以下は、Geekbench、AnTuTu などのテストにおける Qualcomm Snapdragon 888 リファレンス デバイスの CPU、GPU、AI ベンチマーク結果です。
今月初め、クアルコムはバーチャル Snapdragon Tech Summit にジャーナリストを招待しました。 彼らはSnapdragon 888を発表しました モバイルプラットフォーム。 クアルコムの最新の 8 シリーズ SoC は、画像処理と機械学習に大きな改善をもたらしますが、CPU と GPU のパフォーマンスは段階的に改善されるだけです。 クアルコムの最新チップセットがどれほど強力であるかを知るために、通常、そのリファレンス ハードウェアでベンチマークを実行する機会があります。 しかし、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響で、クアルコムは対面でのベンチマーク セッションを手配できなかったため、代わりに 人気の色域を実行する Qualcomm Snapdragon 888 リファレンス デバイスを示す事前録画ビデオを提供します。 ベンチマーク。
クアルコムは、Snapdragon 888 リファレンス デバイスで、CPU 中心のベンチマークである 1 つの総合的なベンチマーク (AnTuTu) を実行しました。 (Geekbench)、GPU 中心のベンチマーク (GFXBench)、およびいくつかの AI/ML ベンチマーク (AIMark、AITuTu、MLPerf、 プロキオン)。 各ベンチマークは 3 回実行されたため、同社は 3 回の反復にわたる平均結果を共有しました。 さらに、同社は、Snapdragon 888 リファレンス デザインのデフォルト設定を使用して各ベンチマークを実行したと述べています。これは、高パフォーマンス モードを有効にしていなかったことを意味します。 ただし、ベンチマーク スコアは提供されたものであるため、結果やテスト条件を自分で検証することはできません。 Qualcomm Snapdragon 888 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します。
Qualcomm Snapdragon 888 モバイル プラットフォームのすべての仕様と機能について詳しく知りたい場合は、以下を読むことをお勧めします。 Idrees Patel 氏による Snapdragon 888 の優れた解説者
今月初めに出版されました。 彼の記事では、クアルコムが CPU、GPU、モデム、接続サブシステム、ISP、AI エンジン、DSP、その他すべてに対して行ったすべての改善について詳しく説明しています。 簡単な参照のために、Qualcomm Snapdragon 888 リファレンス デバイスの主な仕様を比較した表をまとめました。 このベンチマーク比較で使用した他の 2 つのデバイス: Snapdragon 865 搭載のリファレンス デバイスと Snapdragon 855 搭載の Pixel 4 それ 昨年のベンチマークセッションで使用しました. 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 Snapdragon 888 ベンチマーク結果
試験装置の仕様
クアルコム スナップドラゴン 855(Google Pixel 4) |
Qualcomm Snapdragon 865(クアルコムリファレンスデバイス) |
Qualcomm Snapdragon 888(クアルコムリファレンスデバイス) |
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CPU |
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GPU |
アドレノ 640 |
アドレノ650 |
アドレノ 660 |
画面 |
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AI |
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メモリ |
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ストレージ |
64GB UFS2.1 |
128GB UFS 3.0 |
512GB UFS 3.0 |
ISP |
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製造プロセス |
7nm (TSMC の N7) |
7nm (TSMCのN7P) |
5nm (サムスンの 5LPE) |
ソフトウェアバージョン |
アンドロイド10 |
アンドロイド10 |
アンドロイド11 |
ベンチマークの概要
からの入力を使用して マリオ・セラフェロ
- 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 (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。
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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 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「」を参照してください。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 で、データセットは ImageNet 2012 (224x224)、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 (512x512)、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 1,7M パラメータを持つ SSD-MobileNet v2、データセットは COCO 2017 (300x300)、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 dev、品質目標は FP32 の 93% (93.98% F1) です。
AnTuTuの結果
AnTuTu から始めると、Qualcomm Snapdragon 888 リファレンス デバイスが 17,000 ポイント近くのスコアを獲得していることがわかります。 Snapdragon 865 リファレンス デバイスよりも高く、Snapdragon 855 搭載 Pixel よりも約 350,000 ポイント高い 4. CPU、GPU、メモリ、UX のサブスコア (ここには示されていません) を見ると、パフォーマンスの最大の向上は GPU とメモリによるものであることがわかります。 AnTuTu の GPU サブテストでは、Snapdragon 888 QRD は Snapdragon 865 QRD と比較して約 45.56% 高いスコアを記録しました。 同様に、AnTuTu のメモリ サブテストでは、Snapdragon 888 QRD は Snapdragon 865 QRD と比較して約 52.08% 高いスコアを記録しました。 Snapdragon 855 を搭載した Pixel 4 と比較して、888 QRD は GPU とメモリのサブテストでそれぞれ 98.42% と 117.58% 上回りました。
一方、AnTuTu の CPU サブテストでは、Snapdragon 888 QRD は、Snapdragon 865 QRD および Snapdragon 855 搭載 Pixel 4 と比較して、それぞれ約 30.05% および 90.28% 高いスコアを記録しました。 各デバイスで実行されていた Android OS のバージョンが異なるため、UX サブスコアを比較するのは困難です (Pixel 4 昨年ベンチマークを行ったとき、Snapdragon 865 QRD は Android 10 を実行していましたが、888 QRD は Android を実行しています 11.)
メモリパフォーマンスの大幅な向上は非常に興味深いものです。 865 QRD と 888 QRD はどちらも 12GB の LPDDR5 RAM を搭載していますが、RAM のクロックが何であるかは不明です。 特に、865 は 2750MHz で最大 16GB の LPDDR5 RAM をサポートし、888 は 3200MHz で最大 16GB の LPDDR5 RAM をサポートします。 CPUとGPUのバンプ クアルコムによれば、Snapdragon 888 の CPU と GPU の向上はそれぞれ 25% と 35% であるため、ここでのパフォーマンスは予想をわずかに上回っています。 前年比。 ただし、その後の CPU と GPU を中心としたベンチマークでは、予想とより一致した向上が示されています。
ギークベンチの結果
Geekbench 5.0 では、Qualcomm Snapdragon 888 は、Snapdragon 865 と比較して、シングルコア テストおよびマルチコア テストでそれぞれ 22.17% および 9.97% 高いパフォーマンスを示しました。 Snapdragon 855 と比較して、888 のパフォーマンスはそれぞれ約 89.17% および 51.82% 優れています。
クアルコムによれば、Snapdragon 888 は Snapdragon 865 よりも CPU パフォーマンスが 25% 向上しています。 CPU の唯一の ARM Cortex-X1 Prime コアは、控えめな 2.84GHz で動作します。これは、前世代の ARM と同じクロック速度です。 Cortex-A77 Prime コア - したがって、必然的に年央に登場する Snapdragon 888 "Plus" では 3 GHz 以上のクロック速度が登場する可能性があります。 リフレッシュします。 そうであれば、CPU パフォーマンスはさらに向上することが期待できますが、現時点では、その向上は確実ではあるものの、単なる漸進的であると言っても過言ではありません。
したがって、2 年前の主力製品からアップグレードする場合、888 は CPU パフォーマンスに大幅な向上をもたらすはずです。 1 年前の主力製品からアップグレードする場合、そのメリットははるかに小さくなります。 私は個人的に、Snapdragon 888 デバイスがコンソール エミュレーションをどのように処理するかを見ることに興奮しています。
GFXベンチの結果
クアルコムは、Snapdragon 888 の Adreno 660 GPU のコア数や最大周波数を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。 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 888 は 平均フレームレートは 169fps で、Snapdragon 865 および 855 で達成されるフレームレートよりも約 34.13% および 83.7% 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 888 は 平均フレームレートは 86fps で、Snapdragon 865 および 855 が達成するフレームレートよりも約 38.71% および 95.45% 高いです。 それぞれ。
多くの GPU 馬力を必要とするゲームはそれほど多くありません ( 最近の原神は例外です)、しかし、GPU パフォーマンスの向上はゲーム以外にも役立ちます。 しかし、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 888 は、35% 高速なグラフィックス レンダリングと 20% 優れた電力効率を確実に実現します。 前年比。 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、もう一度検討する必要があります。 GFXBench は、商用ハードウェアを入手したら、ベンチマークを長期的に実行するために使用します。 パフォーマンステスト。
MLPerf の結果
おそらく最も興味深いのは AI のパフォーマンスです。 クアルコム 通常、AI のパフォーマンスは毎年大幅に向上します。、しかし今年の利益は最も印象的です。 Snapdragon 888 の AI エンジンは 26 TOPS のパフォーマンスを誇り、Snapdragon 865 の 15 TOPS パフォーマンスおよび Snapdragon 855 の 7 TOPS パフォーマンスから向上しています。 クアルコムは、この利益の多くは、Hexagon 780 DSP の新しい融合型 AI アクセラレータ アーキテクチャによるものであると考えています。 スカラー、ベクトル、テンソル アクセラレータにより、物理的な距離を排除し、データの共有と移動のためにメモリをプールします 効率的に。
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。
この記事の冒頭で、クアルコムが Snapdragon 888 リファレンス デバイスで 4 つの異なる AI ベンチマーク (AIMark、AITuTu、MLPerf、UL の Procyon) を実行したと述べました。 おそらくこれらのベンチマークの中で最も有望なものは、間もなくリリースされる MLPerf Mobile です。 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、それらの結果を使用してSnapdragon 888と比較しました。 この結果は、MediaTek Dimensity 820 を搭載した Xiaomi Redmi 10X 5G、 Qualcomm Snapdragon 865+ 搭載の ASUS ROG Phone 3、および Exynos 990 搭載の Samsung Galaxy Note 20 ウルトラ5G。 クアルコムはレイテンシーの結果を提供せず、スループットの数値のみを提供したため、完全な結果を次のようにプロットしませんでした。 ベンダーによって提出された MLCommonsによる検証用。
これらの厳選されたコンピューター ビジョンおよび自然言語処理推論ベンチマークでは、Qualcomm Snapdragon 888 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がわかります。 3 つの前世代チップセットのうち、MediaTek の Dimensity 820 は Snapdragon 865+ を上回り、 物体検出では Exynos 990 が Snapdragon 865+ や Dimensity 820 を上回りましたが、 NLP。 クアルコムの Snapdragon 865+ は全体的に競争力があり、画像セグメンテーションでは Dimensity 820 と同等のスコアを示し、NLP ではそれを上回っていました。 これらの特定のモデルとデータセットを使用した特定の推論テストでは、Snapdragon 888 が 3 つの前世代チップセットよりも優れたパフォーマンスを示しました。
開発者や OEM が Snapdragon 888 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。 2021 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。
ただし、Snapdragon 888 の結果は次のとおりであることに注意してください。 未確認 MLCommons による。組織の検証プロセスの一部では、デバイスが 市販されています (Qualcomm のリファレンス デバイスは通信事業者を通じて販売されたり、ロック解除されたデバイスとして販売されたりすることはありません) 電話)。 さらに、パフォーマンスは、どの ML モデル、数値形式、ML フレームワークが選択されているか、およびどの ML アクセラレータが利用可能であるかによって異なります。
結論
クアルコムの Snapdragon 888 は、CPU と GPU のパフォーマンスを段階的に向上させましたが、画像処理と AI も大幅に向上させました。 2 年前のデバイスからアップグレードする人は、CPU と GPU の改善に気づく人は多くありません (実行する予定がない限り)。 エミュレータや原神などのゲームをプレイすることもできますが、モバイルで行われたその他の進歩にも間違いなく気づくでしょう。 テクノロジー。 最近のデバイスは、より高いリフレッシュ レートのディスプレイ、より高解像度のイメージ センサーを搭載したカメラ、5G 接続のサポートなどを備えています。 AI パフォーマンスの大幅な向上は、一般のユーザーには気づかれないでしょうが、クアルコムの新しいチップセットによって開かれた可能性については、考えてみると刺激的です。 来年には、リアルタイム AI ビデオの強化、マルチカメラ ストリームなどが予定されています。 Google のような企業は、トレーニング機械学習に裏付けられた機能をリリースして驚きを与え続けています。 モデル。
ただし、SoC ラインナップを改善しているのはクアルコムだけではありません。 Samsung の Galaxy S21 向けの次期 Exynos 2100 は、大幅なパフォーマンスの向上をもたらすと言われています。 ファーウェイの新しい HiSilicon Kirin 9000 や、MediaTek の成長を続けるモバイル SoC の Dimensity シリーズもあります。 再訪したいと思います Samsung、Huawei、MediaTek の次世代を搭載した最上位デバイスを少なくとも 1 つ用意したら、これらのベンチマークを実行します。 ケイ素。
Qualcomm Snapdragon 888 ベンチマーク デモ
この記事の冒頭で、クアルコムが事前に録画したビデオを共有したと述べました。 興味があれば、そのビデオを YouTube にアップロードしました。 これは、Snapdragon 888 が上で共有したすべてのベンチマークと、紹介しなかった残りの AI ベンチマークを実行していることを示しています。
一方、Qualcomm が提供した、Snapdragon 888 のベンチマーク結果を要約した表は次のとおりです。