Benchmark Qualcomm Snapdragon 888: ecco come si comporteranno i telefoni 5G di punta del 2021

All'inizio di questo mese, Qualcomm ha invitato i giornalisti a uno Snapdragon Tech Summit virtuale dove hanno annunciato lo Snapdragon 888 piattaforma mobile. L'ultimo SoC serie 8 di Qualcomm apporta importanti miglioramenti all'elaborazione delle immagini e all'apprendimento automatico, ma solo miglioramenti incrementali alle prestazioni di CPU e GPU. Per scoprire quanto sia più potente l'ultimo chipset di Qualcomm, in genere abbiamo l'opportunità di eseguire benchmark sul suo hardware di riferimento. A causa del COVID-19, tuttavia, Qualcomm non ha potuto organizzare una sessione di benchmarking di persona, quindi ha inviato ci mostra un video preregistrato che mostra un dispositivo di riferimento Qualcomm Snapdragon 888 che esegue la gamma dei più popolari punti di riferimenti.

Sul dispositivo di riferimento Snapdragon 888, Qualcomm ha eseguito un benchmark olistico (AnTuTu), un benchmark incentrato sulla CPU (Geekbench), un benchmark incentrato sulla GPU (GFXBench) e diversi benchmark AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf e Procione). Ciascun benchmark è stato eseguito tre volte, quindi l'azienda ha condiviso il risultato medio in tre iterazioni. Inoltre, la società afferma di aver eseguito ciascun benchmark utilizzando le impostazioni predefinite del progetto di riferimento Snapdragon 888, il che significa che non hanno abilitato alcuna modalità ad alte prestazioni. Tuttavia, poiché i punteggi di riferimento ci sono stati forniti, non possiamo verificare personalmente i risultati o le condizioni di test. Una volta che avremo messo le mani su un dispositivo commerciale con Qualcomm Snapdragon 888, eseguiremo nuovamente questi benchmark.

Se sei interessato a documentarti su tutte le specifiche e le funzionalità della piattaforma mobile Qualcomm Snapdragon 888, allora ti consiglio di leggere L'eccellente spiegazione di Idrees Patel sullo Snapdragon 888 pubblicato all'inizio di questo mese. Il suo articolo entra nel dettaglio di tutti i miglioramenti apportati da Qualcomm a CPU, GPU, modem, sottosistema di connettività, ISP, motore AI, DSP e tutto il resto. Per un rapido riferimento, ho messo insieme un grafico che confronta le specifiche chiave del dispositivo di riferimento Qualcomm Snapdragon 888 rispetto a gli altri due dispositivi utilizzati in questo confronto benchmark: il dispositivo di riferimento alimentato da Snapdragon 865 e Pixel 4 alimentato da Snapdragon 855 Quello L'ho usato nella sessione di benchmarking dell'anno scorso. Puoi trovare il grafico qui sotto prima dei risultati del benchmark.

Risultati benchmark Qualcomm Snapdragon 888

Specifiche dei dispositivi di test

Panoramica dei benchmark

Con input da Mario Serrafero

• AnTuTu: Questo è un punto di riferimento olistico. AnTuTu testa le prestazioni di CPU, GPU e memoria, includendo sia test astratti che, negli ultimi tempi, simulazioni di esperienza utente riconoscibili (ad esempio, il test secondario che prevede lo scorrimento di un file Visualizzazione elenco). Il punteggio finale viene ponderato in base alle considerazioni del progettista.
• GeekBench: un test incentrato sulla CPU che utilizza diversi carichi di lavoro computazionali tra cui crittografia, compressione (testo e immagini), rendering, simulazioni fisiche, visione artificiale, ray tracing, riconoscimento vocale e inferenza di reti neurali convoluzionali sulle immagini. La ripartizione del punteggio fornisce metriche specifiche. Il punteggio finale viene ponderato in base alle considerazioni del progettista, ponendo grande enfasi sulle prestazioni intere (65%), quindi sulle prestazioni float (30%) e infine sulle criptovalute (5%).
• GFXBench: mira a simulare il rendering della grafica dei videogiochi utilizzando le API più recenti. Molti effetti su schermo e texture di alta qualità. I test più recenti utilizzano Vulkan mentre i test legacy utilizzano OpenGL ES 3.1. Le uscite sono frame durante il test e fotogrammi al secondo (l'altro numero diviso per la lunghezza del test, essenzialmente), invece di un valore ponderato punto.
  • Rovine azteche: Questi test sono quelli più pesanti dal punto di vista computazionale offerti da GFXBench. Attualmente, i migliori chipset mobili non possono sostenere 30 fotogrammi al secondo. Nello specifico, il test offre geometria con un numero di poligoni davvero elevato, tassellatura hardware, texture ad alta risoluzione, illuminazione globale e abbondante mappatura delle ombre, numerosi effetti particellari, nonché fioritura e profondità di campo effetti. La maggior parte di queste tecniche metteranno a dura prova le capacità di calcolo dello shader del processore.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Questo test rimane rilevante dato che i giochi moderni sono già arrivati ​​alla fedeltà grafica proposta e implementano lo stesso tipo di tecniche. Presenta una geometria complessa che utilizza più target di rendering, riflessioni (mappe cubiche), rendering mesh, molte fonti di illuminazione differite, nonché fioritura e profondità di campo in un passaggio di post-elaborazione.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile è un benchmark open source per testare le prestazioni dell'intelligenza artificiale mobile. Era creato da MLCommons, un consorzio di ingegneria aperto e senza scopo di lucro, per "garantire trasparenza e condizioni di parità per confrontare sistemi ML, software e soluzioni." La prima iterazione di MLPerf Mobile fornisce un benchmark delle prestazioni di inferenza per una manciata di sistemi di visione artificiale e linguaggio naturale compiti di elaborazione. Per ulteriori informazioni consultare il documento "Benchmark di inferenza mobile MLPerf: perché il benchmarking dell'intelligenza artificiale mobile è difficile e cosa fare al riguardo."
  • Classificazione delle immagini: Questo test prevede la deduzione di un'etichetta da applicare a un'immagine di input. I casi d'uso tipici includono la ricerca di foto o l'estrazione di testo. Il modello di riferimento utilizzato è MobileNetEdgeTPU con parametri 4M, il set di dati è ImageNet 2012 (224x224) e l'obiettivo di qualità è il 98% di FP32 (76,19% Top-1).
  • Segmentazione delle immagini: Questo test prevede il partizionamento di un'immagine di input in oggetti etichettati. I casi d'uso tipici includono la guida autonoma o il rilevamento remoto. Il modello di riferimento utilizzato è DeepLab v3+ con parametri 2M, il set di dati è ADE20K (512x512) e l'obiettivo di qualità è il 93% di FP32 (0,244 mAP).
  • Rilevamento oggetti: Questo test prevede il disegno di riquadri di delimitazione attorno agli oggetti e la fornitura di un'etichetta per tali oggetti. I casi d'uso tipici riguardano l'input della telecamera, ad esempio per il rilevamento di pericoli o l'analisi del traffico durante la guida. Il modello di riferimento è SSD-MobileNet v2 con 17 milioni di parametri, il set di dati è COCO 2017 (300x300) e l'obiettivo di qualità è il 97% di FP32 (54,8% mIoU).
  • Elaborazione del linguaggio: Questo test prevede di rispondere alle domande in modo colloquiale. I casi d'uso tipici includono i motori di ricerca online. Il modello di riferimento è MobileBERT con parametri da 25 milioni, il set di dati è mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev e l'obiettivo di qualità è il 93% di FP32 (93,98% F1).

Risultati AnTuTu

Partendo da AnTuTu, possiamo vedere che il dispositivo di riferimento Qualcomm Snapdragon 888 ha ottenuto quasi 17.000 punti superiore al dispositivo di riferimento Snapdragon 865 e quasi 350.000 punti in più rispetto al Pixel basato su Snapdragon 855 4. Quando osserviamo i punteggi secondari di CPU, GPU, memoria e UX (non mostrati qui), possiamo vedere che i maggiori miglioramenti nelle prestazioni provengono da GPU e memoria. Lo Snapdragon 888 QRD ha ottenuto un punteggio superiore di circa il 45,56% nel subtest GPU di AnTuTu rispetto allo Snapdragon 865 QRD. Allo stesso modo, lo Snapdragon 888 QRD ha ottenuto un punteggio superiore di circa il 52,08% nel test secondario della memoria di AnTuTu rispetto allo Snapdragon 865 QRD. Rispetto al Pixel 4 alimentato da Snapdragon 855, l'888 QRD lo ha superato nei test secondari GPU e memoria rispettivamente del 98,42% e 117,58%.

Nel frattempo, lo Snapdragon 888 QRD ha ottenuto un punteggio superiore di circa il 30,05% e il 90,28% nel subtest della CPU di AnTuTu rispetto allo Snapdragon 865 QRD e al Pixel 4 alimentato da Snapdragon 855, rispettivamente. Il punteggio secondario UX è difficile da confrontare a causa delle diverse versioni del sistema operativo Android eseguite su ciascun dispositivo (Pixel 4 e Snapdragon 865 QRD eseguivano Android 10 quando li ho confrontati l'anno scorso, mentre l'888 QRD esegue Android 11.)

Il grande incremento delle prestazioni della memoria è piuttosto interessante. Sia l'865 QRD che l'888 QRD dispongono di 12 GB di RAM LPDDR5, anche se non sappiamo con quale clock sia la RAM. In particolare, l'865 supporta fino a 16 GB di RAM LPDDR5 a 2750 MHz, mentre l'888 supporta fino a 16 GB di RAM LPDDR5 a 3200 MHz. I dossi nella CPU e nella GPU le prestazioni qui sono leggermente superiori alle nostre aspettative, poiché Qualcomm ha affermato che i guadagni di CPU e GPU dello Snapdragon 888 sono rispettivamente del 25% e del 35% anno dopo anno. I benchmark più incentrati su CPU e GPU che seguono mostrano miglioramenti più in linea con le nostre aspettative.

Risultati di Geekbench

In Geekbench 5.0, il Qualcomm Snapdragon 888 ha prestazioni superiori del 22,17% e del 9,97% rispettivamente nei test single-core e multi-core rispetto allo Snapdragon 865. Rispetto allo Snapdragon 855, l'888 ha prestazioni migliori rispettivamente di circa l'89,17% e il 51,82%.

Qualcomm afferma che lo Snapdragon 888 fornisce un aumento del 25% delle prestazioni della CPU rispetto allo Snapdragon 865. Il core ARM Cortex-X1 Prime della CPU ha un clock conservativo di 2,84 GHz, la stessa velocità di clock dell'ARM di ultima generazione Core Cortex-A77 Prime: quindi è possibile che vedremo una velocità di clock di 3+GHz per l'inevitabile Snapdragon 888 "Plus" di metà anno ricaricare. Se è così, possiamo aspettarci che le prestazioni della CPU migliorino ulteriormente, anche se al momento è giusto dire che i guadagni sono solidi, ma semplicemente incrementali.

Pertanto, se stai effettuando l'aggiornamento da un'ammiraglia vecchia di due anni, l'888 dovrebbe apportare notevoli miglioramenti nelle prestazioni della CPU. Se stai effettuando l'aggiornamento da un'ammiraglia vecchia di un anno, questi guadagni sono molto minori. Personalmente sono entusiasta di vedere come un dispositivo Snapdragon 888 gestisce l'emulazione della console.

Risultati GFXBench

Qualcomm non ha rivelato il numero di core o la frequenza massima della GPU Adreno 660 nello Snapdragon 888, quindi abbiamo poco da dire sulla GPU oltre ai miglioramenti in termini di prestazioni. Nel test Manhattan di GFXBench, che utilizza l'API OpenGL ES 3.0 e renderizza una scena 1080p fuori schermo, lo Snapdragon 888 aveva un framerate medio di 169 fps, circa il 34,13% e l'83,7% in più rispetto ai framerate raggiunti dagli Snapdragon 865 e 855 rispettivamente. Nel test Aztec Ruins di GFXBench, che utilizza l'API grafica Vulkan ed esegue il rendering di una scena 1080p fuori schermo, lo Snapdragon 888 aveva un framerate medio di 86 fps, circa il 38,71% e il 95,45% superiore rispetto ai framerate raggiunti dagli Snapdragon 865 e 855 rispettivamente.

Non sono molti i giochi che richiedono molta potenza della GPU (i il recente Genshin Impact è un’eccezione), ma le prestazioni migliorate della GPU sono utili non solo per i giochi. Ma il gioco è sicuramente il motivo principale per cui le persone si preoccuperanno di questi risultati di riferimento, e così via Snapdragon 888 offre sicuramente un rendering grafico più veloce del 35% e un'efficienza energetica migliore del 20%. anno dopo anno. Questi risultati dimostrano solo le massime prestazioni della GPU, quindi dovremo rivisitarli GFXBench, una volta che avremo messo le mani sull'hardware commerciale, per eseguire il benchmark a lungo termine prove di prestazione.

Risultati MLPerf

Forse i vantaggi più interessanti riguardano le prestazioni dell’intelligenza artificiale. Qualcomm generalmente fa enormi passi avanti nelle prestazioni dell’IA ogni anno, ma i guadagni di quest'anno sono i più impressionanti. Il motore AI dello Snapdragon 888 vanta 26 prestazioni TOPS, un aumento rispetto alle prestazioni 15 TOPS dello Snapdragon 865 e alle prestazioni 7 TOPS dello Snapdragon 855. Qualcomm attribuisce gran parte di questo guadagno alla nuova architettura dell'acceleratore AI del DSP Hexagon 780, fondendo le tecnologie acceleratori scalari, vettoriali e tensoriali per eliminare le distanze fisiche e raggruppare la memoria per condividere e spostare i dati in modo efficiente.

Tuttavia è difficile per noi dimostrare quanto sia significativo questo salto di prestazioni. Abbiamo parlato approfonditamente delle difficoltà del benchmarking dell'IA durante le nostre interviste con Travis Lanier di Qualcomm, Gary Brotman e Ziad Asghar. La buona notizia è che, dopo le nostre discussioni con i dirigenti di Qualcomm, ci sono stati progressi significativi nel campo dei benchmark IA.

All'inizio di questo articolo, abbiamo menzionato che Qualcomm ha eseguito 4 diversi benchmark AI sul dispositivo di riferimento Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf e Procyon di UL. Forse il più promettente di questi benchmark è MLPerf Mobile, che sarà presto rilasciato. benchmark AI mobile open source supportato da più fornitori di SoC, fornitori di framework ML e modello produttori. Il batch iniziale di risultati dell'inferenza mobile è pubblico, quindi abbiamo utilizzato questi risultati per confrontarli con lo Snapdragon 888. I risultati coprono solo 3 dispositivi: lo Xiaomi Redmi 10X 5G alimentato da MediaTek Dimensity 820, il ASUS ROG Phone 3 alimentato da Qualcomm Snapdragon 865+ e Samsung Galaxy Note 20 alimentato da Exynos 990 Ultra5G. Qualcomm non ha fornito risultati sulla latenza, ma solo dati sul throughput, quindi non abbiamo tracciato i risultati completi presentate dai venditori per la verifica da parte di MLCommons.

In questi benchmark selezionati sulla visione artificiale e sull'inferenza dell'elaborazione del linguaggio naturale, possiamo vedere che il dispositivo di riferimento Qualcomm Snapdragon 888 ha ottenuto i punteggi più alti in tutti e quattro i test. Dei 3 chipset della generazione precedente, Dimensity 820 di MediaTek ha superato lo Snapdragon 865+ e Exynos 990 nel rilevamento di oggetti, mentre Exynos 990 ha superato Snapdragon 865+ e Dimensity 820 in PNL. Lo Snapdragon 865+ di Qualcomm è stato generalmente competitivo, ottenendo un punteggio pari al Dimensity 820 nella segmentazione delle immagini e superandolo in PNL. In questi test di inferenza specifici con questi modelli e set di dati specifici, lo Snapdragon 888 ha superato i 3 chipset di ultima generazione.

Sarà interessante vedere quali applicazioni e funzionalità gli sviluppatori e gli OEM potranno creare utilizzando l'abilità AI dello Snapdragon 888. La visione artificiale svolgerà un ruolo particolarmente importante nelle numerose funzionalità di videografia potenziate dall'intelligenza artificiale che utilizzeremo probabilmente si vedrà nel 2021, mentre il miglioramento delle prestazioni della PNL può allo stesso modo influenzare aspetti adiacenti al video come l'audio registrazione.

Dobbiamo notare, tuttavia, che i risultati dello Snapdragon 888 lo sono non verificato da MLCommons poiché parte del processo di verifica dell'organizzazione richiede che il dispositivo sia disponibili in commercio (i dispositivi di riferimento di Qualcomm non sono venduti tramite un operatore telefonico o come dispositivi sbloccati telefono). Inoltre, le prestazioni dipendono da quali modelli ML, formati numerici e framework ML vengono scelti, nonché da quali acceleratori ML sono disponibili.

Conclusione

Lo Snapdragon 888 di Qualcomm apporta ancora una volta miglioramenti incrementali alle prestazioni di CPU e GPU, ma enormi miglioramenti all'elaborazione delle immagini e all'intelligenza artificiale. Non molte persone che aggiornano un dispositivo vecchio di due anni noteranno i miglioramenti di CPU e GPU (a meno che non intendano eseguire emulatori o giochi come Genshin Impact), ma noteranno sicuramente gli altri progressi apportati ai dispositivi mobili tecnologia. Al giorno d'oggi i dispositivi hanno display con frequenza di aggiornamento più elevata, più fotocamere con sensori di immagine a risoluzione più elevata, supporto per la connettività 5G e molto altro ancora. Gli enormi miglioramenti nelle prestazioni dell'intelligenza artificiale passeranno inosservati all'utente medio, ma è interessante riflettere sulle possibilità che si sono aperte con il nuovo chipset di Qualcomm. Miglioramenti video con intelligenza artificiale in tempo reale, streaming multi-camera e molto altro sono all'orizzonte il prossimo anno aziende come Google continuano a sorprendere con le funzionalità rilasciate supportate dalla formazione del machine learning Modelli.

Tuttavia, Qualcomm non è l'unica azienda ad apportare miglioramenti alla propria gamma di SoC. Si dice che l'imminente Exynos 2100 di Samsung per il Galaxy S21 porterà importanti miglioramenti delle prestazioni. C'è anche il nuovo HiSilicon Kirin 9000 di Huawei e la crescente linea Dimensity di SoC mobili di MediaTek. Spero di rivisitare questi parametri di riferimento una volta che avremo almeno un dispositivo top di gamma con la prossima generazione di Samsung, Huawei e MediaTek silicio.

Demo di benchmarking di Qualcomm Snapdragon 888

All'inizio di questo articolo ho menzionato che Qualcomm ha condiviso con noi un video preregistrato. Se sei interessato, ho caricato quel video su YouTube. Mostra lo Snapdragon 888 che esegue tutti i benchmark che ho condiviso sopra, così come i restanti benchmark AI che non ho mostrato.

Intanto ecco la tabella che Qualcomm ci ha fornito che riassume i risultati dei benchmark dello Snapdragon 888: