A Qualcomm Snapdragon 888 referenciaértékei: Így fognak teljesíteni a 2021-es zászlóshajó 5G telefonok

A hónap elején a Qualcomm meghívta az újságírókat egy virtuális Snapdragon Tech Summitra, ahol bejelentették a Snapdragon 888-at mobil platform. A Qualcomm legújabb 8-sorozatú SoC-je jelentős fejlesztéseket hoz a képfeldolgozás és a gépi tanulás terén, de csak fokozatos javulást jelent a CPU és a GPU teljesítményében. Ahhoz, hogy megtudjuk, mennyivel erősebb a Qualcomm legújabb lapkakészlete, általában lehetőségünk nyílik benchmarkok futtatására a referenciahardverén. A COVID-19 miatt azonban a Qualcomm nem tudott személyes benchmarking munkamenetet szervezni, ezért ehelyett egy előre felvett videót, amely egy Qualcomm Snapdragon 888 referenciaeszközt mutat, amely a legnépszerűbb benchmarkok.

A Snapdragon 888 referenciaeszközön a Qualcomm egy holisztikus benchmarkot (AnTuTu) futtatott, egy CPU-központú benchmarkot. (Geekbench), egy GPU-központú benchmark (GFXBench) és több AI/ML benchmark (AIMark, AITuTu, MLPerf és Procyon). Mindegyik benchmarkot háromszor futtatták le, így a vállalat három iteráció átlageredményét osztotta meg. Ezenkívül a vállalat azt állítja, hogy minden benchmarkot a Snapdragon 888 referenciakialakításának alapértelmezett beállításaival futtattak, vagyis nem engedélyeztek semmilyen nagy teljesítményű módot. Mivel azonban a benchmark pontszámokat nekünk biztosították, nem tudjuk magunk ellenőrizni az eredményeket vagy a tesztelési feltételeket. Ha a kezünkbe kerül egy kereskedelmi eszköz a Qualcomm Snapdragon 888-cal, újra lefuttatjuk ezeket a benchmarkokat.

Ha szeretne tájékozódni a Qualcomm Snapdragon 888 mobilplatform összes specifikációjáról és funkcióiról, akkor azt javaslom, hogy olvassa el Idrees Patel kiváló magyarázója a Snapdragon 888-on a hónap elején jelent meg. Cikkében részletesen bemutatja a Qualcomm által a CPU, a GPU, a modem, a csatlakozási alrendszer, az ISP, az AI-motor, a DSP és minden más fejlesztését. A gyors áttekintés kedvéért összeállítottam egy diagramot, amely összehasonlítja a Qualcomm Snapdragon 888 referenciaeszköz legfontosabb specifikációit a az összehasonlításban használt másik két eszköz: a Snapdragon 865-tel működő referenciaeszköz és a Snapdragon 855-ös Pixel 4 hogy A tavalyi benchmarking ülésen használtam. Az alábbi táblázat a benchmark eredmények előtt található.

Qualcomm Snapdragon 888 benchmark eredmények

A teszteszközök specifikációi

A referenciaértékek áttekintése

Bemenetekkel innen Mario Serrafero

• AnTuTu: Ez egy holisztikus benchmark. Az AnTuTu teszteli a CPU, a GPU és a memória teljesítményét, miközben magában foglalja mind az absztrakt teszteket, mind az utóbbi időben összehasonlítható felhasználói élmény szimulációk (például a részteszt, amely magában foglalja a görgetést a Lista nézet). A végső pontszámot a tervező szempontjai szerint súlyozzuk.
• GeekBench: CPU-központú teszt, amely számos számítási munkaterhelést használ, beleértve a titkosítást, a tömörítést (szöveg és képek), renderelés, fizikai szimulációk, számítógépes látás, sugárkövetés, beszédfelismerés és konvolúciós neurális hálózat következtetései képeken. A pontszámok lebontása konkrét mutatókat ad. A végső pontszámot a tervező szempontjai szerint súlyozzák, nagy hangsúlyt fektetve az egész teljesítményre (65%), majd a float teljesítményre (30%) és végül a titkosításra (5%).
• GFXBench: Célja a videojátékok grafikai megjelenítésének szimulálása a legújabb API-k használatával. Sok képernyő-effektus és kiváló minőségű textúrák. Az újabb tesztek a Vulkan-t, míg a régi tesztek az OpenGL ES 3.1-et használják. A kimenetek keretek a teszt során és képkocka másodpercenként (a másik szám lényegében osztva a teszt hosszával), súlyozás helyett pontszám.
  • Azték romok: Ezek a tesztek a számítási szempontból legnehezebb tesztek, amelyeket a GFXBench kínál. Jelenleg a legjobb mobil lapkakészletek nem képesek 30 képkocka/másodperc sebességet fenntartani. Konkrétan a teszt nagyon magas sokszögszámú geometriát, hardveres tesszelációt, nagy felbontású textúrákat kínál, globális megvilágítás és rengeteg árnyéktérkép, bőséges részecskeeffektusok, valamint virágzás és mélységélesség hatások. A legtöbb ilyen technika hangsúlyozni fogja a processzor shader számítási képességeit.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Ez a teszt továbbra is releváns, mivel a modern játékok már elérték a javasolt grafikai hűséget, és ugyanazokat a technikákat alkalmazzák. Bonyolult geometriájú, több renderelési célt, tükröződést (kockatérkép), hálós renderelést, sok késleltetett fényforrást, valamint virágzást és mélységélességet használ az utófeldolgozás során.
• MLPerf Mobile: Az MLPerf Mobile egy nyílt forráskódú benchmark a mobil AI teljesítményének tesztelésére. Ez volt az MLCommons készítette, egy non-profit, nyílt mérnöki konzorcium, hogy "átláthatóságot és egyenlő versenyfeltételeket biztosítson az ML rendszerek, szoftverek és megoldásokat." Az MLPerf Mobile első iterációja következtetési teljesítmény mércét biztosít néhány számítógépes látás és természetes nyelv számára feldolgozási feladatok. További információkért lásd a "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Miért nehéz a mobil AI benchmarking és mit kell tenni ellene."
  • A képek besorolása: Ez a teszt magában foglalja a bemeneti képre alkalmazandó címkét. A tipikus felhasználási esetek közé tartozik a fotókeresés vagy a szövegkivonás. A referenciamodell a MobileNetEdgeTPU 4M paraméterekkel, az adatkészlet az ImageNet 2012 (224x224), a minőségi cél pedig az FP32 98%-a (76,19% Top-1).
  • Képszegmentálás: Ez a teszt magában foglalja a bemeneti kép particionálását címkézett objektumokba. A tipikus használati esetek közé tartozik az önvezetés vagy a távérzékelés. A használt referenciamodell a DeepLab v3+ 2M paraméterekkel, az adatkészlet ADE20K (512x512), a minőségi cél pedig az FP32 (0,244 mAP) 93%-a.
  • Tárgyérzékelés: Ez a teszt magában foglalja az objektumok köré határolókereteket, valamint címkéket biztosít az objektumokhoz. A tipikus felhasználási esetek a kamera bemenetét foglalják magukban, például vezetés közbeni veszélyérzékeléshez vagy forgalomelemzéshez. A referenciamodell az SSD-MobileNet v2 17 millió paraméterrel, az adatkészlet COCO 2017 (300x300), a minőségi cél pedig az FP32 97%-a (54,8% mIoU).
  • Nyelvi feldolgozás: Ez a teszt magában foglalja a kérdések köznyelvi megválaszolását. Tipikus felhasználási esetek az online keresők. A referenciamodell a MobileBERT 25M paraméterrel, az adatkészlet mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, a minőségi cél pedig az FP32 93%-a (93,98% F1).

AnTuTu eredmények

Az AnTuTu-val kezdve láthatjuk, hogy a Qualcomm Snapdragon 888 referenciaeszköz közel 17 000 pontot ért el. magasabb, mint a Snapdragon 865 referenciaeszköz, és közel 350 000 ponttal magasabb, mint a Snapdragon 855-ös Pixel 4. Ha megnézi a CPU, a GPU, a memória és az UX alpontszámokat (itt nem látható), láthatjuk, hogy a teljesítmény legnagyobb javulását a GPU és a memória jelenti. A Snapdragon 888 QRD megközelítőleg 45,56%-kal magasabb pontszámot ért el az AnTuTu GPU altesztjében, mint a Snapdragon 865 QRD. Hasonlóképpen, a Snapdragon 888 QRD körülbelül 52,08%-kal magasabb pontszámot ért el az AnTuTu memória altesztjében, mint a Snapdragon 865 QRD. A Snapdragon 855-tel hajtott Pixel 4-hez képest a 888 QRD 98,42%-kal, illetve 117,58%-kal múlta felül a GPU és memória résztesztekben.

Eközben a Snapdragon 888 QRD megközelítőleg 30,05%-kal, illetve 90,28%-kal magasabb pontszámot ért el az AnTuTu CPU-résztesztjében, mint a Snapdragon 865 QRD, illetve a Snapdragon 855-tel hajtott Pixel 4. Az UX részpontszámot nehéz összehasonlítani, mivel az egyes eszközök különböző Android OS-verziókat futtattak (a Pixel 4 és a Snapdragon 865 QRD Android 10-et futtatott, amikor tavaly összehasonlítottam őket, míg a 888 QRD-n Android fut. 11.)

A memória teljesítményének jelentős növekedése meglehetősen érdekes. Mind a 865 QRD, mind a 888 QRD 12 GB LPDDR5 RAM-mal rendelkezik, bár nem tudjuk, hogy a RAM milyen órajellel rendelkezik. Nevezetesen, a 865 legfeljebb 16 GB LPDDR5 RAM-ot támogat 2750 MHz-en, míg a 888 legfeljebb 16 GB LPDDR5 RAM-ot támogat 3200 MHz-en. A CPU és a GPU ütései itt a teljesítmény valamivel meghaladja a várakozásainkat, mivel a Qualcomm szerint a Snapdragon 888 CPU és GPU növekedése 25%, illetve 35% évről évre. A CPU- és GPU-központúbb benchmarkok azonban azt mutatják, hogy az eredmények jobban megfelelnek az elvárásainknak.

Geekbench eredmények

A Geekbench 5.0-ban a Qualcomm Snapdragon 888 22,17%-kal, illetve 9,97%-kal jobban teljesít az egymagos, illetve a többmagos tesztekben, mint a Snapdragon 865. A Snapdragon 855-höz képest a 888 körülbelül 89,17%-kal, illetve 51,82%-kal jobb teljesítményt nyújt.

A Qualcomm szerint a Snapdragon 888 25%-kal növeli a CPU teljesítményét a Snapdragon 865-höz képest. A CPU egyedüli ARM Cortex-X1 Prime magjának órajele konzervatív 2,84 GHz-es – ugyanaz az órajel, mint az utolsó generációs ARM. Cortex-A77 Prime mag – így elképzelhető, hogy 3+GHz-es órajelet fogunk látni az elkerülhetetlen évközi Snapdragon 888 "Plus"-nál Frissítés. Ha ez a helyzet, akkor a CPU teljesítménye még tovább javulni fog, bár most méltányos kijelenteni, hogy a nyereség szilárd, mégis csak növekményes.

Így, ha egy kétéves zászlóshajóról frissít, a 888-nak jelentős javulást kell elérnie a CPU teljesítményében. Ha egy éves zászlóshajóról frissít, ezek a nyereségek sokkal kisebbek. Én személy szerint izgatottan várom, hogy egy Snapdragon 888 eszköz hogyan kezeli a konzol emulációt.

GFXBench eredmények

A Qualcomm nem hozta nyilvánosságra a Snapdragon 888-ban található Adreno 660 GPU magszámát vagy maximális frekvenciáját, így a teljesítménynövekedésen kívül nem sok mondanivalónk van a GPU-ról. A GFXBench Manhattan tesztjében, amely az OpenGL ES 3.0 API-t használja és 1080p-s jelenetet jelenít meg a képernyőn kívül, a Snapdragon 888 átlagos képkocka sebessége 169 fps, ami körülbelül 34,13%-kal és 83,7%-kal magasabb, mint a Snapdragon 865 és 855 által elért képkockasebességek illetőleg. A GFXBench Aztec Ruins tesztjében, amely a Vulkan grafikus API-t használja és 1080p-s jelenetet jelenít meg a képernyőn kívül, a Snapdragon 888 86 képkocka/mp-es átlagos képkocka-sebesség, ami körülbelül 38,71%-kal és 95,45%-kal magasabb, mint a Snapdragon 865 és 855 által elért képkockasebességek illetőleg.

Nem sok olyan játék van, amely sok GPU lóerőt igényel (a A legutóbbi Genshin Impact az egyik kivétel), de a jobb GPU-teljesítmény nem csak játékhoz hasznos. De a játék minden bizonnyal a legnagyobb ok, amiért az embereket érdekelni fogják ezek a benchmark eredmények, és a A Snapdragon 888 minden bizonnyal 35%-kal gyorsabb grafikus rendereléssel és 20%-kal jobb energiahatékonysággal rendelkezik. évről évre. Ezek az eredmények azonban csak a GPU csúcsteljesítményét mutatják, ezért újra kell néznünk GFXBench – ha már a kezünkbe került a kereskedelmi hardver – a benchmark hosszú távú futtatásához teljesítménytesztek.

MLPerf eredmények

A legérdekesebb előnyök talán az AI teljesítményében mutatkoznak meg. Qualcomm általában minden évben hatalmas ugrásokat tesz az AI teljesítményében, de az idei nyereség a leglenyűgözőbb. A Snapdragon 888 mesterséges intelligencia motorja 26 TOPS teljesítménnyel büszkélkedhet, ami a Snapdragon 865 15 TOPS és a Snapdragon 855 7 TOPS teljesítményéhez képest nagyobb. A Qualcomm ennek a nyereségnek a nagy részét a Hexagon 780 DSP új, összeolvasztott AI-gyorsító architektúrájának tulajdonítja, skalár-, vektor- és tenzorgyorsítók a fizikai távolságok kiküszöbölésére és a memória összegyűjtésére az adatok megosztásához és mozgatásához hatékonyan.

Nehéz azonban bemutatni, hogy ez a teljesítményugrás valójában mekkora jelentőséggel bír. A vele készített interjúink során részletesen beszéltünk az AI benchmarking nehézségeiről A Qualcomm Travis Lanier-je, Gary Brotman és Ziad Asghar. A jó hír az, hogy a Qualcomm vezetőivel folytatott megbeszéléseink óta jelentős előrelépések történtek az AI-benchmarkok terén.

A cikk elején említettük, hogy a Qualcomm 4 különböző AI-benchmarkot futtatott a Snapdragon 888 referenciaeszközön: AIMark, AITuTu, MLPerf és UL Procyon. A benchmarkok közül talán a legígéretesebb az MLPerf Mobile, amely egy hamarosan megjelenő, nyílt forráskódú mobil AI benchmark, amelyet több SoC szállító, ML keretrendszer-szolgáltató és modell támogat termelők. A mobilkövetkeztetési eredmények kezdeti tétele nyilvános, ezért ezeket az eredményeket használtuk a Snapdragon 888-cal való összehasonlításhoz. Az eredmények csak 3 eszközre vonatkoznak: a MediaTek Dimensity 820-as Xiaomi Redmi 10X 5G, a A Qualcomm Snapdragon 865+ teljesítményű ASUS ROG Phone 3 és az Exynos 990-es Samsung Galaxy Note 20 Ultra 5G. A Qualcomm nem közölt késleltetési eredményeket - csak átviteli adatokat -, ezért nem ábrázoltuk a teljes eredményeket az eladók benyújtották az MLCommons általi ellenőrzéshez.

Ezeken a kiválasztott számítógépes látási és természetes nyelvi feldolgozási következtetési benchmarkokon azt láthatjuk, hogy a Qualcomm Snapdragon 888 referenciaeszköz érte el a legmagasabb pontszámot mind a négy tesztben. A 3 előző generációs lapkakészlet közül a MediaTek Dimensity 820 felülmúlta a Snapdragon 865+ és Az Exynos 990 tárgyészlelésben, míg az Exynos 990 felülmúlta a Snapdragon 865+-t és a Dimensity 820-at NLP. A Qualcomm Snapdragon 865+ általában versenyképes volt, képszegmentálásban a Dimensity 820-al azonos pontszámot ért el, NLP-ben pedig felülmúlta azt. Az ezekkel a konkrét modellekkel és adatkészletekkel végzett specifikus következtetési tesztekben a Snapdragon 888 felülmúlta a 3 utolsó generációs lapkakészletet.

Érdekes lesz látni, hogy a fejlesztők és az OEM-ek milyen alkalmazásokat és funkciókat hozhatnak létre a Snapdragon 888 mesterséges intelligenciájával. A számítógépes látás különösen fontos szerepet fog játszani a sok mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett videózási funkcióban valószínűleg 2021-ben lesz látható, míg a jobb NLP-teljesítmény szintén hatással lehet a videóval szomszédos szempontokra, például a hangra felvétel.

Meg kell azonban jegyeznünk, hogy a Snapdragon 888 eredményei ellenőrizetlen az MLCommons által, mivel a szervezet ellenőrzési folyamatának része megköveteli, hogy az eszköz legyen kereskedelmi forgalomban kapható (A Qualcomm referenciaeszközeit nem árulják szolgáltatón keresztül, vagy nem zárolt eszközként telefon). Ezenkívül a teljesítmény attól függ, hogy milyen ML-modelleket, numerikus formátumokat és ML-keretrendszereket választottak, valamint hogy milyen ML-gyorsítók állnak rendelkezésre.

Következtetés

A Qualcomm Snapdragon 888 ismét fokozatos fejlesztéseket hoz a CPU és a GPU teljesítményében, de jelentős fejlesztéseket a képfeldolgozásban és az AI-ban. Nem sok ember, aki két éves eszközről frissít, nem veszi észre a CPU és a GPU javulását (hacsak nem tervezi a futtatást emulátorokat vagy olyan játékokat, mint a Genshin Impact), de minden bizonnyal észre fogják venni a mobilban elért egyéb fejlesztéseket technológia. Az eszközök nagyobb képfrissítési gyakorisággal, több kamerával rendelkeznek nagyobb felbontású képérzékelőkkel, támogatják az 5G-kapcsolatot, és manapság még sok minden más. A mesterséges intelligencia teljesítményének jelentős javulását az átlagfelhasználó észre sem veszi, de a Qualcomm új lapkakészletével megnyíló lehetőségek izgalmasan elgondolkodnak. Valós idejű AI videójavítások, többkamerás streamek és még sok más a láthatáron jövőre, és az olyan cégek, mint a Google, továbbra is meglepnek az általuk kiadott, oktatógépi tanulással támogatott funkciókkal modellek.

A Qualcomm azonban nem az egyetlen vállalat, amely javítja SoC-kínálatát. A Samsung közelgő Exynos 2100 készüléke a Galaxy S21-hez állítólag jelentős teljesítményjavulást hoz. Itt található még a Huawei új HiSilicon Kirin 9000 és a MediaTek növekvő Dimensity mobil SoC-családja. Remélem újra meglátogatom ezeket a viszonyítási pontokat, ha már legalább egy csúcskategóriás készülékünk van a Samsung, a Huawei és a MediaTek következő generációjával szilícium.

Qualcomm Snapdragon 888 benchmarking demó

A cikk elején említettem, hogy a Qualcomm megosztott velünk egy előre rögzített videót. Ha érdekel, feltöltöttem a videót a YouTube-ra. Ez azt mutatja, hogy a Snapdragon 888 az összes fentebb megosztott referenciaértéket futtatja, valamint a fennmaradó AI-referenciaértékeket, amelyeket nem mutattam be.

Eközben a Qualcomm által a Snapdragon 888 benchmark eredményeit összefoglaló táblázat a következő: