Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 のベンチマーク: 2022 年のフラッグシップ製品のパフォーマンス期待

つい先週、新しいものが登場しました クアルコム スナップドラゴン 8 第 1 世代 ハワイで開催された同社のテックサミットにて。 クアルコムの最新チップセットには、全面的に多数の大幅な改良が加えられており、これは長い間最もエキサイティングなクアルコム デバイスの 1 つとなっています。 同社は、いくつかの側面で詳細な技術的詳細を提供することを躊躇していましたが（無視することを含む）、 Adreno または Kryo のバージョン名について言及すると、依然として、一般的なベンチマークの全範囲を実行できました。 Snapdragon 8 Gen 1 リファレンス デバイス. これらのベンチマークは、2022 年の次期フラッグシップ製品のパフォーマンス期待のベースラインを設定するのに役立ち、来年に期待できることが 1 つ増えます。

Snapdragon 8 Gen 1 リファレンス デバイスで、1 つの総合ベンチマーク (AnTuTu)、CPU 中心のベンチマーク (Geekbench)、GPU 中心のベンチマーク (GFXBench)、および MLPerf ベンチマークを実行しました。 各ベンチマークは 3 回実行され、3 回の結果の平均を取りました。 クアルコムはデフォルトで「UI Perf Mode」オプションを有効にしていましたが、事実上強制的に実行しようとするため、私たちは無効にしました。 特定の環境でわずかに高いスコアを獲得するために、ベンチマーク アプリを Prime コアで実行する ベンチマーク。 また、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 を搭載した商用デバイスを入手したら、これらのベンチマークを再実行する予定であることも注目に値します。

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 モバイルのすべての仕様と機能について詳しく知りたい場合は、 同社がこれまでに提供してきたプラットフォームについて詳しく知りたい場合は、Qualcomm Snapdragon 8 に関する説明を読むことをお勧めします。 ジェネレーション1。 簡単な参照のために、Qualcomm Snapdragon の主な仕様を比較する表をまとめました。 8 Gen 1 リファレンス デバイスと、このベンチマーク比較で使用した他の 2 つのリファレンス デバイスとの比較。 ベンチマーク結果の前にそのグラフを以下に示します。

クアルコムは、独自のテストに基づいて予想される一連のベンチマーク スコアを提供してくれました。 これは参考としてのみ使用しており、クアルコムが基準デバイスが達成すると予想したベンチマーク スコアを含む表がこの記事の最後にあります。

この記事について: クアルコムが私の同僚を後援してくれました。 豊かな森、ハワイのコナで開催されるSnapdragon Tech Summitに出席するためです。 会社は彼の飛行機代とホテル代を支払った。 ただし、クアルコムはこの記事の内容に関して何の意見も持っていません。

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 ベンチマーク結果

試験装置の仕様

ベンチマークの概要。 クリックして展開します。

ベンチマークの概要

• アントゥトゥ: これは総合的なベンチマークです。 AnTuTu は、抽象的なテストと、最近では、 関連性のあるユーザー エクスペリエンス シミュレーション (たとえば、 リストビュー）。 最終的なスコアは、デザイナーの考慮事項に従って重み付けされます。
• ギークベンチ: 暗号化、圧縮 (テキストと画像)、 レンダリング、物理シミュレーション、コンピュータ ビジョン、レイ トレーシング、音声認識、畳み込みニューラル ネットワーク推論 画像について。 スコアの内訳には具体的な指標が示されます。 最終スコアは設計者の考慮事項に従って重み付けされ、整数のパフォーマンス (65%)、次に浮動小数点数のパフォーマンス (30%)、最後に暗号化 (5%) に重点が置かれます。
• GFXベンチ: 最新の API を使用してビデオ ゲームのグラフィック レンダリングをシミュレートすることを目的としています。 たくさんの画面上のエフェクトと高品質のテクスチャ。 新しいテストでは Vulkan が使用されますが、従来のテストでは OpenGL ES 3.1 が使用されます。 出力はテスト中のフレームであり、 重み付けされたフレーム数の代わりに、1 秒あたりのフレーム数 (基本的に、テストの長さで割った他の数値) スコア。
  • アステカ遺跡: これらのテストは、GFXBench が提供する最も計算量の多いテストです。 現在、上位のモバイル チップセットは 1 秒あたり 30 フレームを維持できません。 具体的には、このテストでは、非常に高いポリゴン数のジオメトリ、ハードウェア テッセレーション、高解像度のテクスチャ、 グローバル イルミネーションと豊富なシャドウ マッピング、豊富なパーティクル エフェクト、ブルームと被写界深度 効果。 これらの手法のほとんどは、プロセッサーのシェーダー計算能力に重点を置きます。
  • マンハッタン ES 3.0/3.1: 現代のゲームがすでに提案されているグラフィックの忠実度に到達し、同じ種類の技術を実装していることを考えると、このテストは依然として重要です。 複数のレンダー ターゲット、反射(立方体マップ)、メッシュ レンダリング、多くの遅延光源、さらに後処理パスでのブルームと被写界深度を使用する複雑なジオメトリが特徴です。
• MLPerf モバイル: MLPerf Mobile は、モバイル AI のパフォーマンスをテストするためのオープンソース ベンチマークです。 そうだった MLCommonsによって作成されました、非営利のオープン エンジニアリング コンソーシアムで、「ML システム、ソフトウェア、および 解決策。」 MLPerf Mobile の最初のイテレーションは、少数のコンピューター ビジョンと自然言語に対する推論パフォーマンスのベンチマークを提供します タスクの処理。 詳細については、論文「MLPerf モバイル推論ベンチマーク: モバイル AI ベンチマークが難しい理由とその対策。”
  • 画像分類: このテストには、入力画像に適用するラベルの推測が含まれます。 典型的な使用例には、写真の検索やテキストの抽出が含まれます。 使用される参照モデルは 4M パラメータを持つ MobileNetEdgeTPU、データセットは ImageNet 2012 (224×224)、品質目標は FP32 の 98% (76.19% Top-1) です。
  • 画像のセグメンテーション: このテストには、入力イメージをラベル付きオブジェクトに分割することが含まれます。 典型的な使用例には、自動運転やリモート センシングが含まれます。 使用される参照モデルは 2M パラメーターの DeepLab v3+、データセットは ADE20K (512×512)、品質目標は FP32 (0.244 mAP) の 93% です。
  • 物体検出: このテストには、オブジェクトの周囲に境界ボックスを描画することと、それらのオブジェクトにラベルを付けることが含まれます。 典型的な使用例には、運転中の危険検出や交通分析などのカメラ入力が含まれます。 参照モデルは SSD-MobileNet v2 で 1,7M パラメータ、データセットは COCO 2017 (300×300)、品質目標は FP32 の 97% (54.8% mIoU) です。
  • 言語処理: このテストでは、口語で質問に答えることが求められます。 典型的な使用例には、オンライン検索エンジンが含まれます。 参照モデルは 2,500 万パラメータの MobileBERT、データセットは mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 開発、品質目標は FP32 の 93% (93.98% F1) です。

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ベンチマーク結果

アントゥトゥ

AnTuTu から始めて、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 リファレンス デバイスがスコアを獲得していることがわかります。 前年比で約24万人と大幅に増加し、前年を大幅に上回った。 ポイント。 これは約 33% という大幅な改善であり、クアルコムが約束した 20% の速度向上を大幅に上回っています。 これは 1 つのテストにすぎませんが、AnTuTu は、すべてが実際の使用状況に反映されない場合でも、デバイス間の生の計算能力を比較するための優れたツールです。

ギークベンチ

しかし、Geekbench 5.0 では、まったく別の話になります。 Snapdragon 8 Gen 1 は、前モデルの Snapdragon 888 リファレンス デバイスと比較してほとんど、またはまったく向上しておらず、実際、マルチコアになるとパフォーマンスが低下することさえあります。 不合格だったわけでもありません。Qualcomm は、Snapdragon 8 Gen 1 に期待されるベンチマーク スコアを記載した情報ページを提供してくれました。そして、これらは期待されるべきものと一致しています。 実際、シングルコアのパフォーマンスはクアルコムが提示した上限よりも高かったのに対し、マルチコアのパフォーマンスは期待される下限を 20 ポイント下回っていました。

そうは言っても、テストが何であれ、クアルコムが改善を加えたテストではないことは明らかだと思います。 他のテストでは、前年のチップセットに比べて大幅な改善が見られました。

GFXベンチ

クアルコムは、Snapdragon 8 Gen 1 の新しい Adreno GPU についてあまり明らかにしていないため、パフォーマンスの向上以外に GPU について言うことはほとんどありません。 コア数も周波数も不明で、バージョン番号さえもわかりません。 OpenGL ES 3.0 API を使用し、1080p シーンをオフスクリーンでレンダリングする GFXBench のマンハッタン テストでは、Snapdragon 8 Gen 1 は 平均フレームレートは 221fps で、Snapdragon 888 および 865 が達成するフレームレートよりも約 31% および 75% 高いです。 それぞれ。 GFXBench の Aztec Ruins テストでは、Vulkan グラフィックス API を使用し、1080p シーンをオフスクリーンでレンダリングしますが、Snapdragon 8 Gen 1 の平均フレームレートは 41fps でした。 ただし、これには注意点があります。 参照デバイスでの以前の結果は 1080p でテストされましたが、私たちがアクセスできた唯一のアステカ遺跡テストは 1440p でした。 1080p に増やすと、一度にレンダリングするピクセルが 43.75% 増加する必要があるため、このテストでパフォーマンスが低下しました。

ほんの一部だけ 最高の Android ゲーム 多くの GPU 馬力が必要ですが、GPU パフォーマンスの向上はゲーム以外にも役立ちます。 そうは言っても、人々がこれらのベンチマーク結果を気にする最大の理由は間違いなくゲームです。 Snapdragon 8 Gen 1 は、前年比で 35% 高速なグラフィックス レンダリングと 20% 優れた電力効率を実現しているようです 年。 ただし、これらの結果はピーク時の GPU パフォーマンスを示しているだけなので、GFXBench を再検討する必要があります。 商用ハードウェアを入手したら、ベンチマークの長期的なパフォーマンスを実行するために テスト。

MLPerf

クアルコムは、人工知能の改善に関しては、特に具体的な点については慎重だった。 TOPS (Trillion Operations Per Second) に関する数値はありませんが、他の改善に関する情報はいくつかあります。 たとえば、同社のセンシング ハブには第 3 世代があり、ハワイでは他の SoC 固有の機能も多数デモンストレーションされました。

ただし、このパフォーマンスの飛躍が実際にどれほど重要であるかを実証するのは困難です。 AI ベンチマークの難しさについては、次のインタビューで詳しく話しました。 クアルコムのトラビス・ラニアー氏, ゲイリー・ブロットマン、ジアド・アスガー. 良いニュースは、クアルコムの幹部との議論以来、AI ベンチマークの分野で大きな進歩があったということです。

現在利用可能な最も有望なベンチマークは、MLPerf Mobile の形式で提供されます。 複数の SoC ベンダー、ML フレームワーク プロバイダー、およびモデルによってサポートされるオープンソースのモバイル AI ベンチマーク プロデューサーたち。 モバイル推論結果の最初のバッチ 公開されていますそこで、これらの結果を使用して、Snapdragon 8 Gen 1 を、Xiaomi Mix 4 の Snapdragon 888、Vivo S9 5G の Dimensity 1100、および Samsung Galaxy S21 Plus の Exynos 2100 と比較しました。 レイテンシーの結果は得られず、スループットの数値のみが得られたため、MLCommons による検証のためにベンダーから提出された完全な結果をプロットしませんでした。

これらの厳選されたコンピューター ビジョンと自然言語処理推論ベンチマークでは、次のことがわかります。 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 リファレンス デバイスが 4 つのテストすべてで最高スコアを達成したことを示しています。 遠い。 Demensity 1100 は全体的にかなり悪い結果でした。 このテストではクアルコムの Snapdragon 888 が依然として他の製品を快適に上回っていますが、Snapdragon 8 Gen 1 はこれらすべてのテストで別のレベルにあります。

開発者や OEM が Snapdragon 8 Gen 1 の AI 能力を利用してどのようなアプリケーションや機能を作成できるかを見るのは興味深いでしょう。 コンピューター ビジョンは、AI によって強化された多くのビデオ撮影機能において特に重要な役割を果たします。 2022 年には実現する可能性が高いですが、NLP パフォーマンスの向上は、オーディオなどのビデオに隣接する側面にも同様に影響を与える可能性があります 録音。 Google のような企業が取り組んでいる Google テンソル 他の SoC ベンダーもこの部門に押し込むでしょう。

結論

クアルコムが提供した予想ベンチマーク スコアの表は以下のとおりです。これは、上記で達成した結果とほぼ一致していることがわかります。

Snapdragon 8 Gen 1 リファレンス デザインの予想ベンチマーク スコア (Qualcomm より)

基準	バージョン	方法	予想されるスコアの範囲
システム	ギークベンチST	v5.4.2	3回の反復の平均	~1220 - 1233
システム	ギークベンチMT	v5.4.2	3回の反復の平均	~3770 - 3810
システム	アントゥトゥ	v9.2.1	3回の反復の平均	最初の実行: 3 回の反復の ~1mAvg: ~980K
システム	PCマーク	v3.0.4061	3回の反復の平均	~17k
ブラウザ (Chrome v95.0.4638.74 64 ビット)	ジェット気流	v2.0	3回の反復の平均	~135 - 140
ブラウザ	スピードメーター	v2.0	3回の反復の平均	~123 - 126
ブラウザ	WebXPRT	v3.0	3回の反復の平均	~194 - 197
AI	アイツトゥ	v2.0	3回の反復の平均	~2,550,000 - 2,600,000
AI	AIマーク	v3.0	3回の反復の平均	~97K
AI	MLPerf (実行に 30 分かかるため、別の QRD 上)	v1.1	3回の反復の平均	画像クラス: ~2435 - 2450 オブジェクト検出: ~1180 - 1250 画像セグメント: ~520 - 540 言語理解: ~38 - 40 画像クラス (オフライン): ~3580 - 3650
AI	ETH AIB	v4.0.4	3回の反復の平均	~530 - 550k
グラフィックス	GFXBench マンハッタン 3.0 オフスクリーン (1080p) (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~267 ～ 268 FPS
グラフィックス	GFXBench T-Rex - オフスクリーン (1080p) (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~450 ～ 452 FPS
グラフィックス	GFXBench マンハッタン 3.1 オフスクリーン (1080p) (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~176 FPS
グラフィックス	GFXBench カー チェイス オフスクリーン (1080p) ES3.1 (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~97 ～ 98 FPS
グラフィックス	GFXBench アステカ遺跡バルカン (高 Tier) オフスクリーン (1440p) (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~49 FPS
グラフィックス	GFXBench アステカ遺跡 OpenGL (高層) オフスクリーン (1440p) (FPS)	v5.0	3回の反復の平均	~43 FPS

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Snapdragon 8 Gen 1 は、特に AI に関して、昨年のチップセットに比べて多くの改善をもたらしました。 Geekbench の CPU 依存の結果には確かに奇妙な点がありますが、全体的に改善されているのは明らかです。 2 年前 (またはそれ以上) のデバイスからアップグレードする場合、改善は顕著になる可能性がありますが、AI パフォーマンスの大幅な向上はほとんどの人が気付かない可能性があります。 クアルコムのチップセットに関して、企業がAIの可能性を最大限に活用していることはめったになく、おそらくここでも同じことになるだろう。

また、競争が激化する中、Samsung と MediaTek が次に何をするかを見守る価値があるかもしれないことも注目に値します。 の 寸法 9000 このチップセットは、パフォーマンスの点で Snapdragon 8 Gen 1 に真っ向から対抗する可能性を秘めていますが、次期 Exynos 2200 について実際にわかっていることはまだ多くありません。 私は個人的に、将来、特により制御された設定で、商用デバイスでこれらのベンチマークを再検討することを楽しみにしています。