Qualcomm Snapdragon 888 etaloni: Lūk, kā darbosies 2021. gada vadošie 5G tālruņi

Šeit ir sniegti Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīces CPU, GPU un AI etalona rezultāti tādos testos kā Geekbench, AnTuTu un citos.

Šā mēneša sākumā Qualcomm uzaicināja žurnālistus uz virtuālo Snapdragon Tech Summit, kur viņi paziņoja par Snapdragon 888 mobilā platforma. Qualcomm jaunākā 8. sērijas SoC nodrošina būtiskus uzlabojumus attēlu apstrādē un mašīnmācībā, bet tikai pakāpeniskus CPU un GPU veiktspējas uzlabojumus. Lai uzzinātu, cik jaudīgāks ir Qualcomm jaunākais mikroshēmojums, mēs parasti iegūstam iespēju veikt etalonus tā atsauces aparatūrai. Tomēr Covid-19 dēļ Qualcomm nevarēja noorganizēt klātienes salīdzinošās novērtēšanas sesiju, tāpēc tā vietā nosūtīja mums iepriekš ierakstītu videoklipu, kurā redzama Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīce, kas darbojas dažādās populārās etaloniem.

Snapdragon 888 atsauces ierīcē Qualcomm veica vienu holistisku etalonu (AnTuTu), uz centrālo procesoru orientētu etalonu. (Geekbench), uz GPU orientēts etalons (GFXBench) un vairāki AI/ML etaloni (AIMark, AITuTu, MLPerf un Procyon). Katrs etalons tika izpildīts trīs reizes, tāpēc uzņēmums dalīja vidējo rezultātu trīs atkārtojumos. Turklāt uzņēmums saka, ka katrs etalons tika veikts, izmantojot Snapdragon 888 atsauces dizaina noklusējuma iestatījumus, kas nozīmē, ka tie nav iespējojuši nevienu augstas veiktspējas režīmu. Tomēr, tā kā etalona rādītāji mums tika nodrošināti, mēs nevaram paši pārbaudīt rezultātus vai testēšanas nosacījumus. Tiklīdz mēs iegūsim komerciālu ierīci ar Qualcomm Snapdragon 888, mēs atkārtoti izpildīsim šos etalonus.

Ja vēlaties izlasīt visas Qualcomm Snapdragon 888 mobilās platformas specifikācijas un funkcijas, iesaku izlasīt Idrees Patel lieliskais skaidrotājs Snapdragon 888 publicēts šī mēneša sākumā. Viņa rakstā ir detalizēti aprakstīti visi Qualcomm uzlabojumi CPU, GPU, modemam, savienojamības apakšsistēmai, ISP, AI dzinējam, DSP un visam pārējam. Ātrai uzziņai es izveidoju diagrammu, kurā salīdzinātas Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīces galvenās specifikācijas salīdzinājumā ar pārējās divas ierīces, kas izmantotas šajā etalonu salīdzinājumā: ar Snapdragon 865 darbināmā atsauces ierīce un ar Snapdragon 855 darbināmā Pixel 4 ka Es izmantoju pagājušā gada salīdzinošās novērtēšanas sesijā. Šo diagrammu varat atrast zemāk pirms etalona rezultātiem.

Qualcomm Snapdragon 888 etalona rezultāti

Testa ierīču specifikācijas

Qualcomm Snapdragon 855 (Google Pixel 4)

Qualcomm Snapdragon 865 (Qualcomm atsauces ierīce)

Qualcomm Snapdragon 888 (Qualcomm atsauces ierīce)

Procesors

  • 1x Kryo 485 (uz ARM Cortex A76 bāzes) galvenais kodols @ 2,84 GHz, 1x 512 KB L2 kešatmiņa
  • 3x Kryo 485 (balstīts uz ARM Cortex A76) veiktspējas kodoli @ 2,42 GHz, 3x 256 KB L2 kešatmiņa
  • 4x Kryo 385 (balstīts uz ARM Cortex A55) efektivitātes kodoli @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 kešatmiņa
  • 2 MB L3 kešatmiņa
  • 1x Kryo 585 (balstīts uz ARM Cortex A77) Prime kodols @ 2,84 GHz, 1x 512KB L2 kešatmiņa
  • 3x Kryo 585 (balstīts uz ARM Cortex A77) veiktspējas kodoli @ 2,4 GHz, 3x 256KB L2 kešatmiņa
  • 4x Kryo 385 (balstīts uz ARM Cortex A55) efektivitātes kodoli @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 kešatmiņa
  • 4 MB L3 kešatmiņa
  • 1x Kryo 680 (balstīts uz ARM Cortex X1) Prime kodols @ 2,84 GHz, 1x 1 MB L2 kešatmiņa
  • 3x Kryo 680 (balstīts uz ARM Cortex A78) veiktspējas kodoli @ 2,4 GHz, 3x 512KB L2 kešatmiņa
  • 4x Kryo 680 (balstīts uz ARM Cortex A55) efektivitātes kodoli @ 1,8 GHz, 4x 128KB L2 kešatmiņa
  • 4 MB L3 kešatmiņa

GPU

Adreno 640

Adreno 650

Adreno 660

Displejs

  • 2280x1080 izšķirtspēja
  • 60Hz atsvaidzes intensitāte
  • 2880x1440 izšķirtspēja
  • 60Hz atsvaidzes intensitāte
  • 2340x1080 izšķirtspēja
  • 120Hz atsvaidzes intensitāte

AI

  • Hexagon 690 ar sešstūra vektora paplašinājumiem un sešstūra tensora paātrinātāju
  • 4. paaudzes AI dzinējs
  • 7 TOPS
  • Hexagon 698 ar sešstūra vektora paplašinājumiem un jaunu sešstūra tensora paātrinātāju
  • 5. paaudzes AI dzinējs
  • Qualcomm Sensing Hub
  • 15 TOPS
  • Hexagon 780 ar Fused AI Accelerator arhitektūru
  • 6. paaudzes AI dzinējs
  • Qualcomm Sensing Hub (2. paaudze)
    • Jauns specializēts AI procesors
    • 80% uzdevumu samazināšana no Hexagon DSP
    • 5 reizes lielāka apstrādes jauda salīdzinājumā ar iepriekšējo gadu
  • 16x lielāka koplietojamā atmiņa
  • 50% ātrāks skalārais paātrinātājs, 2x ātrāks tenzora paātrinātājs salīdzinājumā ar iepriekšējo gadu
  • 26 TOPS

Atmiņa

  • 6 GB LPDDR4
  • 3 MB sistēmas līmeņa kešatmiņa
  • 12 GB LPDDR5
  • 3 MB sistēmas līmeņa kešatmiņa
  • 12 GB LPDDR5
  • 3 MB sistēmas līmeņa kešatmiņa

Uzglabāšana

64 GB UFS 2.1

128 GB UFS 3.0

512 GB UFS 3.0

ISP

  • Divi 14 bitu Spectra 380 ISP
  • Divi 14 bitu Spectra 480 ISP
  • 2,0 gigapikseļi sekundē
  • Trīskāršs 14 bitu Spectra 580 ISP
  • 2,7 gigapikseļi sekundē

Ražošanas process

7nm (TSMC's N7)

7 nm (TSMC N7P)

5nm (Samsung 5LPE)

Programmatūras versija

Android 10

Android 10

Android 11

Pārskats par etaloniem

Ar ievadiem no Mario Serrafero

  • AnTuTu: Šis ir holistisks etalons. AnTuTu pārbauda CPU, GPU un atmiņas veiktspēju, vienlaikus iekļaujot gan abstraktos testus, gan pēdējā laikā salīdzināmas lietotāja pieredzes simulācijas (piemēram, apakšpārbaude, kas ietver ritināšanu caur a ListView). Galīgais rezultāts tiek vērtēts atbilstoši dizainera apsvērumiem.
  • GeekBench: uz centrālo procesoru vērsts tests, kurā tiek izmantotas vairākas skaitļošanas slodzes, tostarp šifrēšana, saspiešana (teksts un attēli), renderēšana, fizikas simulācijas, datorredze, staru izsekošana, runas atpazīšana un konvolucionālā neironu tīkla secinājumi uz attēliem. Rezultātu sadalījums sniedz konkrētus rādītājus. Galīgais rezultāts tiek svērts saskaņā ar dizainera apsvērumiem, lielu uzsvaru liekot uz veselu skaitļu veiktspēju (65%), pēc tam peldošo veiktspēju (30%) un visbeidzot kriptovalūtu (5%).
  • GFXBench: mērķis ir simulēt videospēļu grafikas renderēšanu, izmantojot jaunākās API. Daudz ekrāna efektu un augstas kvalitātes tekstūras. Jaunākos testos tiek izmantots Vulkan, savukārt mantotajos testos tiek izmantota OpenGL ES 3.1. Izvadi ir kadri testa laikā un kadri sekundē (otrs skaitlis būtībā dalīts ar testa garumu), nevis svērtais rezultāts.
    • Acteku drupas: šie testi ir skaitļošanas ziņā smagākie, ko piedāvā GFXBench. Pašlaik populārākās mobilās mikroshēmas nevar uzturēt 30 kadrus sekundē. Konkrētāk, tests piedāvā patiešām lielu daudzstūru ģeometriju, aparatūras teselāciju, augstas izšķirtspējas faktūras, globālais apgaismojums un daudz ēnu kartēšanas, bagātīgi daļiņu efekti, kā arī ziedēšana un lauka dziļums ietekmi. Lielākā daļa no šiem paņēmieniem uzsvērs procesora ēnotāja skaitļošanas iespējas.
    • Manhetenas ES 3.0/3.1: Šis tests joprojām ir aktuāls, ņemot vērā to, ka mūsdienu spēles jau ir sasniegušas piedāvāto grafisko precizitāti un ievieš tādas pašas metodes. Tam ir sarežģīta ģeometrija, kas izmanto vairākus renderēšanas mērķus, atspulgus (kubiskās kartes), sieta renderēšanu, daudzus atliktā apgaismojuma avotus, kā arī ziedēšanu un lauka dziļumu pēcapstrādes gaitā.
  • MLPerf Mobile: MLPerf Mobile ir atvērtā koda etalons mobilās AI veiktspējas pārbaudei. Tas bija izveidoja MLCommons, bezpeļņas, atvērts inženierzinātņu konsorcijs, lai "nodrošināt pārredzamību un līdzvērtīgus konkurences apstākļus ML sistēmu, programmatūras un risinājumi." MLPerf Mobile pirmā iterācija nodrošina secinājumu veiktspējas etalonu nedaudzai datorredzei un dabiskai valodai apstrādes uzdevumi. Lai iegūtu papildinformāciju, skatiet papīru "MLPerf Mobile Inference etalons: kāpēc mobilā AI etalonuzdevumi ir grūti un ko ar to darīt."
    • Attēlu klasifikācija: Šis tests ietver etiķetes izsecināšanu ievades attēlam. Tipiski lietošanas gadījumi ietver fotoattēlu meklēšanu vai teksta izvilkšanu. Izmantotais atsauces modelis ir MobileNetEdgeTPU ar 4M parametriem, datu kopa ir ImageNet 2012 (224x224), un kvalitātes mērķis ir 98% no FP32 (76,19% Top-1).
    • Attēlu segmentēšana: Šis tests ietver ievades attēla sadalīšanu marķētos objektos. Tipiski lietošanas gadījumi ietver pašbraukšanu vai attālo uzrādi. Izmantotais atsauces modelis ir DeepLab v3+ ar 2M parametriem, datu kopa ir ADE20K (512x512), un kvalitātes mērķis ir 93% no FP32 (0,244 mAP).
    • Objekta noteikšana: Šis tests ietver robežlodziņu zīmēšanu ap objektiem, kā arī etiķetes nodrošināšanu šiem objektiem. Tipiski lietošanas gadījumi ietver kameras ievadi, piemēram, bīstamības noteikšanai vai satiksmes analīzei braukšanas laikā. Atsauces modelis ir SSD-MobileNet v2 ar 17 M parametriem, datu kopa ir COCO 2017 (300 x 300), un kvalitātes mērķis ir 97% no FP32 (54,8% milj.).
    • Valodas apstrāde: Šis tests ietver atbildi uz jautājumiem sarunvalodā. Tipiski lietošanas gadījumi ir tiešsaistes meklētājprogrammas. Atsauces modelis ir MobileBERT ar 25 M parametriem, datu kopa ir mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, un kvalitātes mērķis ir 93% no FP32 (93,98% F1).

AnTuTu rezultāti

Sākot ar AnTuTu, mēs redzam, ka Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīce ieguva gandrīz 17 000 punktu augstāka nekā Snapdragon 865 atsauces ierīce un gandrīz 350 000 punktu augstāka nekā Snapdragon 855 darbināmais Pixel 4. Aplūkojot CPU, GPU, Memory un UX apakšrezultātus (šeit nav parādīts), mēs varam redzēt, ka vislielākos veiktspējas uzlabojumus nodrošina GPU un atmiņa. Snapdragon 888 QRD AnTuTu GPU apakšpārbaudē ieguva par aptuveni 45,56% augstāku rezultātu, salīdzinot ar Snapdragon 865 QRD. Līdzīgi Snapdragon 888 QRD ieguva par aptuveni 52,08% augstāku rezultātu AnTuTu atmiņas apakšpārbaudē, salīdzinot ar Snapdragon 865 QRD. Salīdzinot ar Snapdragon 855 darbināmo Pixel 4, 888 QRD to pārspēja GPU un atmiņas apakštestos attiecīgi par 98,42% un 117,58%.

Tikmēr Snapdragon 888 QRD AnTuTu CPU apakšpārbaudē ieguva aptuveni par 30,05% un 90,28% augstāku rezultātu, salīdzinot ar Snapdragon 865 QRD un Snapdragon 855 darbināmo Pixel 4, attiecīgi. UX apakšrezultātu ir grūti salīdzināt, jo katra ierīce darbojās dažādās Android OS versijās (Pixel 4 un Snapdragon 865 QRD darbojās operētājsistēmā Android 10, kad es tos salīdzināju pagājušajā gadā, savukārt 888 QRD darbojas operētājsistēmā Android. 11.)

Lielais atmiņas veiktspējas pieaugums ir diezgan interesants. Gan 865 QRD, gan 888 QRD ir 12 GB LPDDR5 RAM, lai gan mēs nezinām, kāds ir RAM pulkstenis. Proti, 865 atbalsta līdz 16 GB LPDDR5 RAM pie 2750 MHz, savukārt 888 atbalsta līdz 16 GB LPDDR5 RAM ar 3200 MHz. Izciļņi CPU un GPU veiktspēja šeit nedaudz pārsniedz mūsu cerības, jo Qualcomm teica, ka Snapdragon 888 CPU un GPU pieaugums ir attiecīgi 25% un 35%. gada griezumā. Tomēr vairāk uz CPU un GPU orientētie etaloni, kas seko, liecina par ieguvumiem, kas vairāk atbilst mūsu cerībām.

Geekbench rezultāti

Operētājsistēmā Geekbench 5.0 Qualcomm Snapdragon 888 viena kodola un vairāku kodolu testos veic attiecīgi 22,17% un 9,97% augstākus rezultātus nekā Snapdragon 865. Salīdzinot ar Snapdragon 855, 888 darbojas attiecīgi par 89,17% un 51,82% labāk.

Qualcomm saka, ka Snapdragon 888 nodrošina CPU veiktspējas palielinājumu par 25%, salīdzinot ar Snapdragon 865. Centrālā procesora vienīgais ARM Cortex-X1 Prime kodols darbojas ar konservatīvu 2,84 GHz takts frekvenci — tādu pašu takts frekvenci kā pēdējās paaudzes ARM. Cortex-A77 Prime kodols — tāpēc, iespējams, mēs redzēsim 3+GHz takts frekvenci neizbēgamajam gada vidus Snapdragon 888 "Plus" atjaunot. Ja tas tā ir, mēs varam sagaidīt, ka CPU veiktspēja vēl vairāk uzlabosies, lai gan šobrīd ir godīgi teikt, ka ieguvumi ir stabili, tomēr tikai pieaugoši.

Tādējādi, ja veicat jaunināšanu no divus gadus veca flagmaņa, 888 vajadzētu nodrošināt ievērojamus CPU veiktspējas uzlabojumus. Ja veicat jaunināšanu no gadu veca flagmaņa, šie ieguvumi ir daudz mazāki. Es personīgi priecājos redzēt, kā Snapdragon 888 ierīce apstrādā konsoles emulāciju.

GFXBench rezultāti

Qualcomm nav atklājis Adreno 660 GPU kodolu skaitu vai maksimālo frekvenci Snapdragon 888, tāpēc mums ir maz ko teikt par GPU, izņemot tā veiktspējas pieaugumu. GFXBench Manhetenas testā, kas izmanto OpenGL ES 3.0 API un atveido 1080p ainu ārpus ekrāna, Snapdragon 888 bija vidējais kadru nomaiņas ātrums ir 169 kadri sekundē, kas ir par aptuveni 34,13% un 83,7% lielāks nekā Snapdragon 865 un 855 sasniegtais kadru nomaiņas ātrums attiecīgi. GFXBench Aztec Ruins testā, kas izmanto Vulkan grafikas API un atveido 1080p ainu ārpus ekrāna, Snapdragon 888 bija vidējais kadru nomaiņas ātrums ir 86 kadri sekundē, kas ir aptuveni par 38,71% un 95,45% lielāks nekā Snapdragon 865 un 855 sasniegtais kadru ātrums attiecīgi.

Nav ļoti daudz spēļu, kurām ir nepieciešams daudz GPU zirgspēku ( nesenais Genshin Impact ir viens izņēmums), taču uzlabota GPU veiktspēja ir noderīga ne tikai spēlēšanai. Taču spēles noteikti ir lielākais iemesls, kāpēc cilvēkiem rūpēs šie etalona rezultāti, un Snapdragon 888 noteikti nodrošina par 35% ātrāku grafikas atveidi un 20% labāku enerģijas efektivitāti gada griezumā. Tomēr šie rezultāti parāda tikai maksimālo GPU veiktspēju, tāpēc mums būs jāapmeklē vēlreiz GFXBench — tiklīdz esam iepazinušies ar komerciālo aparatūru — lai nodrošinātu etalona ilgtermiņa darbību veiktspējas testi.

MLPerf rezultāti

Iespējams, visinteresantākie ieguvumi ir AI veiktspējā. Qualcomm parasti katru gadu veic milzīgus lēcienus AI veiktspējā, bet šī gada ieguvumi ir iespaidīgākie. Snapdragon 888 AI dzinējs lepojas ar 26 TOPS veiktspēju, kas ir vairāk nekā Snapdragon 865 veiktspēja 15 TOPS un Snapdragon 855 veiktspēja 7 TOPS. Qualcomm lielu daļu no šī ieguvuma piešķir jaunajai Hexagon 780 DSP apvienotajai mākslīgā intelekta paātrinātāja arhitektūrai, apvienojot skalārie, vektoru un tenzoru paātrinātāji, lai novērstu fiziskos attālumus un apvienotu atmiņu datu koplietošanai un pārvietošanai efektīvi.

Tomēr mums ir grūti pierādīt, cik nozīmīgs patiesībā ir šis veiktspējas lēciens. Mēs esam padziļināti runājuši par AI salīdzināšanas grūtībām mūsu intervijās ar Qualcomm Treviss Lanjē, Gerijs Brotmens un Ziads Asgars. Labā ziņa ir tā, ka kopš mūsu diskusijām ar Qualcomm vadītājiem AI etalonu jomā ir panākts ievērojams progress.

Šī raksta sākumā mēs minējām, ka Qualcomm izmantoja 4 dažādus AI etalonus Snapdragon 888 atsauces ierīcē: AIMark, AITuTu, MLPerf un UL's Procyon. Iespējams, visdaudzsološākais no šiem etaloniem ir MLPerf Mobile, kas drīzumā tiks izlaists, atvērtā koda mobilā AI etalons, ko nodrošina vairāki SoC pārdevēji, ML ietvaru nodrošinātāji un modelis ražotājiem. Tā sākotnējā mobilo secinājumu rezultātu grupa ir publiska, tāpēc mēs izmantojām šos rezultātus, lai salīdzinātu ar Snapdragon 888. Rezultāti attiecas tikai uz 3 ierīcēm: ar MediaTek Dimensity 820 darbināmo Xiaomi Redmi 10X 5G, Qualcomm Snapdragon 865+ darbināms ASUS ROG Phone 3 un Exynos 990 darbināmais Samsung Galaxy Note 20 Ultra 5G. Qualcomm nesniedza latentuma rezultātus — tikai caurlaides skaitļus — tāpēc mēs neuzrādījām pilnos rezultātus kā ko iesnieguši pārdevēji lai pārbaudītu MLCommons.

Šajos atlasītajos datorredzes un dabiskās valodas apstrādes secinājumu etalonos mēs varam redzēt, ka Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīce sasniedza augstākos rezultātus visos četros testos. No 3 iepriekšējās paaudzes mikroshēmojumiem MediaTek Dimensity 820 pārspēja Snapdragon 865+ un Exynos 990 objektu noteikšanā, savukārt Exynos 990 pārspēja Snapdragon 865+ un Dimensity 820 NLP. Qualcomm Snapdragon 865+ kopumā bija konkurētspējīgs, attēla segmentācijas ziņā sasniedzot līdzvērtīgus rādītājus Dimensity 820 un pārspējot to NLP. Šajos īpašajos secinājumu testos ar šiem konkrētajiem modeļiem un datu kopām Snapdragon 888 pārspēja 3 pēdējās paaudzes mikroshēmojumus.

Būs interesanti redzēt, kādas lietojumprogrammas un funkcijas izstrādātāji un oriģinālo iekārtu ražotāji var izveidot, izmantojot Snapdragon 888 AI spējas. Datorredzei būs īpaši svarīga loma daudzajās ar AI uzlabotajās videogrāfijas funkcijās iespējams, redzēsim 2021. gadā, savukārt uzlabota NLP veiktspēja var ietekmēt arī blakus esošos video aspektus, piemēram, audio ierakstu.

Tomēr jāatzīmē, ka Snapdragon 888 rezultāti ir tādi nepārbaudīts MLCommons, jo daļa no organizācijas verifikācijas procesa prasa, lai ierīce būtu komerciāli pieejamas (Qualcomm atsauces ierīces netiek pārdotas ar mobilo sakaru operatora starpniecību vai kā atbloķētas ierīces tālrunis). Turklāt veiktspēja ir atkarīga no tā, kādi ML modeļi, skaitliskie formāti un ML ietvari ir izvēlēti, kā arī no tā, kādi ML paātrinātāji ir pieejami.

Secinājums

Qualcomm Snapdragon 888 atkal nodrošina pakāpeniskus CPU un GPU veiktspējas uzlabojumus, bet ievērojamus attēlu apstrādes un AI uzlabojumus. Ne daudzi cilvēki, kas jauninās no divus gadus vecas ierīces, pamanīs CPU un GPU uzlabojumus (ja vien viņi neplāno darboties emulatoriem vai spēlējot tādas spēles kā Genshin Impact), taču viņi noteikti pamanīs citus sasniegumus, kas ir veikti mobilajās ierīcēs tehnoloģija. Mūsdienās ierīcēm ir augstāks atsvaidzes intensitātes displejs, vairāk kameru ar augstākas izšķirtspējas attēla sensoriem, 5G savienojamības atbalsts un daudz kas cits. Milzīgo AI veiktspējas pieaugumu vidusmēra lietotājs nepamanīs, taču iespējas, kas pavērušās ar Qualcomm jauno mikroshēmojumu, ir aizraujošas pārdomām. Nākamgad gaidāmi reāllaika AI video uzlabojumi, vairāku kameru straumes un daudz kas cits. uzņēmumi, piemēram, Google, turpina pārsteigt ar izlaistajām funkcijām, kuras nodrošina apmācību mašīnmācība modeļiem.

Tomēr Qualcomm nav vienīgais uzņēmums, kas uzlabo savu SoC klāstu. Tiek uzskatīts, ka Samsung gaidāmais Exynos 2100 Galaxy S21 nodrošinās būtiskus veiktspējas uzlabojumus. Ir arī Huawei jaunais HiSilicon Kirin 9000 un MediaTek augošā mobilo ierīču SoC līnija Dimensity. Es ceru apmeklēt vēlreiz šos etalonus, ja mums būs vismaz viena augstākā līmeņa ierīce ar Samsung, Huawei un MediaTek nākamās paaudzes silīcijs.

Qualcomm Snapdragon 888 etalonuzdevumu demonstrācija

Šī raksta sākumā es minēju, ka Qualcomm kopīgoja ar mums iepriekš ierakstītu videoklipu. Ja jūs interesē, es augšupielādēju šo videoklipu pakalpojumā YouTube. Tas parāda, ka Snapdragon 888 izmanto visus etalonus, kurus es kopīgoju iepriekš, kā arī atlikušos AI etalonus, kurus es nedemonstrēju.

Tikmēr šeit ir tabula, ko Qualcomm mums sniedza, apkopojot Snapdragon 888 etalona rezultātus:

Etalona rezultāti no Qualcomm Snapdragon 888 atsauces ierīces. Avots: Qualcomm