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

Aquí están los resultados de las pruebas comparativas de CPU, GPU e IA de un dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 en pruebas como Geekbench, AnTuTu y otras.

A principios de este mes, Qualcomm invitó a periodistas a una Cumbre Tecnológica Virtual de Snapdragon donde anunciaron el Snapdragon 888 plataforma móvil. El último SoC de la serie 8 de Qualcomm aporta importantes mejoras al procesamiento de imágenes y al aprendizaje automático, pero sólo mejoras incrementales al rendimiento de la CPU y la GPU. Para saber cuánto más potente es el último chipset de Qualcomm, normalmente tenemos la oportunidad de ejecutar pruebas comparativas 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 enviaron muestra un vídeo pregrabado que muestra un dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 que abarca toda 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 los puntajes de referencia nos fueron proporcionados, no podemos verificar los resultados o las condiciones de las pruebas 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 Excelente explicación 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, GPU, módem, subsistema de conectividad, ISP, motor de inteligencia artificial, DSP y todo lo demás. Como referencia rápida, preparé 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 de referencia: el dispositivo de referencia con Snapdragon 865 y el Pixel 4 con Snapdragon 855 eso Lo usé en la sesión de evaluación comparativa del año pasado.. Puede encontrar el cuadro a continuación antes de los resultados de referencia.

Resultados de la prueba comparativa de Qualcomm Snapdragon 888

Especificaciones de los dispositivos de prueba

Qualcomm Snapdragon 855 (Google Píxel 4)

Qualcomm Snapdragon 865 (dispositivo de referencia de Qualcomm)

Qualcomm Snapdragon 888 (dispositivo de referencia de Qualcomm)

UPC

  • 1x Kryo 485 (basado en ARM Cortex A76) Prime core @ 2.84GHz, 1x caché L2 de 512KB
  • 3 núcleos de rendimiento Kryo 485 (basados ​​en ARM Cortex A76) a 2,42 GHz, 3 cachés L2 de 256 KB
  • 4 núcleos de eficiencia Kryo 385 (basados ​​en ARM Cortex A55) a 1,8 GHz, 4 cachés L2 de 128 KB
  • Caché L3 de 2 MB
  • 1x Kryo 585 (basado en ARM Cortex A77) Prime core @ 2.84GHz, 1x caché L2 de 512KB
  • 3 núcleos de rendimiento Kryo 585 (basados ​​en ARM Cortex A77) a 2,4 GHz, 3 cachés L2 de 256 KB
  • 4 núcleos de eficiencia Kryo 385 (basados ​​en ARM Cortex A55) a 1,8 GHz, 4 cachés L2 de 128 KB
  • Caché L3 de 4 MB
  • 1x Kryo 680 (basado en ARM Cortex X1) Prime core @ 2.84GHz, 1x 1MB de caché L2
  • 3 núcleos de rendimiento Kryo 680 (basados ​​en ARM Cortex A78) a 2,4 GHz, 3 cachés L2 de 512 KB
  • 4 núcleos de eficiencia Kryo 680 (basados ​​en ARM Cortex A55) a 1,8 GHz, 4 cachés L2 de 128 KB
  • Caché L3 de 4 MB

GPU

adreno 640

adreno 650

adren660

Mostrar

  • Resolución de 2280 x 1080
  • Frecuencia de actualización de 60 Hz
  • Resolución de 2880 x 1440
  • Frecuencia de actualización de 60 Hz
  • Resolución de 2340 x 1080
  • Frecuencia de actualización de 120 Hz

AI

  • Hexagon 690 con Hexagon Vector eXtensions y Hexagon Tensor Accelerator
  • Motor de IA de cuarta generación
  • 7 TOPS
  • Hexagon 698 con Hexagon Vector eXtensions y el nuevo Hexagon Tensor Accelerator
  • Motor de IA de quinta generación
  • Centro de detección de Qualcomm
  • 15 TOPS
  • Hexagon 780 con arquitectura de acelerador de IA fusionada
  • Motor AI de sexta generación
  • Qualcomm Sensing Hub (segunda generación)
    • Nuevo procesador de IA dedicado
    • Descarga de reducción de tareas del 80% desde Hexagon DSP
    • 5 veces más potencia de procesamiento interanual
  • Memoria compartida 16 veces más grande
  • Acelerador escalar 50% más rápido, acelerador tensorial 2 veces más rápido interanual
  • 26 TOPS

Memoria

  • LPDDR4 de 6 GB
  • Caché de nivel de sistema de 3 MB
  • 12GB LPDDR5
  • Caché de nivel de sistema de 3 MB
  • 12GB LPDDR5
  • Caché de nivel de sistema de 3 MB

Almacenamiento

64 GB UFS 2.1

128 GB UFS 3.0

512 GB UFS 3.0

ISP

  • ISP doble Spectra 380 de 14 bits
  • ISP doble Spectra 480 de 14 bits
  • Rendimiento de 2,0 gigapíxeles por segundo
  • ISP triple Spectra 580 de 14 bits
  • Rendimiento de 2,7 gigapíxeles por segundo

Proceso de manufactura

7 nm (N7 de TSMC)

7 nm (N7P de TSMC)

5 nm (5LPE de Samsung)

Versión del software

androide 10

androide 10

androide 11

Descripción general de los puntos de referencia

Con aportes 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 por una Vista de la lista). La puntuación final se pondera según las consideraciones del diseñador.
  • Banco Geek: una prueba centrada en la CPU que utiliza varias cargas de trabajo computacionales que incluyen cifrado, compresión (texto e imágenes), renderizado, simulaciones físicas, visión por computadora, 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 según las consideraciones del diseñador, poniendo gran énfasis en el rendimiento de números enteros (65%), luego en el rendimiento flotante (30%) y finalmente en criptografía (5%).
  • GFXBanco: Tiene como objetivo simular la representación de gráficos de videojuegos utilizando las últimas API. Muchos efectos en pantalla y texturas de alta calidad. Las pruebas más nuevas utilizan Vulkan, mientras que las pruebas heredadas utilizan OpenGL ES 3.1. Las salidas son fotogramas durante la prueba y fotogramas por segundo (el otro número dividido por la duración de la prueba, esencialmente), en lugar de un peso ponderado puntaje.
    • Ruinas Aztecas: Estas pruebas son las más pesadas desde el punto de vista computacional que ofrece GFXBench. Actualmente, los mejores chipsets móviles no pueden soportar 30 fotogramas por segundo. Específicamente, la prueba ofrece una geometría de recuento de polígonos realmente alta, teselación de hardware, texturas de alta resolución, Iluminación global y abundante mapeo de sombras, abundantes efectos de partículas, así como floración y profundidad de campo. efectos. La mayoría de estas técnicas enfatizarán las capacidades de cálculo del sombreador del procesador.
    • Manhattan ES 3.0/3.1: Esta prueba sigue siendo relevante dado que los juegos modernos ya han alcanzado la fidelidad gráfica propuesta e implementan el mismo tipo de técnicas. Presenta una 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 una pasada 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 "ofrecer transparencia y igualdad de condiciones para comparar sistemas de aprendizaje automático, software y "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 "MLPerf Mobile Inference Benchmark: 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 aplicarla a una imagen de entrada. Los casos de uso típicos incluyen búsquedas de fotografías o extracción de texto. El modelo de referencia utilizado es MobileNetEdgeTPU con parámetros de 4M, el conjunto de datos es ImageNet 2012 (224x224) y el objetivo de calidad es el 98% de FP32 (76,19% Top-1).
    • Segmentación de imagen: Esta prueba implica 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 parámetros de 2M, el conjunto de datos es ADE20K (512x512) y el objetivo de calidad es 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 implican la entrada de una cámara, como la detección de peligros o el análisis del tráfico mientras se conduce. El modelo de referencia es SSD-MobileNet v2 con 17 millones de parámetros, el conjunto de datos es COCO 2017 (300x300) y el objetivo de calidad es el 97 % de FP32 (54,8 % mIoU).
    • Procesamiento del lenguaje: Esta prueba consiste en responder preguntas de forma coloquial. Los casos de uso típicos incluyen motores de búsqueda en línea. El modelo de referencia es MobileBERT con 25 millones de parámetros, el conjunto de datos es mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev y el objetivo de calidad es 93% de FP32 (93,98% F1).

Resultados de AnTuTu

Empezando por 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 que el Pixel con 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 aproximadamente un 45,56 % más de puntuación en la subprueba de GPU de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD. De manera similar, el Snapdragon 888 QRD obtuvo aproximadamente un 52,08 % más de puntuación en la subprueba de memoria de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD. En comparación con el Pixel 4 con Snapdragon 855, el 888 QRD lo superó en las subpruebas de GPU y memoria en un 98,42% y 117,58%, respectivamente.

Mientras tanto, el Snapdragon 888 QRD obtuvo aproximadamente un 30,05% y un 90,28% más alto en la subprueba de CPU de AnTuTu en comparación con el Snapdragon 865 QRD y el Pixel 4 con Snapdragon 855, respectivamente. La puntuación secundaria de UX es difícil de comparar debido a las diferentes versiones del sistema operativo Android que ejecutaba 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 velocidad está sincronizada la RAM. 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 baches 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 del 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, el Qualcomm Snapdragon 888 rinde un 22,17% y un 9,97% más en las pruebas de un solo núcleo y de múltiples núcleos, respectivamente, en comparación con el Snapdragon 865. Comparado con el Snapdragon 855, el 888 funciona aproximadamente 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 una frecuencia conservadora de 2,84 GHz, la misma velocidad de reloj que el ARM de última generación. Núcleo Cortex-A77 Prime, por lo que es posible que veamos una velocidad de reloj 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 meramente incrementales.

Por lo tanto, si estás actualizando desde un modelo insignia de dos años de antigüedad, el 888 debería traer importantes mejoras en el rendimiento de la CPU. Si está actualizando desde un modelo insignia de un año de antigüedad, 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 número 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 utiliza la API OpenGL ES 3.0 y representa una escena fuera de pantalla de 1080p, el Snapdragon 888 tuvo un Velocidad de fotogramas promedio de 169 fps, aproximadamente un 34,13 % y un 83,7 % más alta que las velocidades de fotogramas logradas por los Snapdragon 865 y 855. respectivamente. En la prueba Aztec Ruins de GFXBench, que utiliza la API de gráficos Vulkan y representa una escena de 1080p fuera de la pantalla, el Snapdragon 888 tuvo un Velocidad de fotogramas promedio de 86 fps, aproximadamente un 38,71 % y un 95,45 % más alta que las velocidades de fotogramas logradas por los Snapdragon 865 y 855. respectivamente.

No hay muchos juegos que exijan mucha potencia de GPU (el El impacto reciente de Genshin es una excepción), pero el rendimiento mejorado de la GPU es útil para algo más que jugar. Pero los juegos son definitivamente la razón más importante por la que a la gente le importarán estos resultados de referencia, y la Snapdragon 888 definitivamente cumple con su renderizado de gráficos un 35% más rápido y una eficiencia energética un 20% mejor año con año. Sin embargo, estos resultados sólo 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 poder ejecutar el benchmark a largo plazo. pruebas de rendimiento.

Resultados de MLPerf

Quizás las ganancias más interesantes estén en el rendimiento de la IA. Qualcomm Por lo general, cada año se logran grandes avances en el rendimiento de la IA., pero las ganancias de este año son las más impresionantes. El motor de IA del Snapdragon 888 cuenta con un rendimiento de 26 TOPS, un aumento con respecto a los 15 TOPS del Snapdragon 865 y los 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 aceleradores escalares, vectoriales y tensoriales para eliminar distancias físicas y agrupar memoria para compartir y mover datos eficientemente.

Sin embargo, nos resulta difícil 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 pruebas comparativas 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 sea MLPerf Mobile, que se lanzará próximamente. Punto de referencia de IA móvil de código abierto respaldado por múltiples proveedores de SoC, proveedores de marcos de aprendizaje automático y modelos. productores. Su lote inicial de resultados de inferencia móvil es publico, por lo que utilizamos esos resultados para compararlos con el Snapdragon 888. Los resultados solo cubren 3 dispositivos: el Xiaomi Redmi 10X 5G con tecnología 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 parte de MLCommons.

En estos puntos de referencia selectos de inferencia de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora, podemos ver que el dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888 logró las puntuaciones más altas 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 el Exynos 990 superó al Snapdragon 865+ y Dimensity 820 en PNL. El Snapdragon 865+ de Qualcomm fue en general competitivo, con una puntuación a la par del Dimensity 820 en segmentación de imágenes y superándolo en PNL. 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 funciones pueden crear los desarrolladores y fabricantes de equipos originales utilizando la destreza de IA del Snapdragon 888. La visión por computadora jugará un papel especialmente importante en las muchas funciones de videografía mejoradas por IA que presentaremos. probablemente veamos en 2021, mientras que el rendimiento mejorado de PNL también puede afectar aspectos adyacentes al 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 ni como dispositivos desbloqueados). teléfono). Además, el rendimiento depende de los modelos de ML, los formatos numéricos y los marcos de ML que se elijan, así como de los aceleradores de ML disponibles.

Conclusión

El Snapdragon 888 de Qualcomm una vez más trae mejoras incrementales al rendimiento de la CPU y GPU, pero mejoras masivas al procesamiento de imágenes y la IA. No muchas personas que actualicen desde un dispositivo de dos años notarán las mejoras en CPU y GPU (a menos que planeen ejecutar emuladores o juegos como Genshin Impact), pero definitivamente notarán los otros avances que se han realizado en dispositivos móviles. tecnología. Los dispositivos tienen pantallas con una frecuencia de actualización más alta, más cámaras con sensores de imagen de mayor resolución, soporte para conectividad 5G y mucho más en estos días. Las enormes ganancias en el rendimiento de la IA pasarán desapercibidas para el usuario promedio, pero es emocionante reflexionar sobre las posibilidades que se han abierto con el nuevo chipset de Qualcomm. Mejoras de video con IA en tiempo real, transmisiones multicámara y mucho más están en el horizonte el próximo año, y Empresas como Google siguen sorprendiendo con las funciones que lanzan respaldadas por el aprendizaje automático de formación. 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 principio de este artículo que Qualcomm compartió con nosotros un video pregrabado. Si estás interesado, he subido ese vídeo 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 las pruebas comparativas del Snapdragon 888:

Resultados comparativos de un dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 888. Fuente: Qualcomm