Srovnávací testy Qualcomm Snapdragon 888: Zde je návod, jak si povede vlajková loď 5G telefonů pro rok 2021

Zde jsou výsledky benchmarků CPU, GPU a AI z referenčního zařízení Qualcomm Snapdragon 888 v testech jako Geekbench, AnTuTu a další.

Začátkem tohoto měsíce Qualcomm pozval novináře na virtuální Snapdragon Tech Summit, kde oznámili Snapdragon 888 mobilní platforma. Nejnovější SoC řady 8 od Qualcommu přináší zásadní vylepšení zpracování obrazu a strojového učení, ale pouze postupná vylepšení výkonu CPU a GPU. Abychom zjistili, o kolik výkonnější je nejnovější čipová sada Qualcomm, obvykle dostaneme příležitost spustit benchmarky na jejím referenčním hardwaru. Kvůli COVID-19 však Qualcomm nemohl uspořádat osobní srovnávací relaci, takže místo toho poslal představujeme předem nahrané video, které ukazuje referenční zařízení Qualcomm Snapdragon 888 běžící na řadě populárních benchmarky.

Na referenčním zařízení Snapdragon 888 provedl Qualcomm jeden holistický benchmark (AnTuTu), benchmark zaměřený na CPU (Geekbench), benchmark zaměřený na GPU (GFXBench) a několik benchmarků AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf a Procyon). Každý benchmark byl spuštěn třikrát, takže společnost sdílela průměrný výsledek ve třech iteracích. Kromě toho společnost říká, že spustili každý benchmark pomocí výchozího nastavení na referenčním designu Snapdragon 888, což znamená, že nepovolili žádný vysoce výkonný režim. Protože nám však byla poskytnuta srovnávací hodnocení, nemůžeme si výsledky ani podmínky testování sami ověřit. Jakmile se nám dostane do rukou komerční zařízení s Qualcomm Snapdragon 888, zopakujeme tyto benchmarky.

Pokud máte zájem přečíst si všechny specifikace a funkce mobilní platformy Qualcomm Snapdragon 888, pak doporučuji přečíst Vynikající vysvětlovač Idreese Patela o Snapdragonu 888 zveřejněno začátkem tohoto měsíce. Jeho článek podrobně popisuje všechna vylepšení, která Qualcomm provedl na CPU, GPU, modemu, subsystému připojení, ISP, AI engine, DSP a všem dalším. Pro rychlou orientaci jsem sestavil graf porovnávající klíčové specifikace referenčního zařízení Qualcomm Snapdragon 888 ve srovnání s další dvě zařízení použitá v tomto srovnání: referenční zařízení se Snapdragonem 865 a Pixel 4 se Snapdragonem 855 že Použil jsem v loňském benchmarkingu. Tento graf najdete níže před výsledky benchmarku.

Výsledky benchmarku Qualcomm Snapdragon 888

Specifikace testovacích zařízení

Qualcomm Snapdragon 855 (Google Pixel 4)

Qualcomm Snapdragon 865 (referenční zařízení Qualcomm)

Qualcomm Snapdragon 888 (referenční zařízení Qualcomm)

procesor

  • 1x Kryo 485 (na bázi ARM Cortex A76) Prime core @ 2,84 GHz, 1x 512 KB L2 cache
  • 3x Kryo 485 (na bázi ARM Cortex A76) Výkonná jádra @ 2,42 GHz, 3x 256 KB L2 cache
  • 4x Kryo 385 (na bázi ARM Cortex A55) Účinná jádra @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 cache
  • 2 MB mezipaměti L3
  • 1x Kryo 585 (na bázi ARM Cortex A77) Prime core @ 2,84 GHz, 1x 512 KB L2 cache
  • 3x Kryo 585 (na bázi ARM Cortex A77) Výkonná jádra @ 2,4 GHz, 3x 256 KB L2 cache
  • 4x Kryo 385 (na bázi ARM Cortex A55) Účinná jádra @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 cache
  • 4 MB mezipaměti L3
  • 1x Kryo 680 (na bázi ARM Cortex X1) Prime core @ 2,84 GHz, 1x 1 MB L2 cache
  • 3x Kryo 680 (na bázi ARM Cortex A78) Výkonná jádra @ 2,4 GHz, 3x 512 KB L2 cache
  • 4x Kryo 680 (na bázi ARM Cortex A55) Účinná jádra @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 cache
  • 4 MB mezipaměti L3

GPU

Adreno 640

Adreno 650

Adreno 660

Zobrazit

  • Rozlišení 2280 x 1080
  • 60Hz obnovovací frekvence
  • Rozlišení 2880 x 1440
  • 60Hz obnovovací frekvence
  • Rozlišení 2340 x 1080
  • 120Hz obnovovací frekvence

AI

  • Hexagon 690 s Hexagon Vector eXtensions a Hexagon Tensor Accelerator
  • AI Engine čtvrté generace
  • 7 TOP
  • Hexagon 698 s Hexagon Vector eXtensions a novým Hexagon Tensor Accelerator
  • AI Engine páté generace
  • Qualcomm Sensing Hub
  • 15 TOP
  • Hexagon 780 s architekturou Fused AI Accelerator
  • AI Engine 6. generace
  • Qualcomm Sensing Hub (2. generace)
    • Nový dedikovaný AI procesor
    • 80% snížení zátěže z Hexagon DSP
    • 5X vyšší výkon procesoru meziročně
  • 16X větší sdílená paměť
  • O 50 % rychlejší skalární urychlovač, 2x rychlejší meziroční urychlovač tenzoru
  • 26 TOP

Paměť

  • 6GB LPDDR4
  • 3 MB mezipaměti systémové úrovně
  • 12GB LPDDR5
  • 3 MB mezipaměti systémové úrovně
  • 12GB LPDDR5
  • 3 MB mezipaměti systémové úrovně

Úložný prostor

64GB UFS 2.1

128GB UFS 3.0

512 GB UFS 3.0

ISP

  • Duální 14bitový Spectra 380 ISP
  • Duální 14bitový Spectra 480 ISP
  • Propustnost 2,0 gigapixelů za sekundu
  • Trojitý 14bitový Spectra 580 ISP
  • Propustnost 2,7 gigapixelů za sekundu

Výrobní proces

7nm (TSMC N7)

7nm (TSMC N7P)

5nm (Samsung 5LPE)

Verze softwaru

Android 10

Android 10

Android 11

Přehled benchmarků

Se vstupy od Mario Serrafero

  • AnTuTu: Toto je holistické měřítko. AnTuTu testuje výkon CPU, GPU a paměti, přičemž zahrnuje jak abstraktní testy, tak poslední testy související simulace uživatelské zkušenosti (například dílčí test, který zahrnuje procházení a Zobrazení seznamu). Konečné skóre je váženo podle úvah designéra.
  • GeekBench: Test zaměřený na CPU, který využívá několik výpočetních zátěží včetně šifrování, komprese (text a obrázky), vykreslování, fyzikální simulace, počítačové vidění, sledování paprsků, rozpoznávání řeči a konvoluční neuronové sítě na obrázcích. Rozdělení skóre poskytuje konkrétní metriky. Konečné skóre je váženo podle úvah návrháře a klade velký důraz na celočíselný výkon (65 %), poté plovoucí výkon (30 %) a nakonec kryptoměnu (5 %).
  • GFXBench: Cílem je simulovat vykreslování grafiky videoher pomocí nejnovějších rozhraní API. Spousta efektů na obrazovce a vysoce kvalitních textur. Novější testy používají Vulkan, zatímco starší testy používají OpenGL ES 3.1. Výstupy jsou snímky během testu a snímků za sekundu (druhé číslo vydělené v podstatě délkou testu), namísto váženého skóre.
    • Aztécké ruiny: Tyto testy jsou výpočetně nejnáročnější, které GFXBench nabízí. V současné době špičkové mobilní čipové sady neudrží 30 snímků za sekundu. Konkrétně test nabízí geometrii s opravdu vysokým počtem polygonů, hardwarovou teselaci, textury s vysokým rozlišením, globální osvětlení a spousta mapování stínů, hojné částicové efekty, stejně jako květ a hloubka ostrosti efekty. Většina těchto technik bude zdůrazňovat výpočetní schopnosti shaderu procesoru.
    • Manhattan ES 3.0/3.1: Tento test zůstává relevantní vzhledem k tomu, že moderní hry již dosáhly navržené grafické věrnosti a implementují stejné druhy technik. Vyznačuje se složitou geometrií využívající více cílů vykreslování, odrazy (kubické mapy), vykreslování sítě, mnoho odložených světelných zdrojů, stejně jako květ a hloubku ostrosti v průchodu po zpracování.
  • MLPerf Mobile: MLPerf Mobile je open-source benchmark pro testování výkonu mobilní umělé inteligence. to bylo vytvořil MLCommons, neziskové, otevřené inženýrské konsorcium, s cílem „poskytnout transparentnost a rovné podmínky pro porovnávání systémů ML, softwaru a řešení." První iterace MLPerf Mobile poskytuje měřítko výkonu inference pro hrstku počítačového vidění a přirozeného jazyka zpracování úkolů. Další informace naleznete v dokumentu "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Proč je srovnávání mobilní umělé inteligence těžké a co s tím dělat."
    • Klasifikace obrázků: Tento test zahrnuje odvození štítku, který se má aplikovat na vstupní obrázek. Mezi typické případy použití patří vyhledávání fotografií nebo extrakce textu. Použitý referenční model je MobileNetEdgeTPU s parametry 4M, datová sada je ImageNet 2012 (224x224) a cílová kvalita je 98 % FP32 (76,19 % Top-1).
    • Segmentace obrázku: Tento test zahrnuje rozdělení vstupního obrazu na označené objekty. Mezi typické případy použití patří samořízení nebo dálkové snímání. Použitý referenční model je DeepLab v3+ s parametry 2M, datová sada je ADE20K (512x512) a cílová kvalita je 93 % FP32 (0,244 mAP).
    • Detekce objektu: Tento test zahrnuje kreslení ohraničujících rámečků kolem objektů a také poskytnutí štítku pro tyto objekty. Typické případy použití zahrnují vstup z kamery, například pro detekci nebezpečí nebo analýzu provozu během jízdy. Referenčním modelem je SSD-MobileNet v2 s parametry 17M, datová sada COCO 2017 (300x300) a kvalitativní cíl je 97 % FP32 (54,8 % mIoU).
    • Jazykové zpracování: Tento test zahrnuje hovorové odpovědi na otázky. Mezi typické případy použití patří online vyhledávače. Referenčním modelem je MobileBERT s parametry 25M, datová sada je mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev a cílová kvalita je 93 % FP32 (93,98 % F1).

Výsledky AnTuTu

Když začneme s AnTuTu, můžeme vidět, že referenční zařízení Qualcomm Snapdragon 888 dosáhlo téměř 17 000 bodů vyšší než referenční zařízení Snapdragon 865 a téměř o 350 000 bodů vyšší než Pixel poháněný Snapdragonem 855 4. Když se podíváte na dílčí skóre CPU, GPU, paměti a UX (zde nejsou zobrazeny), můžeme vidět, že největší zlepšení výkonu pocházejí z GPU a paměti. Snapdragon 888 QRD dosáhl přibližně o 45,56 % vyšší skóre v dílčím testu GPU AnTuTu ve srovnání se Snapdragonem 865 QRD. Podobně Snapdragon 888 QRD skóroval asi o 52,08 % vyšší v dílčím testu paměti AnTuTu ve srovnání se Snapdragonem 865 QRD. Ve srovnání s Pixelem 4 poháněným Snapdragonem 855 jej 888 QRD překonalo v dílčích testech GPU a paměti o 98,42 %, respektive 117,58 %.

Mezitím Snapdragon 888 QRD skóroval přibližně o 30,05 % a 90,28 % vyšší v dílčím testu CPU AnTuTu ve srovnání s Snapdragonem 865 QRD a Pixelem 4 poháněným Snapdragonem 855. Dílčí skóre UX je obtížné porovnat kvůli různým verzím operačního systému Android na každém zařízení (Pixel 4 a Snapdragon 865 QRD používaly Android 10, když jsem je minulý rok porovnával, zatímco 888 QRD používá Android 11.)

Velké zvýšení výkonu paměti je docela zajímavé. Jak 865 QRD, tak 888 QRD mají 12 GB LPDDR5 RAM, i když nevíme, na co je RAM taktována. Je pozoruhodné, že 865 podporuje až 16 GB LPDDR5 RAM na 2750 MHz, zatímco 888 podporuje až 16 GB LPDDR5 RAM na 3200 MHz. Výpadky v CPU a GPU výkon je zde mírně nad našimi očekáváními, protože Qualcomm uvedl, že zisky CPU a GPU Snapdragon 888 jsou 25% a 35% rok za rokem. Další srovnávací testy zaměřené na CPU a GPU, které následují, však ukazují zisky, které jsou více v souladu s našimi očekáváními.

Výsledky Geekbench

V Geekbench 5.0 má Qualcomm Snapdragon 888 o 22,17 % a 9,97 % vyšší výkon v jednojádrových a vícejádrových testech ve srovnání se Snapdragonem 865. Ve srovnání se Snapdragonem 855 má 888 o 89,17 % a 51,82 % lepší výkon.

Qualcomm říká, že Snapdragon 888 poskytuje 25% zvýšení výkonu CPU oproti Snapdragonu 865. Jediné jádro ARM Cortex-X1 Prime CPU je taktováno na konzervativních 2,84 GHz – stejná taktovací rychlost jako u ARM poslední generace Cortex-A77 Prime Cortex – takže je možné, že uvidíme takt 3+GHz pro nevyhnutelný pololetní Snapdragon 888 „Plus“ Obnovit. Pokud tomu tak je, můžeme očekávat, že se výkon CPU ještě dále zlepší, i když právě teď je spravedlivé říci, že zisky jsou solidní, ale pouze přírůstkové.

Pokud tedy upgradujete z dva roky staré vlajkové lodi, 888 by měla přinést zásadní zlepšení výkonu CPU. Pokud upgradujete z rok staré vlajkové lodi, jsou tyto zisky mnohem menší. Osobně jsem nadšený, když vidím, jak zařízení Snapdragon 888 zvládá emulaci konzole.

Výsledky GFXBench

Qualcomm nezveřejnil počet jader ani maximální frekvenci GPU Adreno 660 v Snapdragonu 888, takže o GPU nemáme moc co říci kromě jeho nárůstu výkonu. V testu GFXBench na Manhattanu, který používá OpenGL ES 3.0 API a vykresluje scénu 1080p mimo obrazovku, měl Snapdragon 888 průměrná snímková frekvence 169 snímků za sekundu, asi o 34,13 % a 83,7 % vyšší než snímková frekvence dosahovaná Snapdragonem 865 a 855 respektive. V testu Aztec Ruins společnosti GFXBench, který používá grafické rozhraní API Vulkan a vykresluje scénu 1080p mimo obrazovku, měl Snapdragon 888 průměrná snímková frekvence 86 snímků za sekundu, asi o 38,71 % a 95,45 % vyšší než snímková frekvence dosahovaná Snapdragonem 865 a 855 respektive.

Není příliš mnoho her, které vyžadují hodně výkonu GPU ( nedávný Genshin Impact je jednou výjimkou), ale vylepšený výkon GPU je užitečný pro víc než jen hraní. Ale hraní je rozhodně tím největším důvodem, proč se lidé budou zajímat o tyto výsledky benchmarků, a to Snapdragon 888 rozhodně přináší o 35 % rychlejší vykreslování grafiky a o 20 % lepší energetickou účinnost rok za rokem. Tyto výsledky však pouze demonstrují špičkový výkon GPU, takže je budeme muset znovu navštívit GFXBench – jakmile se dostaneme ke komerčnímu hardwaru – abychom mohli dlouhodobě provozovat benchmark výkonnostní testy.

Výsledky MLPerf

Snad nejzajímavější zisky jsou ve výkonu AI. Qualcomm obecně dělá každý rok obrovské skoky ve výkonu AI, ale letošní zisky jsou nejpůsobivější. Umělý motor Snapdragonu 888 se může pochlubit výkonem 26 TOPS, což je nárůst oproti výkonu 15 TOPS u Snapdragonu 865 a 7 TOPS výkonu u Snapdragonu 855. Qualcomm připisuje velkou část tohoto zisku nové architektuře fúzovaného akcelerátoru AI Hexagon 780 DSP, která spojuje skalární, vektorové a tenzorové akcelerátory k odstranění fyzických vzdáleností a společné paměti pro sdílení a přesun dat efektivně.

Je pro nás těžké ukázat, jak významný je tento skok ve výkonu ve skutečnosti. Během našich rozhovorů jsme mluvili do hloubky o obtížích benchmarkingu AI Travis Lanier z Qualcommu, Gary Brotman a Ziad Asghar. Dobrou zprávou je, že od našich diskusí s výkonnými pracovníky Qualcommu došlo v oblasti benchmarků AI k významnému pokroku.

Na začátku tohoto článku jsme zmínili, že Qualcomm spustil 4 různé benchmarky AI na referenčním zařízení Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf a UL's Procyon. Snad nejslibnějším z těchto benchmarků je MLPerf Mobile, který má být brzy vydán, benchmark mobilní umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem podporovaný několika dodavateli SoC, poskytovateli rámce ML a modelem výrobci. Jeho počáteční várka výsledků mobilního odvození je veřejný, takže jsme tyto výsledky použili k porovnání se Snapdragonem 888. Výsledky pokrývají pouze 3 zařízení: Xiaomi Redmi 10X 5G s technologií MediaTek Dimensity 820, ASUS ROG Phone 3 s procesorem Qualcomm Snapdragon 865+ a Samsung Galaxy Note 20 s procesorem Exynos 990 Ultra 5G. Qualcomm neposkytl výsledky latence – pouze údaje o propustnosti – takže jsme nezakreslili úplné výsledky jako předložených prodejci pro ověření MLCommons.

V těchto vybraných testech pro odvození počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka můžeme vidět, že referenční zařízení Qualcomm Snapdragon 888 dosáhlo nejvyšších skóre ve všech čtyřech testech. Ze 3 čipsetů předchozí generace překonal MediaTek Dimensity 820 výkon Snapdragon 865+ a Exynos 990 v detekci objektů, zatímco Exynos 990 překonal Snapdragon 865+ a Dimensity 820 v NLP. Snapdragon 865+ od Qualcommu byl obecně konkurenceschopný, skóroval na stejné úrovni jako Dimensity 820 v segmentaci obrazu a předčil jej v NLP. V těchto specifických testech odvození s těmito konkrétními modely a datovými sadami překonal Snapdragon 888 3 čipové sady poslední generace.

Bude zajímavé sledovat, jaké aplikace a funkce dokážou vývojáři a OEM vytvořit pomocí AI schopnosti Snapdragonu 888. Počítačové vidění bude hrát obzvláště důležitou roli v mnoha funkcích videografie vylepšených umělou inteligencí pravděpodobně uvidíme v roce 2021, zatímco zlepšený výkon NLP může rovněž ovlivnit aspekty sousedící s videem, jako je zvuk záznam.

Měli bychom však poznamenat, že výsledky Snapdragonu 888 jsou neověřeno od MLCommons, protože součást ověřovacího procesu organizace vyžaduje, aby zařízení bylo komerčně dostupné (referenční zařízení Qualcomm se neprodávají prostřednictvím operátora nebo jako odemčená telefon). Výkon dále závisí na tom, jaké modely ML, numerické formáty a rámce ML jsou vybrány, a také na tom, jaké jsou dostupné akcelerátory ML.

Závěr

Snapdragon 888 od Qualcommu opět přináší postupná vylepšení výkonu CPU a GPU, ale masivní vylepšení zpracování obrazu a AI. Jen málo lidí, kteří upgradují z dva roky starého zařízení, si všimne vylepšení CPU a GPU (pokud neplánují provoz emulátory nebo hraní her jako Genshin Impact), ale určitě si všimnou dalších vylepšení, kterých bylo dosaženo v mobilních zařízeních technika. Zařízení mají displeje s vyšší obnovovací frekvencí, více fotoaparátů s obrazovými senzory s vyšším rozlišením, podporu 5G připojení a mnohem více v dnešní době. Masivní zisky ve výkonu AI si běžný uživatel nevšimne, ale možnosti, které se otevřely s novou čipovou sadou Qualcomm, jsou vzrušující k zamyšlení. Vylepšení videa AI v reálném čase, streamy z více kamer a mnoho dalšího jsou na obzoru příští rok Společnosti jako Google nepřestávají překvapovat funkcemi, které uvolňují a které podporují trénování strojového učení modely.

Qualcomm však není jedinou společností, která vylepšuje svou řadu SoC. Chystaný Exynos 2100 od Samsungu pro Galaxy S21 prý přinese zásadní vylepšení výkonu. K dispozici je také nový HiSilicon Kirin 9000 od Huawei a rostoucí řada mobilních SoC společnosti MediaTek Dimensity. Doufám, že znovu navštívím tyto benchmarky, jakmile budeme mít alespoň jedno špičkové zařízení s novou generací Samsung, Huawei a MediaTek křemík.

Srovnávací ukázka Qualcomm Snapdragon 888

Na začátku tohoto článku jsem zmínil, že Qualcomm s námi sdílel předem nahrané video. Pokud máte zájem, nahrál jsem toto video na YouTube. Ukazuje, že Snapdragon 888 běží se všemi benchmarky, které jsem sdílel výše, a také se zbývajícími benchmarky AI, které jsem nepředvedl.

Mezitím je zde tabulka, kterou nám poskytl Qualcomm, shrnující výsledky benchmarků Snapdragonu 888:

Výsledky benchmarku z referenčního zařízení Qualcomm Snapdragon 888. Zdroj: Qualcomm