Puntos de referencia de Qualcomm Snapdragon 888: así es como funcionarán los teléfonos 5G insignia de 2021

A principios de este mes, Qualcomm invitó a los periodistas a una cumbre tecnológica virtual de Snapdragon donde anunciaron el Snapdragon 888 plataforma móvil. El último SoC de la serie 8 de Qualcomm trae importantes mejoras en el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático, pero solo mejoras incrementales en el rendimiento de la CPU y la GPU. Para saber cuánto más potente es el último conjunto de chips de Qualcomm, generalmente tenemos la oportunidad de ejecutar puntos de referencia en su hardware de referencia. Sin embargo, debido a COVID-19, Qualcomm no pudo organizar una sesión de evaluación comparativa en persona, por lo que envió nosotros un video pregrabado que muestra un dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 que ejecuta la gama de populares puntos de referencia

En el dispositivo de referencia Snapdragon 888, Qualcomm ejecutó un punto de referencia holístico (AnTuTu), un punto de referencia centrado en la CPU (Geekbench), un punto de referencia centrado en GPU (GFXBench) y varios puntos de referencia de AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf y Proción). Cada punto de referencia se ejecutó tres veces, por lo que la empresa compartió el resultado promedio en tres iteraciones. Además, la compañía dice que ejecutaron cada punto de referencia utilizando la configuración predeterminada en el diseño de referencia Snapdragon 888, lo que significa que no habilitaron ningún modo de alto rendimiento. Sin embargo, debido a que se nos proporcionaron los puntajes de referencia, no podemos verificar los resultados o las condiciones de prueba por nosotros mismos. Una vez que tengamos en nuestras manos un dispositivo comercial con Qualcomm Snapdragon 888, volveremos a ejecutar estos puntos de referencia.

Si está interesado en leer sobre todas las especificaciones y características de la plataforma móvil Qualcomm Snapdragon 888, le recomiendo leer El excelente explicador de Idrees Patel sobre el Snapdragon 888 publicado a principios de este mes. Su artículo detalla todas las mejoras que Qualcomm realizó en la CPU, la GPU, el módem, el subsistema de conectividad, el ISP, el motor de IA, el DSP y todo lo demás. Para una referencia rápida, armé un gráfico que compara las especificaciones clave del dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 en comparación con los otros dos dispositivos utilizados en esta comparación comparativa: el dispositivo de referencia con tecnología Snapdragon 865 y el Pixel 4 con tecnología Snapdragon 855 eso que usé en la sesión de evaluación comparativa del año pasado. Puede encontrar ese gráfico a continuación antes de los resultados de referencia.

Resultados de referencia de Qualcomm Snapdragon 888

Especificaciones de los dispositivos de prueba

Descripción general de los puntos de referencia

Con entradas de Mario Serrafero

• AnTuTu: Este es un punto de referencia holístico. AnTuTu prueba el rendimiento de la CPU, la GPU y la memoria, al tiempo que incluye pruebas abstractas y, últimamente, simulaciones de experiencia de usuario identificables (por ejemplo, la subprueba que implica desplazarse a través de una Vista de la lista). La puntuación final se pondera de acuerdo con las consideraciones del diseñador.
• GeekBench: una prueba centrada en la CPU que utiliza varias cargas de trabajo computacionales, incluido el cifrado, la compresión (texto e imágenes), renderizado, simulaciones físicas, visión artificial, trazado de rayos, reconocimiento de voz e inferencia de redes neuronales convolucionales en imágenes. El desglose de la puntuación proporciona métricas específicas. La puntuación final se pondera de acuerdo con las consideraciones del diseñador, poniendo un gran énfasis en el rendimiento de números enteros (65 %), luego el rendimiento flotante (30 %) y finalmente criptográfico (5 %).
• GFXBanco: tiene como objetivo simular la representación de gráficos de videojuegos utilizando las API más recientes. Muchos efectos en pantalla y texturas de alta calidad. Las pruebas más nuevas usan Vulkan mientras que las pruebas heredadas usan OpenGL ES 3.1. Las salidas son marcos durante la prueba y fotogramas por segundo (el otro número dividido por la duración de la prueba, esencialmente), en lugar de una ponderada puntaje.
  • ruinas aztecas: Estas pruebas son las más pesadas desde el punto de vista computacional que ofrece GFXBench. Actualmente, los mejores conjuntos de chips móviles no pueden soportar 30 fotogramas por segundo. Específicamente, la prueba ofrece una geometría de conteo de polígonos realmente alta, teselación de hardware, texturas de alta resolución, iluminación global y mucho mapeo de sombras, abundantes efectos de partículas, así como floración y profundidad de campo efectos La mayoría de estas técnicas pondrán énfasis en las capacidades de cómputo del shader del procesador.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Esta prueba sigue siendo relevante dado que los juegos modernos ya han llegado a la fidelidad gráfica propuesta e implementan el mismo tipo de técnicas. Cuenta con geometría compleja que emplea múltiples objetivos de renderizado, reflejos (mapas cúbicos), renderizado de malla, muchas fuentes de iluminación diferidas, así como floración y profundidad de campo en un pase de posprocesamiento.
• MLPerf móvil: MLPerf Mobile es un punto de referencia de código abierto para probar el rendimiento de la IA móvil. Fue creado por MLCommons, un consorcio de ingeniería abierto sin fines de lucro, para "brindar transparencia y igualdad de condiciones para comparar sistemas, software y ML de aprendizaje automático". soluciones ". La primera iteración de MLPerf Mobile proporciona un punto de referencia de rendimiento de inferencia para un puñado de visión por computadora y lenguaje natural tareas de procesamiento. Para obtener más información, consulte el documento "Evaluación comparativa de inferencia móvil de MLPerf: por qué la evaluación comparativa de IA móvil es difícil y qué hacer al respecto."
  • Clasificación de imágenes: Esta prueba implica inferir una etiqueta para aplicar a una imagen de entrada. Los casos de uso típicos incluyen búsquedas de fotos o extracción de texto. El modelo de referencia utilizado es MobileNetEdgeTPU con 4M de parámetros, el conjunto de datos es ImageNet 2012 (224x224) y el objetivo de calidad es 98% de FP32 (76,19% Top-1).
  • Segmentación de imagen: Esta prueba consiste en dividir una imagen de entrada en objetos etiquetados. Los casos de uso típicos incluyen la conducción autónoma o la detección remota. El modelo de referencia utilizado es DeepLab v3+ con 2M de parámetros, el conjunto de datos es ADE20K (512x512) y el objetivo de calidad es el 93 % de FP32 (0,244 mAP).
  • Detección de objetos: Esta prueba implica dibujar cuadros delimitadores alrededor de los objetos y proporcionar una etiqueta para esos objetos. Los casos de uso típicos involucran la entrada de la cámara, como para la detección de peligros o el análisis del tráfico mientras se conduce. El modelo de referencia es SSD-MobileNet v2 con 17M de parámetros, el conjunto de datos es COCO 2017 (300x300) y el objetivo de calidad es 97% de FP32 (54,8% mIoU).
  • Procesamiento del lenguaje: Esta prueba consiste en responder preguntas de manera coloquial. Los casos de uso típicos incluyen motores de búsqueda en línea. El modelo de referencia es MobileBERT con 25M de parámetros, el conjunto de datos es mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, y el objetivo de calidad es el 93 % de FP32 (93,98 % F1).

Resultados AnTuTu

Comenzando con AnTuTu, podemos ver que el dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 obtuvo casi 17,000 puntos más alto que el dispositivo de referencia Snapdragon 865 y casi 350 000 puntos más alto que el Pixel con tecnología Snapdragon 855 4. Cuando observa las subpuntuaciones de CPU, GPU, memoria y UX (que no se muestran aquí), podemos ver que las mayores mejoras en el rendimiento provienen de la GPU y la memoria. El Snapdragon 888 QRD obtuvo una puntuación aproximadamente un 45,56 % más alta en la subprueba de GPU de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD. Del mismo modo, el Snapdragon 888 QRD obtuvo una puntuación un 52,08 % más alta en la subprueba de memoria de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD. En comparación con el Pixel 4 con tecnología Snapdragon 855, el 888 QRD lo superó en las subpruebas de GPU y memoria en un 98,42 % y un 117,58 %, respectivamente.

Mientras tanto, el Snapdragon 888 QRD obtuvo aproximadamente un 30,05 % y un 90,28 % más en la subprueba de CPU de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD y el Pixel 4 con tecnología Snapdragon 855, respectivamente. La subpuntuación de UX es difícil de comparar debido a las diferentes versiones del sistema operativo Android que estaba ejecutando cada dispositivo (el Pixel 4 y Snapdragon 865 QRD ejecutaban Android 10 cuando los comparé el año pasado, mientras que el 888 QRD ejecuta Android 11.)

El gran aumento en el rendimiento de la memoria es bastante interesante. Tanto el 865 QRD como el 888 QRD cuentan con 12 GB de RAM LPDDR5, aunque no sabemos a qué RAM está sincronizada. En particular, el 865 admite hasta 16 GB de RAM LPDDR5 a 2750 MHz, mientras que el 888 admite hasta 16 GB de RAM LPDDR5 a 3200 MHz. Los golpes en CPU y GPU el rendimiento aquí está ligeramente por encima de nuestras expectativas, ya que Qualcomm dijo que las ganancias de CPU y GPU de Snapdragon 888 son del 25% y 35% respectivamente año con año. Sin embargo, los puntos de referencia más centrados en CPU y GPU que siguen muestran ganancias que están más en línea con nuestras expectativas.

Resultados de Geekbench

En Geekbench 5.0, Qualcomm Snapdragon 888 tiene un rendimiento un 22,17 % y un 9,97 % superior en las pruebas de un solo núcleo y de varios núcleos, respectivamente, en comparación con Snapdragon 865. En comparación con el Snapdragon 855, el 888 funciona un 89,17 % y un 51,82 % mejor, respectivamente.

Qualcomm dice que el Snapdragon 888 proporciona un aumento del 25 % en el rendimiento de la CPU con respecto al Snapdragon 865. El único núcleo ARM Cortex-X1 Prime de la CPU tiene un reloj conservador de 2,84 GHz, la misma velocidad de reloj que el ARM de última generación. Cortex-A77 Prime core: por lo que es posible que veamos una velocidad de reloj de más de 3 GHz para el inevitable Snapdragon 888 "Plus" de mitad de año actualizar. Si ese es el caso, podemos esperar que el rendimiento de la CPU mejore aún más, aunque en este momento, es justo decir que las ganancias son sólidas, aunque simplemente incrementales.

Por lo tanto, si está actualizando desde un buque insignia de dos años, el 888 debería traer mejoras importantes en el rendimiento de la CPU. Si está actualizando desde un buque insignia de un año, esas ganancias son mucho menores. Personalmente, estoy emocionado de ver cómo un dispositivo Snapdragon 888 maneja la emulación de la consola.

Resultados de GFXBench

Qualcomm no ha revelado el recuento de núcleos o la frecuencia máxima de la GPU Adreno 660 en el Snapdragon 888, por lo que tenemos poco que decir sobre la GPU, aparte de sus ganancias en rendimiento. En la prueba Manhattan de GFXBench, que usa la API OpenGL ES 3.0 y muestra una escena de 1080p fuera de la pantalla, el Snapdragon 888 tuvo una velocidad de fotogramas promedio de 169 fps, aproximadamente un 34,13 % y un 83,7 % más alta que las velocidades de fotogramas alcanzadas por Snapdragon 865 y 855 respectivamente. En la prueba Aztec Ruins de GFXBench, que utiliza la API de gráficos Vulkan y muestra una escena de 1080p fuera de la pantalla, el Snapdragon 888 tuvo una velocidad de fotogramas promedio de 86 fps, aproximadamente un 38,71 % y un 95,45 % más alta que las velocidades de fotogramas alcanzadas por Snapdragon 865 y 855 respectivamente.

No hay muchos juegos que exijan mucha potencia de GPU (la Genshin Impact reciente es una excepción), pero el rendimiento mejorado de la GPU es útil para algo más que jugar. Pero, definitivamente, los juegos son la principal razón por la que la gente se preocupará por estos resultados de referencia, y el Snapdragon 888 definitivamente cumple con su renderizado de gráficos un 35 % más rápido y un 20 % más de eficiencia energética año con año. Sin embargo, estos resultados solo demuestran el rendimiento máximo de la GPU, por lo que tendremos que revisar GFXBench, una vez que tengamos en nuestras manos el hardware comercial, para ejecutar el benchmark a largo plazo pruebas de rendimiento.

Resultados de MLPerf

Quizás las ganancias más interesantes están en el rendimiento de la IA. Qualcomm generalmente da grandes saltos en el rendimiento de la IA cada año, pero las ganancias de este año son las más impresionantes. El motor AI del Snapdragon 888 cuenta con un rendimiento de 26 TOPS, un aumento del rendimiento de 15 TOPS del Snapdragon 865 y el rendimiento de 7 TOPS del Snapdragon 855. Qualcomm atribuye gran parte de esta ganancia a la nueva arquitectura de acelerador de IA fusionada del Hexagon 780 DSP, que fusiona el aceleradores escalares, vectoriales y tensoriales para eliminar distancias físicas y agrupar memoria para compartir y mover datos eficientemente.

Sin embargo, es difícil para nosotros demostrar cuán significativo es realmente este salto en el rendimiento. Hemos hablado en profundidad sobre las dificultades de la evaluación comparativa de la IA durante nuestras entrevistas con Travis Lanier de Qualcomm, Gary Brotman y Ziad Asghar. La buena noticia es que, desde nuestras conversaciones con los ejecutivos de Qualcomm, ha habido avances significativos en el campo de los puntos de referencia de IA.

Al comienzo de este artículo, mencionamos que Qualcomm ejecutó 4 puntos de referencia de IA diferentes en el dispositivo de referencia Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf y Procyon de UL. Quizás el más prometedor de estos puntos de referencia es MLPerf Mobile, que se lanzará pronto, Punto de referencia de IA móvil de código abierto respaldado por múltiples proveedores de SoC, proveedores de marco de ML y modelo productores. Su lote inicial de resultados de inferencia móvil es público, así que usamos esos resultados para compararlos con el Snapdragon 888. Los resultados solo cubren 3 dispositivos: el Xiaomi Redmi 10X 5G con MediaTek Dimensity 820, el ASUS ROG Phone 3 con Qualcomm Snapdragon 865+ y Samsung Galaxy Note 20 con Exynos 990 Ultra 5G. Qualcomm no proporcionó resultados de latencia, solo cifras de rendimiento, por lo que no trazamos los resultados completos como presentado por los vendedores para verificación por MLCommons.

En estos puntos de referencia seleccionados de inferencia de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora, podemos ver que el dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 logró los puntajes más altos en las cuatro pruebas. De los 3 conjuntos de chips de la generación anterior, el Dimensity 820 de MediaTek superó al Snapdragon 865+ y Exynos 990 en detección de objetos, mientras que Exynos 990 superó a Snapdragon 865+ y Dimensity 820 en PNL. El Snapdragon 865+ de Qualcomm fue competitivo en general, con una puntuación a la par con el Dimensity 820 en segmentación de imágenes y superándolo en NLP. En estas pruebas de inferencia específicas con estos modelos y conjuntos de datos específicos, el Snapdragon 888 superó a los 3 conjuntos de chips de última generación.

Será interesante ver qué aplicaciones y características pueden crear los desarrolladores y los OEM utilizando la destreza de IA del Snapdragon 888. La visión por computadora desempeñará un papel especialmente importante en las muchas características de videografía mejoradas por IA que presentaremos. es probable que se vea en 2021, mientras que el rendimiento mejorado de NLP también puede afectar los aspectos adyacentes del video, como el audio grabación.

Sin embargo, debemos tener en cuenta que los resultados del Snapdragon 888 son inconfirmado por MLCommons ya que parte del proceso de verificación de la organización requiere que el dispositivo sea disponibles comercialmente (los dispositivos de referencia de Qualcomm no se venden a través de un operador o como un dispositivo desbloqueado teléfono). Además, el rendimiento depende de qué modelos de ML, formatos numéricos y marcos de ML se elijan, así como de qué aceleradores de ML estén disponibles.

Conclusión

El Snapdragon 888 de Qualcomm una vez más trae mejoras incrementales en el rendimiento de la CPU y la GPU, pero mejoras masivas en el procesamiento de imágenes y la IA. No muchas personas que actualicen desde un dispositivo de dos años notarán las mejoras en la CPU y la GPU (a menos que planeen ejecutar emuladores o juegos como Genshin Impact), pero definitivamente notarán los otros avances que se han hecho en dispositivos móviles. tecnología. Los dispositivos tienen pantallas con mayor frecuencia de actualización, más cámaras con sensores de imagen de mayor resolución, soporte para conectividad 5G y mucho más en estos días. Las ganancias masivas en el rendimiento de la IA pasarán desapercibidas para el usuario promedio, pero las posibilidades que se han abierto con el nuevo conjunto de chips de Qualcomm son emocionantes de considerar. Las mejoras de video de IA en tiempo real, transmisiones de múltiples cámaras y mucho más están en el horizonte el próximo año, y empresas como Google siguen sorprendiendo con las funciones que lanzan respaldadas por aprendizaje automático modelos

Sin embargo, Qualcomm no es la única empresa que realiza mejoras en su línea de SoC. Se dice que el próximo Exynos 2100 de Samsung para el Galaxy S21 traerá importantes mejoras de rendimiento. También está el nuevo HiSilicon Kirin 9000 de Huawei y la creciente línea Dimensity de SoC móviles de MediaTek. espero volver a visitar estos puntos de referencia una vez que tengamos al menos un dispositivo de primera línea con la próxima generación de Samsung, Huawei y MediaTek silicio.

Demostración comparativa de Qualcomm Snapdragon 888

Mencioné al comienzo de este artículo que Qualcomm compartió un video pregrabado con nosotros. Si te interesa, he subido ese video a YouTube. Muestra el Snapdragon 888 ejecutando todos los puntos de referencia que compartí anteriormente, así como los puntos de referencia de IA restantes que no mostré.

Mientras tanto, aquí está la tabla que nos proporcionó Qualcomm que resume los resultados de referencia de Snapdragon 888: