Analyse comparative du Snapdragon 8 Gen 2: Définir les attentes pour les smartphones phares en 2023

Pas plus tard que la semaine dernière, l'annonce de la Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 au sommet technologique de l'entreprise à Hawaï. Les derniers packs de chipsets de Qualcomm ont mis à jour les spécifications et sur le processus de fabrication TSMC, qui, si l'on se fie au 8 Plus Gen 1, devrait rapporter des gains d'efficacité. En plus de cela, bien que l'entreprise ait hésité à fournir des détails techniques approfondis sur certains aspects (notamment en négligeant de mentionner un nom de version Adreno ou Kryo), nous pourrions toujours exécuter une gamme de benchmarks populaires sur la référence Snapdragon 8 Gen 2 appareil. Ces repères aident à établir la base des attentes de performance pour les produits phares à venir en 2023, nous donnant quelque chose à attendre avec impatience.

À propos de cet article: Qualcomm a sponsorisé mon collègue, Bois riches, pour assister au Snapdragon Tech Summit à Maui, Hawaï. La société a payé son vol et son hôtel. Cependant, Qualcomm n'a eu aucune contribution concernant le contenu de cet article.

Comment nous avons comparé le Snapdragon 8 Gen 2

Sur l'appareil de référence Snapdragon 8 Gen 2 de Qualcomm, nous avons exécuté un benchmark holistique (AnTuTu), un benchmark centré sur le CPU (Geekbench), un benchmark centré sur le GPU (GFXBench) et des benchmarks MLPerf. Chaque benchmark a été exécuté trois fois, et nous avons pris la moyenne des trois résultats. Qualcomm avait activé par défaut une option "UI Perf Mode" que nous avons laissée activée. Il essaie effectivement de forcer les applications d'analyse comparative à s'exécuter sur des cœurs Prime pour obtenir un score légèrement plus élevé dans certains benchmarks, alors gardez cela à l'esprit lorsque vous examinez ces résultats. Il convient également de noter qu'une fois que nous aurons mis la main sur un appareil commercial avec le Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2, nous réexécuterons ces références.

Qualcomm nous a fourni un ensemble de scores de référence attendus basés sur ses propres tests. Nous l'avons utilisé à titre de référence uniquement, et un tableau est disponible au bas de cet article contenant les scores de référence que Qualcomm attendait de l'appareil de référence.

Présentation des benchmarks Snapdragon 8 Gen 2

• AnTuTu: Il s'agit d'une référence holistique. AnTuTu teste les performances du CPU, du GPU et de la mémoire, tout en incluant à la fois des tests abstraits et, dernièrement, simulations d'expérience utilisateur pertinentes (par exemple, le sous-test qui consiste à faire défiler un ListView). La note finale est pondérée en fonction des considérations du concepteur.
• GeekBench: Il s'agit d'un test centré sur le processeur qui utilise plusieurs charges de travail de calcul, notamment le chiffrement, la compression (texte et images), rendu, simulations physiques, vision par ordinateur, lancer de rayons, reconnaissance vocale et inférence de réseau neuronal convolutif sur images. La répartition des scores donne des mesures spécifiques. Le score final est pondéré en fonction des considérations du concepteur, mettant l'accent sur les performances entières (65%), puis sur les performances flottantes (30%), et enfin sur la cryptographie (5%).
• GFXBench: vise à simuler le rendu graphique de jeux vidéo à l'aide des dernières API, qui comprend de nombreux effets à l'écran et des textures de haute qualité. Les tests plus récents utilisent Vulkan, tandis que les tests hérités utilisent OpenGL ES 3.1. Les sorties sont des trames pendant le test et images par seconde (l'autre nombre divisé par la longueur du test, essentiellement) au lieu d'un score pondéré.
  • Ruines aztèques: Ces tests sont les plus lourds en termes de calcul proposés par GFXBench. Actuellement, les meilleurs chipsets mobiles ne peuvent pas supporter 30 FPS. Plus précisément, le test offre une géométrie à nombre de polygones très élevé, une tessellation matérielle, des textures haute résolution, éclairage global et beaucoup de mappage des ombres, de nombreux effets de particules, ainsi que la floraison et la profondeur de champ effets. La plupart de ces techniques mettront l'accent sur les capacités de calcul des shaders du processeur.
  • ManhattanES 3.0/3.1: Ce test reste pertinent étant donné que les jeux modernes sont déjà arrivés à sa proposition de fidélité graphique et mettent en œuvre les mêmes types de techniques. Il présente une géométrie complexe utilisant plusieurs cibles de rendu, des réflexions (cartes cubiques), un rendu de maillage, de nombreuses sources d'éclairage différées, ainsi que la floraison et la profondeur de champ dans une passe de post-traitement.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile est une référence open source pour tester les performances de l'IA mobile. C'était créé par MLCommons, un consortium d'ingénierie ouvert à but non lucratif, pour "offrir de la transparence et des règles du jeu équitables pour comparer les systèmes, logiciels et solutions." La première itération de MLPerf Mobile fournit une référence de performance d'inférence pour une poignée de vision par ordinateur et de langage naturel tâches de traitement. Pour plus d'informations, reportez-vous à ce papier intitulé "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Pourquoi l'analyse comparative de l'IA mobile est difficile et que faire à ce sujet."
  • Classement des images : Ce test consiste à déduire une étiquette à appliquer à une image d'entrée. Les cas d'utilisation typiques incluent les recherches de photos ou l'extraction de texte. Le modèle de référence utilisé est MobileNetEdgeTPU avec des paramètres 4M, le jeu de données est ImageNet 2012 (224×224) et l'objectif de qualité est de 98% de FP32 (76,19% Top-1).
  • Segmentation des images: Ce test implique le partitionnement d'une image d'entrée en objets étiquetés. Les cas d'utilisation typiques incluent l'auto-conduite ou la télédétection. Le modèle de référence utilisé est DeepLab v3+ avec des paramètres 2M, le jeu de données est ADE20K (512×512), et l'objectif de qualité est de 93% de FP32 (0,244 mAP).
  • Détection d'objet: Ce test implique de dessiner des cadres de délimitation autour des objets et de fournir une étiquette pour ces objets. Les cas d'utilisation typiques impliquent une entrée de caméra, par exemple pour la détection de dangers ou l'analyse du trafic pendant la conduite. Le modèle de référence est SSD-MobileNet v2 avec 17 millions de paramètres, le jeu de données est COCO 2017 (300×300) et l'objectif de qualité est de 97 % de FP32 (54,8 % mIoU).
  • Traitement du langage: Ce test consiste à répondre à des questions familièrement. Les cas d'utilisation typiques incluent les moteurs de recherche en ligne. Le modèle de référence est MobileBERT avec 25M de paramètres, le jeu de données est mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, et l'objectif de qualité est de 93% de FP32 (93,98% F1).

Résultats de référence

Antutu

Comme c'est le cas les années précédentes, nous constatons une amélioration d'environ 10 % du score AnTuTu avec le Snapdragon 8 Gen 2 de cette année. Il s'agit d'une amélioration suffisamment substantielle qui suggère déjà dès le début que le Snapdragon 8 Gen 2 est un chipset plus puissant que toutes les autres puces Qualcomm jusqu'à présent. Ce n'est pas tout à fait conforme aux performances du processeur 35% plus rapides, mais AnTuTu étant une référence holistique, cela ne signifie pas nécessairement qu'il reflétera entièrement les gains du processeur.

Geek Bench 5

Geekbench, cependant, est une métrique de performance centrée sur le processeur. Nous constatons des gains de près de 30 % dans les performances multicœurs, ce qui semble être sur la bonne voie pour l'amélioration de 35 % annoncée par Qualcomm. Les benchmarks ne reflètent pas toujours ces gains mesurés par Qualcomm, mais c'est à cause de la différence de mesure. Chaque outil a une manière différente qu'il utilise lors du calcul des scores et des chipsets de test, et la manière de Geekbench peut ne pas nécessairement exposer les améliorations que Qualcomm aura apportées. Une amélioration de 30 % qui se reflète dans une amélioration d'une année sur l'autre est toujours impressionnante.

GFXBench

Qualcomm n'a pas divulgué grand-chose sur le GPU Adreno dans le Snapdragon 8 Gen 2, nous avons donc peu à dire sur le GPU autre que ses gains de performances. Nous ne connaissons pas le nombre de cœurs, nous ne connaissons pas la fréquence et nous n'avons même pas de numéro de version. C'est un changement qui s'est produit avec le Snapdragon 8 Gen 1, et c'est frustrant lorsque l'on compare les GPU. C'est beaucoup plus facile d'expliquer les différences dans le contexte des numéros de version plutôt que de nommer chaque puce particulière temps.

Néanmoins, les résultats montrent une amélioration globale des performances graphiques, curieusement en dehors du test T-Rex de GFXBench. Ce test est un test de faible intensité, donc je n'y mettrais pas beaucoup d'importance à part le fait qu'il a une fréquence d'images inférieure. Il se pourrait bien qu'il s'agisse simplement d'une optimisation, et les autres tests, plus intensifs, donnent de bien meilleurs résultats. Dans le test Manhattan de GFXBench, qui utilise l'API OpenGL ES 3.1 et rend une scène 1080p hors écran, le Snapdragon 8 Gen 1 avait une fréquence d'images moyenne de 179 FPS. En revanche, le Snapdragon 8 Gen 2 a atteint 222 FPS.

Dans le test Aztec Ruins de GFXBench, qui utilise l'API graphique Vulkan et rend une scène 1080p hors écran, le Snapdragon 8 Gen 1 avait une fréquence d'images moyenne de 49 images par seconde. En comparaison, le Snapdragon 8 Gen 2 a sorti 65 FPS. Il est clair que les performances graphiques se sont améliorées, et certaines d'entre elles sont de gros gains. C'est une amélioration de 44% dans le test Aztec Ruins Vulkan et de 24% dans le test Manhattan.

Seulement quelques grands jeux Android nécessitent beaucoup de puissance GPU, mais l'amélioration des performances GPU est utile pour plus que les jeux.

MLPerf

Qualcomm a été particulièrement prudent sur les détails concernant les améliorations de l'intelligence artificielle, et cela a toujours été le cas. Nous n'avons pas de chiffres pour TOPS (Trillion Operations Per Second), bien que la société nous ait donné des informations sur des améliorations tangibles, comme une augmentation de 435 % des performances de l'intelligence artificielle et une amélioration des performances de 65 % par watt. Les résultats ci-dessus montrent comment le Snapdragon 8 Gen 2 fonctionne en IA, et vous pouvez le comparer à d'autres appareils qui ont été testés par MLCommons.

Conclusion et scores attendus

Le tableau que Qualcomm nous a fourni avec les scores de référence attendus est ci-dessous, que vous pouvez voir correspond principalement aux résultats que nous avons obtenus ci-dessus.

Qualcomm indique que les premiers appareils alimentés par le Snapdragon 8 Gen 2 seront là d'ici la fin de 2022. Nous garderons un œil sur les performances du Snapdragon 8 Gen 2 par rapport aux goûts du MediaTek Dimension 9200. Si vous effectuez une mise à niveau à partir d'un appareil qui a au moins deux ans de plus, les améliorations seront probablement perceptibles, bien que les gains massifs de performances de l'IA passeront probablement inaperçus pour la plupart. Les entreprises exploitent rarement le plein potentiel de l'IA en ce qui concerne les chipsets de Qualcomm, et il est probable qu'il en sera de même ici.

Qualcomm a confirmé que les sociétés suivantes lanceront des appareils alimentés par Snapdragon 8 Gen 2: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus, et iQOO. Nous sommes impatients d'essayer ce chipset dans un cadre plus contrôlé dans les appareils commerciaux à l'avenir.