Snapdragon 8 Gen 2-ის ბენჩმარკინგი: ფლაგმანური სმარტფონების მოლოდინების დაყენება 2023 წელს

გასულ კვირას გამოჩნდა განცხადება Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 კომპანიის ტექნიკურ სამიტზე ჰავაიზე. Qualcomm-ის უახლესი ჩიპსეტი შეიცავს განახლებულ სპეციფიკაციებს და TSMC-ის წარმოების პროცესს, რომელიც, თუ 8 Plus Gen 1 რაიმე იქნება, უნდა მოიტანოს ეფექტურობის გარკვეული მიღწევები. გარდა ამისა, სანამ კომპანია ყოყმანობდა სიღრმისეული ტექნიკური დეტალების მიწოდებაზე ზოგიერთ ასპექტში (მათ შორის უგულებელყოფა ახსენეთ Adreno ან Kryo ვერსიის სახელი), ჩვენ მაინც შეგვეძლო გავმართოთ პოპულარული საორიენტაციო ნიშნები Snapdragon 8 Gen 2 მითითებაზე მოწყობილობა. ეს კრიტერიუმები გვეხმარება 2023 წლის მომავალი ფლაგმანებისთვის შესრულების მოლოდინების საბაზისო ხაზში, რაც გვაძლევს იმას, რასაც მოუთმენლად ველით.

ამ სტატიის შესახებ: Qualcomm აფინანსებდა ჩემს კოლეგას, რიჩ ვუდსი, Snapdragon Tech Summit-ზე დასასწრებად მაუიში, ჰავაი. კომპანიამ გადაიხადა მისი ფრენა და სასტუმრო. ამასთან, Qualcomm-ს არ ჰქონდა რაიმე შენიშვნა ამ სტატიის შინაარსთან დაკავშირებით.

როგორ შევაფასეთ Snapdragon 8 Gen 2

Qualcomm-ის Snapdragon 8 Gen 2 საცნობარო მოწყობილობაზე, ჩვენ გავუშვით ერთი ჰოლისტიკური ბენჩმარკი (AnTuTu), CPU-ზე ორიენტირებული საორიენტაციო (Geekbench), GPU-ცენტრირებული ბენჩმარკი (GFXBench) და MLPerf ბენჩმარკები. თითოეული საორიენტაციო მაჩვენებელი სამჯერ იქნა გაშვებული და სამი შედეგის საშუალო ავიღეთ. Qualcomm-მა ნაგულისხმევად ჩართო "UI Perf Mode" ვარიანტი, რომელიც ჩართული დავტოვეთ. ის ეფექტურად ცდილობს აიძულოს ბენჩმარკინგის აპლიკაციები იმუშაონ Prime ბირთვებზე, რათა მიიღონ ოდნავ მაღალი ქულა გარკვეულ კრიტერიუმებში, ასე რომ, გთხოვთ, გაითვალისწინოთ ეს ამ შედეგების გადახედვისას. აღსანიშნავია ისიც, რომ როგორც კი მივიღებთ კომერციულ მოწყობილობას Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2-ით, ჩვენ განმეორებით ვიყენებთ ამ ეტალონებს.

Qualcomm-მა მოგვაწოდა მოსალოდნელი საორიენტაციო ქულების ნაკრები საკუთარი ტესტირების საფუძველზე. ჩვენ ეს გამოვიყენეთ მხოლოდ მითითებისთვის და ცხრილი ხელმისაწვდომია ამ სტატიის ბოლოში, რომელიც შეიცავს საორიენტაციო ქულებს, რომლებსაც Qualcomm ელოდა, რომ საცნობარო მოწყობილობა მიაღწევდა.

Snapdragon 8 Gen 2 ბენჩმარკის მიმოხილვა

• AnTuTu: ეს არის ჰოლისტიკური მაჩვენებელი. AnTuTu ამოწმებს CPU-ს, GPU-ს და მეხსიერების მუშაობას, ამავდროულად მოიცავს როგორც აბსტრაქტულ ტესტებს, ასევე გვიან, მომხმარებლის გამოცდილების შესატყვისი სიმულაციები (მაგალითად, ქვეტესტი, რომელიც მოიცავს ა Სია). საბოლოო ქულა შეწონილია დიზაინერის მოსაზრებების მიხედვით.
• GeekBench: ეს არის CPU-ზე ორიენტირებული ტესტი, რომელიც იყენებს რამდენიმე გამოთვლით დატვირთვას, მათ შორის დაშიფვრას, შეკუმშვას (ტექსტი და სურათები), რენდერირება, ფიზიკის სიმულაციები, კომპიუტერული ხედვა, სხივების მიკვლევა, მეტყველების ამოცნობა და კონვოლუციური ნერვული ქსელის დასკვნა სურათები. ქულების დაშლა იძლევა კონკრეტულ მეტრიკას. საბოლოო ქულა შეწონილია დიზაინერის მოსაზრებების მიხედვით, დიდი აქცენტი კეთდება მთელი რიცხვის შესრულებაზე (65%), შემდეგ float შესრულებაზე (30%) და ბოლოს, კრიპტოგრაფიაზე (5%).
• GFXBench: მიზნად ისახავს ვიდეო თამაშების გრაფიკული რენდერის სიმულაციას უახლესი API-ების გამოყენებით, რომელიც მოიცავს უამრავ ეკრანზე ეფექტს და მაღალი ხარისხის ტექსტურებს. ახალი ტესტები იყენებს Vulkan-ს, ხოლო ძველი ტესტები იყენებს OpenGL ES 3.1. გამომავალი არის ჩარჩოები ტესტის დროს და კადრები წამში (სხვა რიცხვი გაყოფილი ტესტის სიგრძეზე, არსებითად) შეწონილი ქულის ნაცვლად.
  • აცტეკების ნანგრევები: ეს ტესტები გამოთვლით ყველაზე მძიმეა, რომელსაც გთავაზობთ GFXBench. ამჟამად, საუკეთესო მობილური ჩიპსეტები ვერ ინარჩუნებენ 30 FPS-ს. კონკრეტულად, ტესტი გთავაზობთ ძალიან მაღალი პოლიგონების რაოდენობის გეომეტრიას, ტექნიკის აწყობას, მაღალი გარჩევადობის ტექსტურებს, გლობალური განათება და უამრავი ჩრდილოვანი რუქა, უხვი ნაწილაკების ეფექტები, ასევე აყვავება და ველის სიღრმე ეფექტები. ამ ტექნიკის უმეტესობა ხაზს უსვამს პროცესორის ჩრდილების გამოთვლის შესაძლებლობებს.
  • მანჰეტენი ES 3.0/3.1: ეს ტესტი რჩება აქტუალური იმის გათვალისწინებით, რომ თანამედროვე თამაშებმა უკვე მიაღწიეს შემოთავაზებულ გრაფიკულ ერთგულებას და ახორციელებენ იგივე სახის ტექნიკას. მას აქვს რთული გეომეტრია, რომელიც იყენებს მრავალჯერადი რენდერის სამიზნეს, ასახვას (კუბური რუქები), ბადის რენდერირებას, მრავალი გადადებული განათების წყაროს, ასევე აყვავებას და ველის სიღრმეს დამუშავების შემდგომ უღელტეხილზე.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile არის ღია წყაროს საორიენტაციო ნიშანი მობილური AI მუშაობის შესამოწმებლად. Ის იყო შექმნილია MLCommons-ის მიერ, არაკომერციული, ღია საინჟინრო კონსორციუმი, რომელიც „გამჭვირვალობისა და თანაბარი სათამაშო პირობების უზრუნველყოფის მიზნით ML სისტემების, პროგრამული უზრუნველყოფის და შედარებისთვის გადაწყვეტილებები. ” MLPerf Mobile-ის პირველი გამეორება უზრუნველყოფს დასკვნის შესრულების ეტალონს რამდენიმე კომპიუტერული ხედვისა და ბუნებრივი ენისთვის. დამუშავების ამოცანები. დამატებითი ინფორმაციისთვის იხილეთ ეს ქაღალდი სახელწოდებით "MLPerf Mobile Inference Benchmark: რატომ არის რთული მობილური AI ბენჩმარკინგი და რა უნდა გავაკეთოთ ამის შესახებ."
  • გამოსახულების კლასიფიკაცია: ეს ტესტი მოიცავს ეტიკეტის დასკვნას, რომელიც გამოიყენება შეყვანის სურათზე. ტიპიური გამოყენების შემთხვევები მოიცავს ფოტოების ძიებას ან ტექსტის ამოღებას. გამოყენებული საცნობარო მოდელი არის MobileNetEdgeTPU 4M პარამეტრით, მონაცემთა ნაკრები არის ImageNet 2012 (224×224) და ხარისხის სამიზნე არის FP32-ის 98% (76.19% Top-1).
  • გამოსახულების სეგმენტაცია: ეს ტესტი მოიცავს შეყვანის სურათის დაყოფას ეტიკეტირებულ ობიექტებად. ტიპიური გამოყენების შემთხვევები მოიცავს თვითმართვას ან დისტანციური ზონდირებას. გამოყენებული საცნობარო მოდელია DeepLab v3+ 2M პარამეტრით, მონაცემთა ნაკრები არის ADE20K (512×512) და ხარისხის სამიზნე არის FP32-ის 93% (0.244 mAP).
  • ობიექტების ამოცნობა: ეს ტესტი მოიცავს ობიექტების გარშემო შემოსაზღვრული ყუთების დახატვას და ამ ობიექტების ეტიკეტის მიწოდებას. ტიპიური გამოყენების შემთხვევები მოიცავს კამერის შეყვანას, როგორიცაა საფრთხის გამოვლენა ან მოძრაობის ანალიზი მართვის დროს. საცნობარო მოდელი არის SSD-MobileNet v2 17M პარამეტრით, მონაცემთა ნაკრები არის COCO 2017 (300×300) და ხარისხის სამიზნე არის FP32-ის 97% (54.8% mIoU).
  • ენის დამუშავება: ეს ტესტი მოიცავს კითხვებზე სასაუბროდ პასუხს. ტიპიური გამოყენების შემთხვევები მოიცავს ონლაინ საძიებო სისტემებს. საცნობარო მოდელი არის MobileBERT 25M პარამეტრით, მონაცემთა ნაკრები არის mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev და ხარისხის სამიზნე არის FP32-ის 93% (93.98% F1).

საორიენტაციო შედეგები

ანტუტუ

როგორც ეს იყო წინა წლებში, ჩვენ ვხედავთ AnTuTu ქულის დაახლოებით 10%-ით გაუმჯობესებას წლევანდელი Snapdragon 8 Gen 2-ით. ეს არის საკმარისად მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება, რომელიც უკვე ვარაუდობს თავიდანვე, რომ Snapdragon 8 Gen 2 უფრო ძლიერი ჩიპსეტია, ვიდრე აქამდე Qualcomm-ის ყველა სხვა ჩიპი. ეს არ შეესაბამება პროცესორის 35%-ით უფრო სწრაფ მუშაობას, მაგრამ თუ AnTuTu არის ჰოლისტიკური საორიენტაციო ნიშანი, ეს სულაც არ ნიშნავს, რომ ის მთლიანად ასახავს CPU-ს ნებისმიერ მიღწევებს.

Geekbench 5

თუმცა, Geekbench არის CPU-ზე ორიენტირებული შესრულების მეტრიკა. ჩვენ ვხედავთ თითქმის 30%-იან მოგებას მრავალ ბირთვიან შესრულებაში, რაც, როგორც ჩანს, 35%-იანი გაუმჯობესების გზაზეა, რომელსაც Qualcomm რეკლამებს. საორიენტაციო ნიშნები ყოველთვის არ ასახავს Qualcomm-ის ამ მიღწევებს, მაგრამ ეს გამოწვეულია გაზომვის სხვაობის გამო. ყველა ხელსაწყოს აქვს განსხვავებული გზა, რომელსაც იყენებს ქულების და ტესტირების ჩიპსეტების გამოთვლისას და Geekbench-ის გზა შესაძლოა სულაც არ გამოავლინოს ის გაუმჯობესება, რაც Qualcomm-ს ექნება. 30%-იანი გაუმჯობესება, რომელიც აისახება წლიურ გაუმჯობესებაზე, მაინც შთამბეჭდავია.

GFXBench

Qualcomm-მა ბევრი რამ არ გაამჟღავნა Adreno GPU-ს შესახებ Snapdragon 8 Gen 2-ში, ასე რომ, ჩვენ ცოტა რამ გვაქვს სათქმელი GPU-ს შესახებ, გარდა მისი შესრულების მიღწევებისა. ჩვენ არ ვიცით ძირითადი რაოდენობა, არ ვიცით სიხშირე და არც კი გვაქვს ვერსიის ნომერი. ეს არის ცვლილება, რომელიც მოხდა Snapdragon 8 Gen 1-თან და ეს იმედგაცრუებულია GPU-ების შედარებისას. ბევრია უფრო ადვილია განსხვავებების ახსნა ვერსიის ნომრების კონტექსტში, ვიდრე კონკრეტული ჩიპის თითოეული დასახელება დრო.

მიუხედავად ამისა, შედეგები აჩვენებს გრაფიკის მუშაობის მთლიან გაუმჯობესებას, უცნაურად გარდა GFXBench-ის T-Rex ტესტისა. ეს ტესტი დაბალი ინტენსივობის ტესტია, ამიტომ მასში დიდ მარაგს არ დავდებ იმის გარდა, რომ მას აქვს კადრების დაბალი სიხშირე. შესაძლოა, ეს უბრალოდ ოპტიმიზაციაა, ხოლო სხვა, უფრო ინტენსიური ტესტები ბევრად უკეთესი შედეგია. GFXBench-ის მანჰეტენის ტესტში, რომელიც იყენებს OpenGL ES 3.1 API-ს და ასახავს 1080p სცენას ეკრანიდან, Snapdragon 8 Gen 1-ს ჰქონდა საშუალო კადრების სიჩქარე 179 FPS. ამის საპირისპიროდ, Snapdragon 8 Gen 2-ს აქვს 222 FPS.

GFXBench-ის Aztec Ruins ტესტში, რომელიც იყენებს Vulkan გრაფიკულ API-ს და ასახავს 1080p სცენას ეკრანიდან, Snapdragon 8 Gen 1-ს ჰქონდა საშუალო კადრების სიჩქარე 49fps. შედარებისთვის, Snapdragon 8 Gen 2-მა გამოიყვანა 65 FPS. ნათელია, რომ გრაფიკის შესრულება გაუმჯობესდა და ზოგიერთი მათგანი დიდი მოგებაა. ეს არის 44%-იანი გაუმჯობესება აცტეკების ნანგრევების ვულკანის ტესტში და 24%-იანი გაუმჯობესება მანჰეტენის ტესტში.

მხოლოდ ზოგიერთი შესანიშნავი Android თამაშები მოითხოვს უამრავ GPU ცხენის ძალას, მაგრამ გაუმჯობესებული GPU შესრულება უფრო სასარგებლოა, ვიდრე უბრალოდ თამაშებისთვის.

MLPerf

Qualcomm განსაკუთრებულად აინტერესებს ხელოვნური ინტელექტის გაუმჯობესების სპეციფიკას და ეს ყოველთვის ასე იყო. ჩვენ არ გვაქვს TOPS-ის (ტრილიონი ოპერაციები წამში) მაჩვენებლები, თუმცა კომპანიამ მოგვაწოდა ინფორმაცია ზოგიერთი ხელშესახები გაუმჯობესება, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტის 435%-იანი ზრდა და 65%-ით უკეთესი შესრულება ვატი. ზემოაღნიშნული შედეგები აჩვენებს, თუ როგორ მუშაობს Snapdragon 8 Gen 2 AI-ში და შეგიძლიათ შეადაროთ იგი სხვა მოწყობილობებს რომლებიც გამოცდილია MLCommons-ის მიერ.

დასკვნა და მოსალოდნელი ქულები

ცხრილი, რომელიც Qualcomm-მა მოგვაწოდა მოსალოდნელი საორიენტაციო ქულების შესახებ, ქვემოთ მოცემულია, რომელიც ხედავთ, ძირითადად შეესაბამება იმ შედეგებს, რომლებსაც ზემოთ მივაღწიეთ.

Qualcomm ამბობს, რომ Snapdragon 8 Gen 2-ით აღჭურვილი პირველი მოწყობილობები აქ 2022 წლის ბოლოს იქნება. ჩვენ თვალს ვადევნებთ იმას, თუ როგორ მუშაობს Snapdragon 8 Gen 2, როდესაც შევადარებთ ისეთებს, როგორიცაა MediaTek Dimensity 9200. თუ თქვენ განაახლებთ მოწყობილობას, რომელიც სულ მცირე ორი წლით ძველია, მაშინ გაუმჯობესებები სავარაუდოდ შესამჩნევი იქნება, თუმცა AI მუშაობის მასიური მიღწევები, სავარაუდოდ, უმეტესობისთვის შეუმჩნეველი დარჩება. კომპანიები იშვიათად იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის სრულ პოტენციალს, როდესაც საქმე Qualcomm-ის ჩიპსეტებს ეხება და, სავარაუდოდ, აქაც იგივე იქნება.

Qualcomm-მა დაადასტურა, რომ შემდეგი კომპანიები გამოუშვებს Snapdragon 8 Gen 2-ზე მომუშავე მოწყობილობებს: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus, და iQOO. ჩვენ მოუთმენლად ველით მომავალში ამ ჩიპსეტის უფრო კონტროლირებად პირობებს კომერციულ მოწყობილობებში.