Benchmarking des Snapdragon 8 Gen 2: Erwartungen an Flaggschiff-Smartphones im Jahr 2023 festlegen

Erst letzte Woche wurde die Ankündigung bekannt gegeben Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 auf dem Tech-Gipfel des Unternehmens in Hawaii. Der neueste Chipsatz von Qualcomm bietet verbesserte Spezifikationen und den TSMC-Herstellungsprozess, der, wenn man sich am 8 Plus Gen 1 orientiert, zu einigen Effizienzsteigerungen führen sollte. Darüber hinaus zögerte das Unternehmen, in einigen Aspekten detaillierte technische Details bereitzustellen (einschließlich der Vernachlässigung). Erwähnen Sie einen Adreno- oder Kryo-Versionsnamen), könnten wir dennoch eine Reihe beliebter Benchmarks auf der Snapdragon 8 Gen 2-Referenz ausführen Gerät. Diese Benchmarks helfen dabei, die Basis der Leistungserwartungen für kommende Flaggschiffe im Jahr 2023 festzulegen, und geben uns etwas, auf das wir uns freuen können.

Über diesen Artikel: Qualcomm hat meinen Kollegen gesponsert, Rich Woods, um am Snapdragon Tech Summit in Maui, Hawaii, teilzunehmen. Das Unternehmen bezahlte seinen Flug und sein Hotel. Qualcomm hatte jedoch keinen Einfluss auf den Inhalt dieses Artikels.

Wie wir den Snapdragon 8 Gen 2 verglichen haben

Auf dem Referenzgerät Snapdragon 8 Gen 2 von Qualcomm führten wir einen ganzheitlichen Benchmark (AnTuTu), einen CPU-zentrierten Benchmark (Geekbench), einen GPU-zentrierten Benchmark (GFXBench) und MLPerf-Benchmarks durch. Jeder Benchmark wurde dreimal durchgeführt und wir haben den Durchschnitt der drei Ergebnisse gebildet. Qualcomm hatte standardmäßig eine Option „UI Perf Mode“ aktiviert, die wir aktiviert ließen. Dadurch wird effektiv versucht, die Benchmarking-Apps dazu zu zwingen, auf Prime-Kernen ausgeführt zu werden, um in bestimmten Benchmarks eine etwas höhere Punktzahl zu erzielen. Denken Sie also bitte daran, wenn Sie sich diese Ergebnisse ansehen. Es ist auch erwähnenswert, dass wir diese Benchmarks erneut durchführen werden, sobald wir ein kommerzielles Gerät mit dem Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 in die Hände bekommen.

Qualcomm stellte uns eine Reihe erwarteter Benchmark-Ergebnisse zur Verfügung, die auf eigenen Tests basieren. Wir haben dies nur als Referenz verwendet. Am Ende dieses Artikels finden Sie eine Tabelle mit den Benchmark-Ergebnissen, die Qualcomm für das Referenzgerät erwartet hat.

Übersicht über die Benchmarks des Snapdragon 8 Gen 2

• 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: Dies ist ein CPU-zentrierter Test, der mehrere Rechenlasten verwendet, einschließlich Verschlüsselung, Komprimierung (Text und Bilder), Rendering, physikalische Simulationen, Computer Vision, Raytracing, Spracherkennung und Convolutional Neural Network Inference auf Bilder. 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 Kryptographie (5 %) gelegt wird.
• GFXBench: Ziel ist es, das Rendern von Videospielgrafiken mithilfe der neuesten APIs zu simulieren, was viele Bildschirmeffekte und hochwertige Texturen umfasst. 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 Top-Mobilchipsätze nicht 30 FPS aushalten. 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 beanspruchen 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 unter dieses Papier mit dem Titel „MLPerf Mobile Inference Benchmark: Warum Mobile AI 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 (224×224) 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 (512×512) 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).

Benchmark-Ergebnisse

Antutu

Wie in den Vorjahren sehen wir auch beim diesjährigen Snapdragon 8 Gen 2 eine Verbesserung des AnTuTu-Scores um etwa 10 %. Dies ist eine deutliche Verbesserung, die bereits von Anfang an darauf hindeutet, dass der Snapdragon 8 Gen 2 ein leistungsstärkerer Chipsatz ist als jeder andere Qualcomm-Chip bisher. Das stimmt nicht ganz mit der 35 % schnelleren CPU-Leistung überein, aber da AnTuTu ein ganzheitlicher Benchmark ist, bedeutet das nicht unbedingt, dass es alle CPU-Gewinne vollständig widerspiegelt.

Geekbench 5

Geekbench jedoch Ist eine CPU-zentrierte Leistungsmetrik. Wir sehen eine Steigerung der Multi-Core-Leistung um fast 30 %, was auf dem richtigen Weg zu der von Qualcomm angekündigten Verbesserung von 35 % zu sein scheint. Benchmarks spiegeln nicht immer die von Qualcomm gemessenen Gewinne wider, aber das liegt an der unterschiedlichen Messung. Jedes Tool verwendet bei der Berechnung der Ergebnisse und beim Testen von Chipsätzen eine andere Methode, und die Methode von Geekbench legt möglicherweise nicht unbedingt die Verbesserungen offen, die Qualcomm vorgenommen hat. Eine Verbesserung um 30 %, die sich in einer Verbesserung gegenüber dem Vorjahr widerspiegelt, ist immer noch beeindruckend.

GFXBench

Qualcomm hat nicht viel über die Adreno-GPU im Snapdragon 8 Gen 2 verraten, daher können wir außer ihren Leistungssteigerungen kaum etwas über die GPU sagen. Wir kennen die Anzahl der Kerne nicht, wir kennen die Häufigkeit nicht und wir haben nicht einmal eine Versionsnummer. Dies ist eine Änderung, die mit dem Snapdragon 8 Gen 1 eingeführt wurde und beim Vergleich von GPUs frustrierend ist. Das ist viel Es ist einfacher, Unterschiede im Zusammenhang mit Versionsnummern zu erklären, als jeden einzelnen Chip einzeln zu benennen Zeit.

Dennoch zeigen die Ergebnisse eine allgemeine Verbesserung der Grafikleistung, abgesehen vom T-Rex-Test von GFXBench. Da es sich bei diesem Test um einen Test mit geringer Intensität handelt, würde ich nicht viel Wert darauf legen, abgesehen von der Tatsache, dass er eine niedrigere Bildrate hat. Es könnte durchaus sein, dass es sich lediglich um eine Optimierung handelt und die anderen, intensiveren Tests deutlich bessere Ergebnisse liefern. Im Manhattan-Test von GFXBench, der die OpenGL ES 3.1-API verwendet und eine 1080p-Szene außerhalb des Bildschirms rendert, hatte der Snapdragon 8 Gen 1 eine durchschnittliche Bildrate von 179 FPS. Im Gegensatz dazu erreichte der Snapdragon 8 Gen 2 222 FPS.

Im Aztec Ruins-Test von GFXBench, der die Vulkan-Grafik-API verwendet und eine 1080p-Szene außerhalb des Bildschirms rendert, hatte der Snapdragon 8 Gen 1 eine durchschnittliche Bildrate von 49 fps. Im Vergleich dazu schaffte der Snapdragon 8 Gen 2 65 FPS. Es ist klar, dass sich die Grafikleistung verbessert hat, und einige davon sind große Zuwächse. Das ist eine Verbesserung um 44 % im Aztec Ruins Vulkan-Test und eine Verbesserung um 24 % im Manhattan-Test.

Nur ein paar tolle Android-Spiele erfordern viel GPU-Leistung, aber eine verbesserte GPU-Leistung ist nicht nur für Spiele nützlich.

MLPerf

Qualcomm war besonders zurückhaltend, wenn es um Einzelheiten zu Verbesserungen der künstlichen Intelligenz ging, und das war schon immer so. Für TOPS (Trillion Operations Per Second) liegen uns keine Zahlen vor, das Unternehmen hat uns jedoch Angaben dazu gemacht einige greifbare Verbesserungen, wie eine 435-prozentige Steigerung der Leistung der künstlichen Intelligenz und eine um 65 % bessere Leistung Watt. Die obigen Ergebnisse zeigen, wie sich der Snapdragon 8 Gen 2 in der KI schlägt, und Sie können ihn mit anderen Geräten vergleichen die von MLCommons getestet wurden.

Fazit und erwartete Ergebnisse

Die Tabelle, die Qualcomm uns mit den erwarteten Benchmark-Ergebnissen zur Verfügung gestellt hat, finden Sie weiter unten. Wie Sie sehen können, deckt sich diese größtenteils mit den Ergebnissen, die wir oben erzielt haben.

Laut Qualcomm werden die ersten Geräte mit Snapdragon 8 Gen 2 bis Ende 2022 verfügbar sein. Wir werden ein Auge darauf haben, wie sich der Snapdragon 8 Gen 2 im Vergleich zu anderen Modellen schlägt MediaTek Dimensity 9200. Wenn Sie ein Upgrade von einem Gerät durchführen, das mindestens zwei Jahre älter ist, werden die Verbesserungen wahrscheinlich spürbar sein, obwohl die massiven Verbesserungen der KI-Leistung von den meisten wahrscheinlich unbemerkt bleiben werden. Unternehmen schöpfen selten das volle Potenzial der KI aus, wenn es um die Chipsätze von Qualcomm geht, und es ist wahrscheinlich, dass dies auch hier der Fall sein wird.

Qualcomm bestätigte, dass die folgenden Unternehmen Geräte mit Snapdragon 8 Gen 2 auf den Markt bringen werden: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus, und iQOO. Wir freuen uns darauf, diesen Chipsatz in Zukunft in einer kontrollierteren Umgebung in kommerziellen Geräten auszuprobieren.