Snapdragon 8 Gen 2 のベンチマーク: 2023 年の主力スマートフォンへの期待の設定

ちょうど先週、次のような発表がありました。 クアルコム スナップドラゴン 8 第 2 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、アップグレードされた仕様と TSMC 製造プロセスが組み込まれており、8 Plus Gen 1 があれば、ある程度の効率が向上するはずです。 それに加えて、同社はいくつかの点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（情報提供を怠ったことも含む）。 Adreno または Kryo のバージョン名を述べてください)、Snapdragon 8 Gen 2 リファレンスで一般的なベンチマークの全範囲を実行できます。 デバイス。 これらのベンチマークは、2023 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、期待できるものを与えてくれます。

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、ハワイのマウイ島で開催される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。

Snapdragon 8 Gen 2 のベンチマークを行った方法

Qualcomm の Snapdragon 8 Gen 2 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おり、有効のままにしておきました。 これは事実上、特定のベンチマーク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 コアで実行するよう強制しようとします。そのため、これらの結果を確認するときは、この点に留意してください。 また、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 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。

クアルコムは、独自のテストに基づいて予想されるベンチマーク スコアのセット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。

Snapdragon 8 Gen 2 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: これは、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。 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。これには、多くのオンスクリーン エフェクトと高品質のテクスチャが含まれます。 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、 加重スコアの代わりに、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) を使用します。
  • 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 30 FPS 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。 これらの技術のほとんどは、プロセッサのシェーダ コンピューティング機能に重点を置きます。
  • 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、以下を参照してください。 この紙 タイトルは「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し、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。

ベンチマーク結果

アントゥトゥ

例年と同様、今年の Snapdragon 8 Gen 2 では AnTuTu スコアが約 10% 向上しています。 これは、Snapdragon 8 Gen 2 がこれまでの他のすべての Qualcomm チップよりも強力なチップセットであることを最初からすでに示唆している、十分な大幅な改善です。 これは 35% 高速化された CPU パフォーマンスと完全に一致するわけではありませんが、AnTuTu は総合的なベンチマークであるため、CPU の向上が完全に反映されるとは限りません。

ギークベンチ 5

ただし、ギークベンチでは、 は CPU 中心のパフォーマンスの指標。 マルチコアのパフォーマンスは 30% 近く向上しており、クアルコムが宣伝している 35% の向上に向けて順調に進んでいるように見えます。 ベンチマークはクアルコムが測定したこれらの利益を常に反映するとは限りませんが、それは測定方法の違いによるものです。 各ツールにはスコアの計算やチップセットのテスト時に使用する方法が異なり、Geekbench の方法では、クアルコムが行うであろう改善が必ずしも明らかになるとは限りません。 前年比の改善に反映される 30% の改善は、依然として素晴らしいものです。

GFXベンチ

クアルコムは、Snapdragon 8 Gen 2 の 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。 これは Snapdragon 8 Gen 1 によってもたらされた変更であり、GPU を比較するときにイライラさせられます。 それは多い 特定のチップにいちいち名前を付けるよりも、バージョン番号のコンテキストで違いを説明する方が簡単です。 時間。

それにもかかわらず、結果は、奇妙なことに、GFXBench の T-Rex テストを除けば、グラフィックス パフォーマンスが全体的に向上していることを示しています。 このテストは低強度のテストなので、フレーム レートが低いという事実を除けば、あまり重視しません。 これは単なる最適化であり、他のより集中的なテストの方がはるかに良い結果が得られる可能性があります。 OpenGL ES 3.1 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 の平均フレームレートは 179 FPS でした。 対照的に、Snapdragon 8 Gen 2 は 222 FPS を達成しました。

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 49fps でした。 比較すると、Snapdragon 8 Gen 2 は 65 FPS を実現しました。 グラフィックス パフォーマンスが向上していることは明らかであり、その一部は大きな進歩です。 これは、アステカ遺跡のバルカン テストでは 44% の向上、マンハッタン テストでは 24% の向上です。

一部だけ 素晴らしい 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。

MLPerf

クアルコムは、人工知能の改善に関する詳細については特に慎重であり、それは常にそうだった。 TOPS (Trillion Operations Per Second) の数値はありませんが、同社は次の情報を提供しています。 人工知能のパフォーマンスが 435% 向上し、パフォーマンスが 65% 向上するなど、いくつかの具体的な改善が見られます。 ワット。 上記の結果は、Snapdragon 8 Gen 2 が AI でどのように動作するかを示しており、他のデバイスと比較できます。 MLCommons によってテスト済み.

結論と予想スコア

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。

クアルコムは、Snapdragon 8 Gen 2を搭載した最初のデバイスが2022年末までに登場すると述べています。 Snapdragon 8 Gen 2が他のものと比較してどのようにパフォーマンスを発揮するかに注目していきます。 メディアテック ディメンシティ 9200. 少なくとも 2 年前のデバイスからアップグレードする場合、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が、改善は顕著になる可能性があります。 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。

クアルコムは、以下の企業が Snapdragon 8 Gen 2 搭載デバイスを発売することを確認しました。 Redmagic、Honor、ZTE、Xiaomi、Meizu、Vivo、Sony、Redmi、OPPO、nubia、Motorola、OnePlus、Sharp、Asus、 そしてiQOO。 将来的には、商用デバイスのより制御された設定でこのチップセットを試すことを楽しみにしています。