Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 벤치마킹: 2022년 주력 제품의 성능 기대치

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1은 2022년에 많은 플래그십에 탑재될 예정이며 성능과 비교를 위해 벤치마킹해야 했습니다!

바로 지난 주에 신제품의 등장을 보았습니다. 퀄컴 스냅드래곤 8 1세대 하와이에서 열린 회사의 기술 서밋에서. Qualcomm의 최신 칩셋은 오랫동안 가장 흥미로운 Qualcomm 장치 중 하나가 되도록 전반적으로 많은 주요 개선 사항을 제공합니다. 회사는 일부 측면에서 심층적 인 기술 세부 정보 제공을 주저했지만 (무시하는 것을 포함하여) Adreno 또는 Kryo 버전 이름을 언급하자면) 우리는 여전히 Snapdragon 8 Gen 1 참조 장치. 이러한 벤치마크는 2022년에 출시될 플래그십에 대한 성능 기대치의 기준을 설정하는 데 도움이 되며 내년에 기대할 수 있는 한 가지를 더 제공합니다.

스냅드래곤 8 1세대 레퍼런스 기기에서 전체 벤치마크(AnTuTu), CPU 중심 벤치마크(Geekbench), GPU 중심 벤치마크(GFXBench), MLPerf 벤치마크를 실행했습니다. 각 벤치마크는 세 번 실행되었으며 세 결과의 평균을 취했습니다. Qualcomm은 기본적으로 비활성화된 "UI 성능 모드" 옵션을 활성화했습니다. 특정 분야에서 약간 더 높은 점수를 얻기 위해 프라임 코어에서 실행되는 벤치마킹 앱 벤치마크. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1이 탑재된 상용 장치를 손에 넣으면 이 벤치마크를 다시 실행할 것이라는 점도 주목할 가치가 있습니다.

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 모바일의 모든 사양과 기능을 읽고 싶다면 회사에서 지금까지 제공한 플랫폼에 대해 알아보려면 Qualcomm Snapdragon 8에 대한 설명을 읽어 보시기 바랍니다. 1세대. 빠른 참조를 위해 Qualcomm Snapdragon의 주요 사양을 비교하는 차트를 작성했습니다. 8 Gen 1 참조 장치를 이 벤치마크 비교에 사용된 다른 두 참조 장치와 비교했습니다. 벤치마크 결과보다 앞서 아래에서 해당 차트를 찾을 수 있습니다.

Qualcomm은 자체 테스트를 기반으로 일련의 예상 벤치마크 점수를 제공했습니다. 우리는 이것을 참조용으로만 사용했으며 Qualcomm이 참조 장치가 달성할 것으로 예상한 벤치마크 점수가 포함된 표는 이 문서 하단에 있습니다.

이 기사 정보: Qualcomm은 제 동료를 후원했습니다. 리치 우즈, 하와이 코나에서 열리는 Snapdragon Tech Summit에 참석합니다. 회사는 그의 비행 및 호텔 비용을 지불했습니다. 그러나 Qualcomm은 이 기사의 내용에 대해 어떠한 의견도 제시하지 않았습니다.

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 벤치마크 결과

테스트 장치 사양

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1(Qualcomm 참조 장치)	Qualcomm Snapdragon 888(Qualcomm 참조 장치)	Qualcomm Snapdragon 865(Qualcomm 참조 장치)
CPU	1x Kryo(ARM Cortex-X2 기반) 프라임 코어 @ 2.995GHz, 1MB L2 캐시 3x Kryo(ARM Cortex A710 기반) 성능 코어 @ 2.5GHz 4x Kryo(ARM Cortex A510 기반) 효율성 코어 @ 1.79GHz ARM 코텍스 v9 6MB L3 캐시	1x Kryo 680(ARM Cortex X1 기반) 프라임 코어 @ 2.84GHz, 1x 1MB L2 캐시 3x Kryo 680(ARM Cortex A78 기반) 성능 코어 @ 2.4GHz, 3x 512KB L2 캐시 4x Kryo 680(ARM Cortex A55 기반) 효율 코어 @ 1.8GHz, 4x 128KB L2 캐시 4MB L3 캐시	1x Kryo 585(ARM Cortex A77 기반) 프라임 코어 @ 2.84GHz, 1x 512KB L2 캐시 3x Kryo 585(ARM Cortex A77 기반) 성능 코어 @ 2.4GHz, 3x 256KB L2 캐시 4x Kryo 385(ARM Cortex A55 기반) 효율 코어 @ 1.8GHz, 4x 128KB L2 캐시 4MB L3 캐시
GPU	새 Adreno GPU(지정되지 않음)	아드레노 660	아드레노 650
표시하다	FHD+ 144Hz	2340 x 1080 해상도 120Hz 주사율	2880 x 1440 해상도 60Hz 주사율
일체 포함	Hexagon Vector eXtensions, Hexagon Tensor Accelerator 및 Hexagon Scalar Accelerator가 포함된 Hexagon DSP 7세대 AI 엔진 3세대 퀄컴 센싱 허브 항상 사용 항상 안전 포옹하는 얼굴 자연어 처리 라이카의 Leitz Look 모드	Fused AI Accelerator 아키텍처가 포함된 Hexagon 780 6세대 AI 엔진 퀄컴 센싱 허브(2세대) 새로운 전용 AI 프로세서 Hexagon DSP에서 오프로드 작업 80% 감소 YoY 5배 향상된 처리 능력 16배 더 큰 공유 메모리 50% 더 빠른 스칼라 가속기, 2배 더 빠른 텐서 가속기 YoY 26탑	Hexagon Vector eXtensions 및 새로운 Hexagon Tensor Accelerator가 포함된 Hexagon 698 5세대 AI 엔진 퀄컴 센싱 허브 15 탑
메모리	8GB LPDDR5 @ 3200MHz, 16GB	12GB LPDDR5 3MB 시스템 수준 캐시	12GB LPDDR5 3MB 시스템 수준 캐시
저장	512GB UFS 3.1	512GB UFS 3.0	128GB UFS 3.0
ISP	트리플 18비트 Spectra 680 ISP 초당 3.2기가픽셀의 처리량	트리플 14비트 Spectra 580 ISP 초당 2.7기가픽셀 처리량	듀얼 14비트 Spectra 480 ISP 초당 2.0기가픽셀 처리량
제조 공정	4nm(아마도 삼성)	5nm (삼성 5LPE)	7nm(TSMC의 N7P)
소프트웨어 버전	안드로이드 12	안드로이드 11	안드로이드 10

벤치마크 개요. 확장하려면 클릭하세요.

벤치마크 개요

안투투: 전체론적 벤치마크입니다. AnTuTu는 추상 테스트를 모두 포함하면서 CPU, GPU 및 메모리 성능을 테스트합니다. 관련된 사용자 경험 시뮬레이션(예: 목록보기). 최종 점수는 디자이너의 고려 사항에 따라 가중치가 부여됩니다.
긱벤치: 암호화, 압축(텍스트 및 이미지), 렌더링, 물리 시뮬레이션, 컴퓨터 비전, 레이 트레이싱, 음성 인식 및 컨볼루션 신경망 추론 이미지에. 점수 분석은 특정 메트릭을 제공합니다. 최종 점수는 디자이너의 고려 사항에 따라 가중치가 부여되며, 정수 성능(65%), 부동 성능(30%), 마지막으로 암호화(5%)에 중점을 둡니다.
GFX벤치: 최신 API를 사용하여 비디오 게임 그래픽 렌더링을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 다양한 화면 효과와 고품질 텍스처. 최신 테스트는 Vulkan을 사용하고 레거시 테스트는 OpenGL ES 3.1을 사용합니다. 출력은 테스트 중 프레임이고 초당 프레임(기본적으로 테스트 길이로 나눈 다른 숫자) 점수.
- 아즈텍 유적: 이 테스트는 GFXBench에서 제공하는 가장 계산량이 많은 테스트입니다. 현재 최고의 모바일 칩셋은 초당 30프레임을 유지할 수 없습니다. 특히 이 테스트는 폴리곤 수가 매우 많은 지오메트리, 하드웨어 테셀레이션, 고해상도 텍스처, 전역 조명 및 풍부한 그림자 매핑, 풍부한 입자 효과, 블룸 및 피사계 심도 효과. 이러한 기술의 대부분은 프로세서의 셰이더 컴퓨팅 기능을 강조합니다.
- 맨해튼 ES 3.0/3.1: 이 테스트는 현대 게임이 이미 제안된 그래픽 충실도에 도달했고 동일한 종류의 기술을 구현한다는 점에서 관련성이 있습니다. 여러 렌더 타겟, 반사(큐빅 맵), 메시 렌더링, 많은 지연된 조명 소스, 후처리 패스의 블룸 및 피사계 심도를 사용하는 복잡한 지오메트리를 특징으로 합니다.
MLPerf 모바일: MLPerf Mobile은 모바일 AI 성능을 테스트하기 위한 오픈 소스 벤치마크입니다. 그것은 MLCommons에서 만든, 비영리 개방형 엔지니어링 컨소시엄인 "ML 시스템, 소프트웨어 및 솔루션.” MLPerf Mobile의 첫 번째 반복은 소수의 컴퓨터 비전 및 자연어에 대한 추론 성능 벤치마크를 제공합니다. 처리 작업. 자세한 내용은 "문서를 참조하십시오.MLPerf 모바일 추론 벤치마크: 모바일 AI 벤치마킹이 어려운 이유와 해결 방법.”
- 이미지 분류: 이 테스트에는 입력 이미지에 적용할 레이블을 유추하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 사용 사례에는 사진 검색 또는 텍스트 추출이 포함됩니다. 사용된 참조 모델은 4M 매개변수가 있는 MobileNetEdgeTPU이고 데이터 세트는 ImageNet 2012(224×224)이며 품질 목표는 FP32의 98%(76.19% Top-1)입니다.
- 이미지 세분화: 이 테스트에는 입력 이미지를 레이블이 지정된 개체로 분할하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 사용 사례에는 자율 주행 또는 원격 감지가 포함됩니다. 사용된 참조 모델은 2M 매개변수가 있는 DeepLab v3+이고 데이터 세트는 ADE20K(512×512)이며 품질 목표는 FP32의 93%(0.244mAP)입니다.
- 개체 감지: 이 테스트에는 개체 주위에 경계 상자 그리기와 해당 개체에 대한 레이블 제공이 포함됩니다. 일반적인 사용 사례에는 운전 중 위험 감지 또는 교통 분석과 같은 카메라 입력이 포함됩니다. 참조 모델은 17M 매개변수가 있는 SSD-MobileNet v2이고 데이터 세트는 COCO 2017(300×300)이며 품질 목표는 FP32의 97%(54.8% mIoU)입니다.
- 언어 처리: 이 테스트는 구어체로 질문에 응답하는 것을 포함합니다. 일반적인 사용 사례에는 온라인 검색 엔진이 포함됩니다. 참조 모델은 25M 매개변수가 있는 MobileBERT이고 데이터 세트는 mini Squad(Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev이며 품질 목표는 FP32의 93%(93.98% F1)입니다.

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벤치마크 결과

안투투

AnTuTu부터 시작하여 Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 참조 장치가 득점한 것을 볼 수 있습니다. 240,000년에 비해 크게 증가하여 전년도보다 상당히 증가했습니다. 포인트들. 이는 약 33%의 상당한 개선으로, Qualcomm이 약속한 20%의 속도 향상보다 훨씬 뛰어납니다. 이것은 하나의 테스트일 뿐이지만 AnTuTu는 모든 것이 실제 사용으로 변환되지는 않더라도 장치 간의 원시 계산 능력을 비교하기 위한 훌륭한 도구입니다.

긱벤치

그러나 Geekbench 5.0에서는 완전히 다른 이야기입니다. Snapdragon 8 Gen 1은 마지막으로 Snapdragon 888 참조 장치에 비해 거의 또는 전혀 이득이 없음을 보여 주며 실제로 멀티 코어와 관련하여 성능이 저하됩니다. Qualcomm은 Snapdragon 8 Gen 1에서 기대할 수 있는 벤치마크 점수가 포함된 정보 페이지를 제공했으며 이는 예상해야 하는 것과 일치합니다. 실제로 싱글코어 성능은 퀄컴이 제시한 상한선보다 높았지만, 멀티코어 성능은 기대 하한선보다 20포인트 낮았다.

그렇긴 하지만 테스트가 무엇이든 Qualcomm이 개선한 테스트가 아니라는 것이 분명하다고 생각합니다. 우리의 다른 테스트는 이전 칩셋에 비해 주요 개선 사항을 보여줍니다.

GFX벤치

Qualcomm은 Snapdragon 8 Gen 1의 새로운 Adreno GPU에 대해 많이 공개하지 않았기 때문에 성능 향상 외에 GPU에 대해 할 말이 거의 없습니다. 코어 수, 빈도, 버전 번호도 모릅니다. OpenGL ES 3.0 API를 사용하고 1080p 장면을 오프스크린으로 렌더링하는 GFXBench의 맨해튼 테스트에서 Snapdragon 8 Gen 1은 Snapdragon 888 및 865가 달성한 프레임 속도보다 약 31% 및 75% 더 높은 221fps의 평균 프레임 속도 각기. Vulkan 그래픽 API를 사용하고 화면 밖에서 1080p 장면을 렌더링하는 GFXBench의 Aztec Ruins 테스트에서 Snapdragon 8 Gen 1의 평균 프레임 속도는 41fps였습니다. 하지만 이에 대한 주의 사항이 있습니다. 참조 장치에 대한 이전 결과는 1080p에서 테스트된 반면, 우리가 액세스할 수 있었던 유일한 Aztec Ruins 테스트는 1440p에서 테스트되었습니다. 1080p로 높이려면 한 번에 43.75% 더 많은 픽셀을 렌더링해야 하므로 이 테스트에서 성능이 저하되었습니다.

아주 일부만 최고의 안드로이드 게임 많은 GPU 마력이 필요하지만 향상된 GPU 성능은 단순한 게임 이상에 유용합니다. 그럼에도 사람들이 이러한 벤치마크 결과에 관심을 갖는 가장 큰 이유는 확실히 게임입니다. Snapdragon 8 Gen 1은 매년 35% 더 빠른 그래픽 렌더링과 20% 더 나은 전력 효율성을 제공하는 것으로 보입니다. 년도. 그러나 이러한 결과는 최대 GPU 성능만을 보여주므로 GFXBench를 다시 방문해야 합니다. 벤치마크의 장기 성능을 실행하기 위해 상용 하드웨어를 손에 넣은 후 테스트.

MLPerf

Qualcomm은 인공 지능 개선과 관련하여 세부 사항에 대해 특히 신중했습니다. 다른 개선 사항에 대한 정보는 있지만 TOPS(Trillion Operations Per Second)에 대한 수치는 없습니다. 예를 들어 회사의 3세대 감지 허브가 있으며 하와이에서 다른 여러 SoC 관련 기능도 시연했습니다.

그러나 이러한 성능 향상이 실제로 얼마나 중요한지 입증하기는 어렵습니다. 인터뷰에서 AI 벤치마킹의 어려움에 대해 심도 있게 이야기했습니다. Qualcomm의 Travis Lanier, 게리 브롯만, 지아드 아스가르. 좋은 소식은 Qualcomm 경영진과의 논의 이후 AI 벤치마크 분야에서 상당한 발전이 있었다는 것입니다.

현재 사용 가능한 가장 유망한 벤치마크는 MLPerf Mobile의 형태로 제공됩니다. 여러 SoC 공급업체, ML 프레임워크 공급자 및 모델이 지원하는 오픈 소스 모바일 AI 벤치마크 생산자. 모바일 추론 결과의 초기 배치 공개, 그래서 우리는 그 결과를 사용하여 Snapdragon 8 Gen 1을 Xiaomi Mix 4의 Snapdragon 888, Vivo S9 5G의 Dimensity 1100, Samsung Galaxy S21 Plus의 Exynos 2100과 비교했습니다. 대기 시간 결과를 얻지 못했고 처리량 수치만 얻었기 때문에 공급업체가 MLCommons의 검증을 위해 제출한 전체 결과를 표시하지 않았습니다.

엄선된 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 추론 벤치마크에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 참조 장치는 4가지 테스트 모두에서 가장 높은 점수를 획득했습니다. 멀리. Demensity 1100은 전반적으로 매우 좋지 않았습니다. Qualcomm의 Snapdragon 888은 이 테스트에서 여전히 다른 제품을 편안하게 이겼지만 Snapdragon 8 Gen 1은 이 모든 테스트에서 다른 수준에 있습니다.

개발자와 OEM이 Snapdragon 8 Gen 1의 AI 능력을 사용하여 어떤 애플리케이션과 기능을 만들 수 있는지 보는 것은 흥미로울 것입니다. 컴퓨터 비전은 AI로 강화된 많은 비디오 촬영 기능에서 특히 중요한 역할을 할 것입니다. 2022년에 볼 가능성이 높지만 향상된 NLP 성능은 오디오와 같은 비디오 인접 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 녹음. Google과 같은 회사가 노력하고 있습니다. 구글 텐서 또한 이 부서의 다른 SoC 공급업체를 압박할 것입니다.

결론

Qualcomm이 제공한 예상 벤치마크 점수 표는 아래에 나와 있으며 대부분 위에서 달성한 결과와 일치합니다.

Snapdragon 8 Gen 1 참조 설계에 대한 예상 벤치마크 점수(Qualcomm 제공)

기준	버전	방법	예상 점수 범위
체계	긱벤치 ST	v5.4.2	평균 3회 반복	~1220 - 1233
체계	긱벤치 MT	v5.4.2	평균 3회 반복	~3770 - 3810
체계	안투투	v9.2.1	평균 3회 반복	첫 번째 실행: 3회 반복의 ~1mAvg: ~980K
체계	PC마크	v3.0.4061	평균 3회 반복	~17k
브라우저(Chrome v95.0.4638.74 64비트)	제트 기류	v2.0	평균 3회 반복	~135 - 140
브라우저	속도계	v2.0	평균 3회 반복	~123 - 126
브라우저	WebXPRT	v3.0	평균 3회 반복	~194 - 197
일체 포함	AITuTu	v2.0	평균 3회 반복	~2,550,000 - 2,600,000
일체 포함	AI마크	v3.0	평균 3회 반복	~97K
일체 포함	MLPerf(실행하는 데 30분이 걸리므로 별도의 QRD에서)	v1.1	평균 3회 반복	이미지 등급: ~2435 - 2450 물체 감지: ~1180 - 1250 이미지 세그먼트: ~520 - 540 언어 이해: ~38 - 40 이미지 클래스(오프라인): ~3580 - 3650
일체 포함	이더리움 AIB	v4.0.4	평균 3회 반복	~530 - 550k
제도법	GFXBench 맨해튼 3.0 오프스크린(1080p)(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~267~268FPS
제도법	GFXBench T-Rex - 오프스크린(1080p)(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~450~452FPS
제도법	GFXBench 맨해튼 3.1 오프스크린(1080p)(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~176FPS
제도법	GFXBench 자동차 추격 오프스크린(1080p) ES3.1(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~97~98FPS
제도법	GFXBench Aztec Ruins Vulkan(High Tier) 오프스크린(1440p)(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~49FPS
제도법	GFXBench Aztec Ruins OpenGL(High Tier) 오프스크린(1440p)(FPS)	v5.0	평균 3회 반복	~43FPS

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Snapdragon 8 Gen 1은 특히 AI와 관련하여 작년 칩셋에 비해 많은 개선 사항을 제공합니다. Geekbench의 CPU 바운드 결과에는 분명히 약간의 이상한 점이 있지만 전반적으로 개선된 사항이 있다는 것은 분명합니다. 2년 이상 된 장치에서 업그레이드하는 경우 개선 사항이 눈에 띌 수 있지만 AI 성능의 엄청난 향상은 대부분 눈에 띄지 않을 것입니다. 기업은 Qualcomm의 칩셋과 관련하여 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 경우가 거의 없으며 여기서도 마찬가지일 가능성이 높습니다.

또한 경쟁이 치열해지면서 삼성과 MediaTek이 다음에 무엇을 할지 지켜볼 가치가 있다는 점도 주목할 가치가 있습니다. 그만큼 차원 9000 칩셋은 성능 면에서 Snapdragon 8 Gen 1을 정면으로 맞설 가능성이 있으며, 곧 출시될 Exynos 2200에 대해 실제로 아는 것은 많지 않습니다. 저는 개인적으로 향후 상업용 장치, 특히 보다 통제된 설정에서 이러한 벤치마크를 다시 방문하기를 기대하고 있습니다.