Qualcomm Snapdragon 888-Benchmarks: So werden die Flaggschiff-5G-Telefone des Jahres 2021 abschneiden

Anfang dieses Monats lud Qualcomm Journalisten zu einem virtuellen Snapdragon Tech Summit ein Sie haben den Snapdragon 888 angekündigt mobile Plattform. Der neueste SoC der 8er-Serie von Qualcomm bringt erhebliche Verbesserungen bei der Bildverarbeitung und beim maschinellen Lernen, aber nur schrittweise Verbesserungen bei der CPU- und GPU-Leistung. Um herauszufinden, wie viel leistungsstärker der neueste Chipsatz von Qualcomm ist, erhalten wir normalerweise die Gelegenheit, Benchmarks auf seiner Referenzhardware durchzuführen. Aufgrund von COVID-19 konnte Qualcomm jedoch keine persönliche Benchmarking-Sitzung vereinbaren und schickte stattdessen eine Sitzung uns ein aufgezeichnetes Video, das ein Qualcomm Snapdragon 888-Referenzgerät zeigt, auf dem die gesamte Bandbreite beliebter Geräte läuft Maßstäbe.

Auf dem Referenzgerät Snapdragon 888 führte Qualcomm einen ganzheitlichen Benchmark (AnTuTu) durch, einen CPU-zentrierten Benchmark (Geekbench), ein GPU-zentrierter Benchmark (GFXBench) und mehrere AI/ML-Benchmarks (AIMark, AITuTu, MLPerf und Procyon). Jeder Benchmark wurde dreimal durchgeführt, sodass das Unternehmen das durchschnittliche Ergebnis über drei Iterationen hinweg teilte. Darüber hinaus gibt das Unternehmen an, dass sie jeden Benchmark mit den Standardeinstellungen des Snapdragon 888-Referenzdesigns ausgeführt haben, was bedeutet, dass sie keinen Hochleistungsmodus aktiviert haben. Da die Benchmark-Ergebnisse jedoch für uns bereitgestellt wurden, können wir die Ergebnisse oder Testbedingungen nicht selbst überprüfen. Sobald wir ein kommerzielles Gerät mit dem Qualcomm Snapdragon 888 in die Hände bekommen, werden wir diese Benchmarks erneut durchführen.

Wenn Sie sich über alle Spezifikationen und Funktionen der mobilen Plattform Qualcomm Snapdragon 888 informieren möchten, empfehle ich die Lektüre Idrees Patels hervorragender Erklärer zum Snapdragon 888 Anfang des Monats veröffentlicht. In seinem Artikel geht er ausführlich auf alle Verbesserungen ein, die Qualcomm an CPU, GPU, Modem, Konnektivitätssubsystem, ISP, KI-Engine, DSP und allem anderen vorgenommen hat. Zur schnellen Orientierung habe ich eine Tabelle zusammengestellt, in der die wichtigsten Spezifikationen des Referenzgeräts Qualcomm Snapdragon 888 verglichen werden die anderen beiden Geräte, die in diesem Benchmark-Vergleich verwendet wurden: das mit dem Snapdragon 865 betriebene Referenzgerät und das mit dem Snapdragon 855 betriebene Pixel 4 Das Ich habe es letztes Jahr in der Benchmarking-Sitzung verwendet. Sie finden diese Tabelle unten vor den Benchmark-Ergebnissen.

Qualcomm Snapdragon 888 Benchmark-Ergebnisse

Spezifikationen der Testgeräte

Benchmark-Übersicht

Mit Beiträgen von Mario Serrafero

• AnTuTu: Dies ist ein ganzheitlicher Benchmark. AnTuTu testet die CPU-, GPU- und Speicherleistung und umfasst dabei sowohl abstrakte Tests als auch neuerdings auch Nachvollziehbare Benutzererfahrungssimulationen (z. B. der Untertest, bei dem durch a gescrollt wird Listenansicht). Die Endnote wird nach den Überlegungen des Designers gewichtet.
• GeekBench: Ein CPU-zentrierter Test, der mehrere Rechenlasten verwendet, darunter Verschlüsselung, Komprimierung (Text und Bilder), Rendering, physikalische Simulationen, Computer Vision, Raytracing, Spracherkennung und Convolutional Neural Network Inference auf Bildern. Die Punkteaufschlüsselung liefert spezifische Kennzahlen. Die endgültige Bewertung wird nach den Überlegungen des Designers gewichtet, wobei ein großer Schwerpunkt auf die Integer-Leistung (65 %), dann auf die Float-Leistung (30 %) und schließlich auf die Krypto-Leistung (5 %) gelegt wird.
• GFXBench: Zielt darauf ab, das Rendern von Videospielgrafiken mithilfe der neuesten APIs zu simulieren. Viele Bildschirmeffekte und hochwertige Texturen. Neuere Tests verwenden Vulkan, während ältere Tests OpenGL ES 3.1 verwenden. Die Ausgaben sind Frames während des Tests und Bilder pro Sekunde (im Wesentlichen die andere Zahl dividiert durch die Testlänge) anstelle einer gewichteten Punktzahl.
  • Aztekische Ruinen: Diese Tests sind die rechenintensivsten, die GFXBench anbietet. Derzeit können die besten mobilen Chipsätze nicht 30 Bilder pro Sekunde verarbeiten. Insbesondere bietet der Test eine Geometrie mit wirklich hoher Polygonzahl, Hardware-Tessellation, hochauflösende Texturen, globale Beleuchtung und reichlich Schattenkartierung, zahlreiche Partikeleffekte sowie Bloom und Tiefenschärfe Auswirkungen. Die meisten dieser Techniken belasten die Shader-Rechenfähigkeiten des Prozessors.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Dieser Test bleibt relevant, da moderne Spiele bereits die vorgeschlagene grafische Wiedergabetreue erreicht haben und die gleichen Techniken implementieren. Es verfügt über eine komplexe Geometrie mit mehreren Renderzielen, Reflexionen (kubische Karten), Mesh-Rendering, vielen verzögerten Lichtquellen sowie Bloom und Tiefenschärfe in einem Nachbearbeitungsdurchgang.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile ist ein Open-Source-Benchmark zum Testen der mobilen KI-Leistung. Es war erstellt von MLCommons, ein gemeinnütziges, offenes Engineering-Konsortium, um „Transparenz und gleiche Wettbewerbsbedingungen für den Vergleich von ML-Systemen, Software usw. zu schaffen“. Lösungen.“ Die erste Iteration von MLPerf Mobile bietet einen Inferenzleistungs-Benchmark für eine Handvoll Computer Vision und natürliche Sprache Bearbeitungsaufgaben. Weitere Informationen finden Sie im Papier „MLPerf Mobile Inference Benchmark: Warum mobiles KI-Benchmarking schwierig ist und was man dagegen tun kann."
  • Bildklassifizierung: Bei diesem Test wird eine Beschriftung abgeleitet, die auf ein Eingabebild angewendet werden soll. Typische Anwendungsfälle sind Fotosuchen oder Textextraktion. Das verwendete Referenzmodell ist MobileNetEdgeTPU mit 4M-Parametern, der Datensatz ist ImageNet 2012 (224 x 224) und das Qualitätsziel liegt bei 98 % von FP32 (76,19 % Top-1).
  • Bildsegmentierung: Bei diesem Test wird ein Eingabebild in beschriftete Objekte aufgeteilt. Typische Anwendungsfälle sind autonomes Fahren oder Fernerkundung. Das verwendete Referenzmodell ist DeepLab v3+ mit 2M Parametern, der Datensatz ist ADE20K (512x512) und das Qualitätsziel liegt bei 93 % von FP32 (0,244 mAP).
  • Objekterkennung: Bei diesem Test werden Begrenzungsrahmen um Objekte gezeichnet und eine Beschriftung für diese Objekte bereitgestellt. Typische Anwendungsfälle sind Kameraeingaben, beispielsweise zur Gefahrenerkennung oder Verkehrsanalyse während der Fahrt. Das Referenzmodell ist SSD-MobileNet v2 mit 17 Millionen Parametern, der Datensatz ist COCO 2017 (300 x 300) und das Qualitätsziel liegt bei 97 % von FP32 (54,8 % mIoU).
  • Sprachverarbeitung: Bei diesem Test werden Fragen umgangssprachlich beantwortet. Typische Anwendungsfälle sind Online-Suchmaschinen. Das Referenzmodell ist MobileBERT mit 25 Millionen Parametern, der Datensatz ist Mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev und das Qualitätsziel liegt bei 93 % von FP32 (93,98 % F1).

AnTuTu-Ergebnisse

Beginnend mit AnTuTu können wir sehen, dass das Referenzgerät Qualcomm Snapdragon 888 fast 17.000 Punkte erzielte höher als das Snapdragon 865-Referenzgerät und fast 350.000 Punkte höher als das Snapdragon 855-basierte Pixel 4. Wenn Sie sich die Teilwerte für CPU, GPU, Speicher und UX (hier nicht gezeigt) ansehen, können wir erkennen, dass die größten Leistungsverbesserungen von GPU und Speicher stammen. Der Snapdragon 888 QRD erzielte im GPU-Untertest von AnTuTu etwa 45,56 % bessere Ergebnisse als der Snapdragon 865 QRD. In ähnlicher Weise erzielte der Snapdragon 888 QRD im Speicher-Subtest von AnTuTu im Vergleich zum Snapdragon 865 QRD eine um etwa 52,08 % höhere Punktzahl. Im Vergleich zum Pixel 4 mit Snapdragon 855 übertraf der 888 QRD ihn in den GPU- und Speicher-Untertests um 98,42 % bzw. 117,58 %.

Unterdessen erzielte der Snapdragon 888 QRD im CPU-Subtest von AnTuTu etwa 30,05 % bzw. 90,28 % bessere Ergebnisse als der Snapdragon 865 QRD bzw. das mit dem Snapdragon 855 betriebene Pixel 4. Der UX-Subscore ist schwer zu vergleichen, da auf jedem Gerät unterschiedliche Android-Betriebssystemversionen ausgeführt wurden (Pixel 4). und Snapdragon 865 QRD liefen bei meinem Benchmarking letztes Jahr mit Android 10, während auf dem 888 QRD Android läuft 11.)

Sehr interessant ist die große Steigerung der Speicherleistung. Sowohl der 865 QRD als auch der 888 QRD verfügen über 12 GB LPDDR5-RAM, wobei wir nicht wissen, mit welcher RAM-Taktung. Bemerkenswert ist, dass der 865 bis zu 16 GB LPDDR5-RAM bei 2750 MHz unterstützt, während der 888 bis zu 16 GB LPDDR5-RAM bei 3200 MHz unterstützt. Die Unebenheiten in CPU und GPU Die Leistung liegt hier leicht über unseren Erwartungen, da laut Qualcomm die CPU- und GPU-Zuwächse des Snapdragon 888 25 % bzw. 35 % betragen Jahr für Jahr. Die darauffolgenden stärker auf CPU und GPU ausgerichteten Benchmarks zeigen jedoch Zuwächse, die eher unseren Erwartungen entsprechen.

Geekbench-Ergebnisse

Im Geekbench 5.0 schneidet der Qualcomm Snapdragon 888 in den Single-Core- und Multi-Core-Tests um 22,17 % bzw. 9,97 % besser ab als der Snapdragon 865. Im Vergleich zum Snapdragon 855 schneidet der 888 um etwa 89,17 % bzw. 51,82 % besser ab.

Laut Qualcomm bietet der Snapdragon 888 eine Steigerung der CPU-Leistung um 25 % gegenüber dem Snapdragon 865. Der einzelne ARM-Cortex-X1-Prime-Kern der CPU wird mit konservativen 2,84 GHz getaktet – der gleichen Taktrate wie der ARM der letzten Generation Cortex-A77 Prime-Kern – es ist also möglich, dass wir eine Taktrate von 3+GHz für den unvermeidlichen Snapdragon 888 „Plus“ zur Jahresmitte sehen werden. Aktualisierung. Wenn das der Fall ist, können wir damit rechnen, dass sich die CPU-Leistung noch weiter verbessert. Im Moment kann man allerdings durchaus sagen, dass die Zuwächse zwar solide, wenn auch nur inkrementell sind.

Wenn Sie also ein Upgrade von einem zwei Jahre alten Flaggschiff durchführen, sollte der 888 erhebliche Verbesserungen der CPU-Leistung bringen. Wenn Sie ein Upgrade von einem ein Jahr alten Flaggschiff durchführen, sind diese Gewinne viel geringer. Ich persönlich bin gespannt, wie ein Snapdragon 888-Gerät mit der Konsolenemulation umgeht.

GFXBench-Ergebnisse

Qualcomm hat die Anzahl der Kerne oder die maximale Frequenz der Adreno 660-GPU im Snapdragon 888 nicht bekannt gegeben, daher können wir über die GPU außer ihren Leistungssteigerungen kaum etwas sagen. Im Manhattan-Test von GFXBench, der die OpenGL ES 3.0-API verwendet und eine 1080p-Szene außerhalb des Bildschirms rendert, hatte der Snapdragon 888 eine durchschnittliche Framerate von 169 fps, etwa 34,13 % bzw. 83,7 % höher als die Frameraten, die vom Snapdragon 865 und 855 erreicht werden jeweils. Im Aztec Ruins-Test von GFXBench, der die Vulkan-Grafik-API verwendet und eine 1080p-Szene außerhalb des Bildschirms rendert, hatte der Snapdragon 888 eine durchschnittliche Framerate von 86 fps, etwa 38,71 % bzw. 95,45 % höher als die Frameraten, die vom Snapdragon 865 und 855 erreicht werden jeweils.

Es gibt nicht sehr viele Spiele, die viel GPU-Leistung erfordern (die Eine Ausnahme bildet der aktuelle Genshin Impact), aber eine verbesserte GPU-Leistung ist nicht nur für Spiele nützlich. Aber Gaming ist definitiv der Hauptgrund, warum sich die Leute für diese Benchmark-Ergebnisse interessieren, und das Der Snapdragon 888 liefert mit seiner um 35 % schnelleren Grafikwiedergabe und der um 20 % besseren Energieeffizienz auf jeden Fall diese Leistung ab Jahr für Jahr. Diese Ergebnisse zeigen jedoch nur die maximale GPU-Leistung, daher müssen wir noch einmal darüber nachdenken GFXBench – sobald wir kommerzielle Hardware in die Hände bekommen – um den Benchmark langfristig laufen zu lassen Leistungstests.

MLPerf-Ergebnisse

Die vielleicht interessantesten Zuwächse liegen in der KI-Leistung. Qualcomm macht im Allgemeinen jedes Jahr große Fortschritte in der KI-Leistung, aber die diesjährigen Zuwächse sind die beeindruckendsten. Die KI-Engine des Snapdragon 888 bietet eine Leistung von 26 TOPS, eine Steigerung gegenüber der Leistung von 15 TOPS des Snapdragon 865 und der Leistung von 7 TOPS des Snapdragon 855. Qualcomm führt einen Großteil dieses Gewinns auf die neue verschmolzene KI-Beschleunigerarchitektur des Hexagon 780 DSP zurück, die das vereint Skalar-, Vektor- und Tensorbeschleuniger, um physische Entfernungen zu eliminieren und Speicher zum Teilen und Verschieben von Daten zu bündeln effizient.

Wie groß dieser Leistungssprung tatsächlich ist, lässt sich für uns allerdings nur schwer nachweisen. Wir haben in unseren Interviews ausführlich über die Schwierigkeiten des KI-Benchmarkings gesprochen Travis Lanier von Qualcomm, Gary Brotman und Ziad Asghar. Die gute Nachricht ist, dass es seit unseren Gesprächen mit Qualcomm-Führungskräften erhebliche Fortschritte im Bereich der KI-Benchmarks gegeben hat.

Zu Beginn dieses Artikels haben wir erwähnt, dass Qualcomm vier verschiedene KI-Benchmarks auf dem Referenzgerät Snapdragon 888 durchgeführt hat: AIMark, AITuTu, MLPerf und ULs Procyon. Der vielleicht vielversprechendste dieser Benchmarks ist MLPerf Mobile, ein bald erscheinender, Open-Source-Benchmark für mobile KI, der von mehreren SoC-Anbietern, ML-Framework-Anbietern und -Modellen unterstützt wird Produzenten. Der erste Stapel mobiler Inferenzergebnisse ist öffentlichDaher haben wir diese Ergebnisse zum Vergleich mit dem Snapdragon 888 verwendet. Die Ergebnisse decken nur drei Geräte ab: das mit MediaTek Dimensity 820 betriebene Xiaomi Redmi 10X 5G, das Das mit dem Qualcomm Snapdragon 865+ ausgestattete ASUS ROG Phone 3 und das mit dem Exynos 990 ausgestattete Samsung Galaxy Note 20 Ultra 5G. Qualcomm hat keine Latenzergebnisse – nur Durchsatzzahlen – bereitgestellt, daher haben wir die vollständigen Ergebnisse nicht als dargestellt von den Anbietern eingereicht zur Überprüfung durch MLCommons.

In diesen ausgewählten Benchmarks für Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung können wir sehen, dass das Referenzgerät Qualcomm Snapdragon 888 in allen vier Tests die höchsten Werte erzielte. Von den drei Chipsätzen der vorherigen Generation übertraf der Dimensity 820 von MediaTek den Snapdragon 865+ und Exynos 990 bei der Objekterkennung, während der Exynos 990 den Snapdragon 865+ und den Dimensity 820 übertrifft NLP. Der Snapdragon 865+ von Qualcomm war im Großen und Ganzen konkurrenzfähig, erreichte bei der Bildsegmentierung die gleiche Punktzahl wie der Dimensity 820 und übertraf ihn bei NLP. In diesen spezifischen Inferenztests mit diesen spezifischen Modellen und Datensätzen übertraf der Snapdragon 888 die drei Chipsätze der letzten Generation.

Es wird interessant sein zu sehen, welche Anwendungen und Funktionen Entwickler und OEMs mithilfe der KI-Fähigkeiten des Snapdragon 888 erstellen können. Computer Vision wird bei den vielen KI-gestützten Videografiefunktionen, die wir vorstellen werden, eine besonders wichtige Rolle spielen Dies wird voraussichtlich im Jahr 2021 der Fall sein, während sich eine verbesserte NLP-Leistung auch auf videonahe Aspekte wie Audio auswirken kann Aufzeichnung.

Wir sollten jedoch beachten, dass die Ergebnisse des Snapdragon 888 sind unbestätigt von MLCommons, da ein Teil des Verifizierungsprozesses der Organisation erfordert, dass das Gerät vorhanden ist im Handel erhältlich (Qualcomms Referenzgeräte werden nicht über einen Mobilfunkanbieter oder als entsperrtes Gerät verkauft Telefon). Darüber hinaus hängt die Leistung davon ab, welche ML-Modelle, numerischen Formate und ML-Frameworks ausgewählt werden und welche ML-Beschleuniger verfügbar sind.

Abschluss

Der Snapdragon 888 von Qualcomm bringt erneut schrittweise Verbesserungen bei der CPU- und GPU-Leistung, aber massive Verbesserungen bei der Bildverarbeitung und der KI. Nicht viele Leute, die ein Upgrade von einem zwei Jahre alten Gerät durchführen, werden die Verbesserungen bei CPU und GPU bemerken (es sei denn, sie planen, es laufen zu lassen). Emulatoren oder das Spielen von Spielen wie Genshin Impact), aber sie werden auf jeden Fall die anderen Fortschritte bemerken, die im mobilen Bereich gemacht wurden Technologie. Geräte verfügen heutzutage über Displays mit höherer Bildwiederholfrequenz, mehr Kameras mit Bildsensoren mit höherer Auflösung, Unterstützung für 5G-Konnektivität und vieles mehr. Der enorme Zuwachs an KI-Leistung wird vom durchschnittlichen Benutzer unbemerkt bleiben, aber es ist spannend, über die Möglichkeiten nachzudenken, die sich mit dem neuen Chipsatz von Qualcomm ergeben haben. Im nächsten Jahr stehen Echtzeit-KI-Videoverbesserungen, Multi-Kamera-Streams und vieles mehr an Unternehmen wie Google überraschen immer wieder mit den von ihnen veröffentlichten Funktionen, die auf maschinellem Lernen basieren Modelle.

Qualcomm ist jedoch nicht das einzige Unternehmen, das Verbesserungen an seiner SoC-Produktpalette vornimmt. Samsungs kommender Exynos 2100 für das Galaxy S21 soll erhebliche Leistungsverbesserungen bringen. Außerdem gibt es den neuen HiSilicon Kirin 9000 von Huawei und die wachsende Dimensity-Reihe mobiler SoCs von MediaTek. Ich hoffe auf einen erneuten Besuch Diese Benchmarks werden erreicht, sobald wir mindestens ein Spitzengerät mit der nächsten Generation von Samsung, Huawei und MediaTek haben Silizium.

Qualcomm Snapdragon 888 Benchmarking-Demo

Ich habe am Anfang dieses Artikels erwähnt, dass Qualcomm ein zuvor aufgezeichnetes Video mit uns geteilt hat. Wenn Sie interessiert sind, habe ich das Video auf YouTube hochgeladen. Es zeigt den Snapdragon 888, der alle Benchmarks ausführt, die ich oben geteilt habe, sowie die übrigen KI-Benchmarks, die ich nicht vorgestellt habe.

In der Zwischenzeit ist hier die Tabelle, die Qualcomm uns zur Verfügung gestellt hat und die die Benchmark-Ergebnisse des Snapdragon 888 zusammenfasst: