداء على العمل على نوى Prime للحصول على درجة أعلى قليلاً في معايير معينة ، لذا يرجى وضع ذلك في الاعتبار عند النظر في هذه النتائج. تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه بمجرد حصولنا على جهاز تجاري مع Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 ، سنقوم بإعادة تشغيل هذه المعايير.

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

نظرة عامة على معايير Snapdragon 8 Gen 2

• 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: هذا اختبار يركز على وحدة المعالجة المركزية ويستخدم 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 عدد صحيح (65٪) ، ثم الأداء الطافي (30٪) ، وأخيراً التشفير (5٪).
• GFXBench: يهدف إلى محاكاة عرض رسومات ألعاب الفيديو باستخدام أحدث واجهات برمجة التطبيقات ، والتي تتضمن الكثير من التأثيرات على الشاشة ومواد عالية الجودة. تستخدم الاختبارات الأحدث Vulkan ، بينما تستخدم الاختبارات القديمة OpenGL ES 3.1. النواتج هي إطارات أثناء الاختبار و عدد الإطارات في الثانية (العدد الآخر مقسومًا على طول الاختبار ، بشكل أساسي) بدلاً من الدرجة المرجحة.
  • أطلال الأزتك: هذه الاختبارات هي الأكثر صعوبة من الناحية الحسابية التي تقدمها GFXBench. في الوقت الحالي ، لا تستطيع أفضل شرائح الهاتف المحمول تحمل 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 قدرات الحوسبة التظليل 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 هذه الورقة بعنوان "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 إحاطة حول الكائنات وتوفير 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 مع معلمات 25M ، ومجموعة البيانات هي mini Squad (مجموعة بيانات الإجابة على أسئلة ستانفورد) v1.1 dev ، وهدف الجودة هو 93٪ من FP32 (93.98٪ F1).

نتائج المعيار

أنتوتو

كما هو الحال في السنوات السابقة ، نشهد تحسنًا بنسبة 10٪ تقريبًا في نتيجة AnTuTu مع Snapdragon 8 Gen 2 لهذا العام. يعد هذا تحسنًا كبيرًا بما يكفي يشير بالفعل منذ البداية إلى أن Snapdragon 8 Gen 2 عبارة عن مجموعة شرائح أقوى من أي شريحة Qualcomm أخرى حتى الآن. إنه لا يتماشى تمامًا مع أداء وحدة المعالجة المركزية الأسرع بنسبة 35٪ ، ولكن مع كون AnTuTu معيارًا شاملاً ، فهذا لا يعني بالضرورة أنه سيعكس تمامًا أي مكاسب لوحدة المعالجة المركزية.

Geekbench 5

Geekbench ، ومع ذلك ، يكون مقياس الأداء المتمحور حول وحدة المعالجة المركزية. نرى ما يقرب من 30٪ مكاسب في الأداء متعدد النواة ، والذي يبدو أنه يسير على الطريق الصحيح نحو التحسين بنسبة 35٪ الذي تعلن عنه شركة كوالكوم. لن تعكس المعايير دائمًا هذه المكاسب التي تقيسها كوالكوم ، ولكن هذا بسبب الاختلاف في القياس. كل أداة لها طريقة مختلفة تستخدمها عند حساب الدرجات واختبار الشرائح ، وطريقة Geekbench قد لا تكشف بالضرورة تلك التحسينات التي ستكون Qualcomm قد أدخلتها. لا يزال التحسن بنسبة 30٪ الذي ينعكس في التحسن السنوي مثيرًا للإعجاب.

GFXBench

لم تكشف Qualcomm عن الكثير عن Adreno GPU في Snapdragon 8 Gen 2 ، 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. هذا تغيير حدث مع Snapdragon 8 Gen 1 ، وهو أمر محبط عند مقارنة وحدات معالجة الرسومات. إنه كثير من الأسهل شرح الاختلافات في سياق أرقام الإصدارات بدلاً من تسمية شريحة معينة لكل منها وقت.

ومع ذلك ، تظهر النتائج تحسنًا عامًا في أداء الرسومات ، بغض النظر عن اختبار GFXBench لـ T-Rex. هذا الاختبار هو اختبار منخفض الكثافة ، لذلك لن أضع الكثير من المخزون فيه بصرف النظر عن حقيقة أنه يحتوي على معدل إطارات أقل. يمكن أن يكون الأمر كذلك أنه مجرد تحسين ، والآخر ، الاختبارات الأكثر كثافة لها نتائج أفضل بكثير. في اختبار GFXBench في مانهاتن ، والذي يستخدم OpenGL ES 3.1 API ويعرض مشهدًا خارج الشاشة بدقة 1080 بكسل ، كان لدى Snapdragon 8 Gen 1 معدل إطارات يبلغ 179 إطارًا في الثانية. في المقابل ، وصل Snapdragon 8 Gen 2 إلى 222 إطارًا في الثانية.

في اختبار Aztec Ruins من GFXBench ، والذي يستخدم واجهة برمجة تطبيقات Vulkan للرسومات ويعرض مشهدًا خارج الشاشة بدقة 1080 بكسل ، كان لدى Snapdragon 8 Gen 1 معدل إطارات يبلغ 49 إطارًا في الثانية. بالمقارنة ، فإن Snapdragon 8 Gen 2 سحب 65 إطارًا في الثانية. من الواضح أن أداء الرسومات قد تحسن ، وبعض هذه المكاسب كبيرة. هذا تحسن بنسبة 44٪ في اختبار Aztec Ruins Vulkan ، وتحسين بنسبة 24٪ في اختبار Manhattan.

فقط بعض ألعاب Android رائعة تتطلب الكثير من حصانا GPU ، لكن أداء GPU المحسن مفيد لأكثر من مجرد الألعاب.

MLPerf

كانت شركة Qualcomm حريصة بشكل خاص على التفاصيل المتعلقة بتحسينات الذكاء الاصطناعي ، وكان هذا هو الحال دائمًا. ليس لدينا أي أرقام لـ TOPS (تريليون عملية في الثانية) ، على الرغم من أن الشركة قدمت لنا معلومات حول بعض التحسينات الملموسة ، مثل زيادة بنسبة 435٪ في أداء الذكاء الاصطناعي و 65٪ أداء أفضل لكل واط. توضح النتائج أعلاه كيفية أداء Snapdragon 8 Gen 2 في AI ، ويمكنك مقارنته بالأجهزة الأخرى التي تم اختبارها بواسطة MLCommons.

الخلاصة والنتائج المتوقعة

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

تقول شركة Qualcomm أن الأجهزة الأولى التي تعمل بنظام Snapdragon 8 Gen 2 ستكون هنا بحلول نهاية عام 2022. سنراقب كيف يعمل Snapdragon 8 Gen 2 عند مقارنته بأمثال ميديا ​​تيك الأبعاد 9200. إذا كنت تقوم بالترقية من جهاز أقدم بعامين على الأقل ، فمن المحتمل أن تكون التحسينات ملحوظة ، على الرغم من أن المكاسب الهائلة في أداء الذكاء الاصطناعي من المرجح 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.

أكدت شركة Qualcomm أن الشركات التالية ستطلق أجهزة Snapdragon 8 Gen 2: Redmagic، Honor، ZTE، Xiaomi، Meizu، Vivo، Sony، Redmi، OPPO، nubia، Motorola، OnePlus، Sharp، Asus، و iQOO. نتطلع إلى تجربة هذه الشرائح في بيئة أكثر تحكمًا في الأجهزة التجارية في المستقبل.