Qualcomm Snapdragon 888-standarder: Her er hvordan 2021s flaggskip 5G-telefoner vil prestere

Tidligere denne måneden inviterte Qualcomm journalister til et virtuelt Snapdragon Tech Summit hvor de annonserte Snapdragon 888 mobil plattform. Qualcomms siste 8-serie SoC gir store forbedringer til bildebehandling og maskinlæring, men bare inkrementelle forbedringer av CPU- og GPU-ytelse. For å finne ut hvor mye kraftigere Qualcomms siste brikkesett er, får vi vanligvis muligheten til å kjøre benchmarks på referansemaskinvaren. På grunn av COVID-19 kunne Qualcomm imidlertid ikke arrangere en personlig benchmarking-økt, så i stedet sendte de oss en forhåndsinnspilt video som viser en Qualcomm Snapdragon 888 referanseenhet som kjører spekteret av populære benchmarks.

På Snapdragon 888-referanseenheten kjørte Qualcomm en helhetlig benchmark (AnTuTu), en CPU-sentrisk benchmark (Geekbench), en GPU-sentrisk benchmark (GFXBench), og flere AI/ML benchmarks (AIMark, AITuTu, MLPerf og Procyon). Hver benchmark ble kjørt tre ganger, så selskapet delte gjennomsnittsresultatet over tre iterasjoner. I tillegg sier selskapet at de kjørte hver benchmark ved å bruke standardinnstillingene på Snapdragon 888-referansedesignet, noe som betyr at de ikke aktivert noen høyytelsesmodus. Men fordi referansepoengene ble gitt for oss, kan vi ikke bekrefte resultatene eller testforholdene for oss selv. Når vi får tak i en kommersiell enhet med Qualcomm Snapdragon 888, kjører vi disse referansene på nytt.

Hvis du er interessert i å lese opp alle spesifikasjonene og funksjonene til Qualcomm Snapdragon 888 mobilplattform, så anbefaler jeg å lese Idrees Patels utmerkede forklaring på Snapdragon 888 publisert tidligere denne måneden. Artikkelen hans går i detalj om alle forbedringene Qualcomm har gjort til CPU, GPU, modem, tilkoblingsundersystem, ISP, AI-motor, DSP og alt annet. For rask referanse har jeg satt sammen et diagram som sammenligner nøkkelspesifikasjonene til Qualcomm Snapdragon 888-referanseenheten sammenlignet med de to andre enhetene som ble brukt i denne sammenligningen: den Snapdragon 865-drevne referanseenheten og Snapdragon 855-drevne Pixel 4 at Jeg brukte i fjorårets benchmarking-økt. Du finner det diagrammet nedenfor foran referanseresultatene.

Qualcomm Snapdragon 888-referanseresultater

Testenheters spesifikasjoner

Oversikt over benchmarks

Med innspill fra Mario Serrafero

• AnTuTu: Dette er en helhetlig benchmark. AnTuTu tester CPU-, GPU- og minneytelsen, mens den inkluderer både abstrakte tester og, som på det siste, relaterte brukeropplevelsessimuleringer (for eksempel deltesten som involverer å bla gjennom en Listevisning). Den endelige poengsummen vektes i henhold til designerens betraktninger.
• GeekBench: En CPU-sentrisk test som bruker flere beregningsmessige arbeidsbelastninger, inkludert kryptering, komprimering (tekst og bilder), gjengivelse, fysikksimuleringer, datasyn, strålesporing, talegjenkjenning og konvolusjonell nevrale nettverksslutning på bilder. Poengfordelingen gir spesifikke beregninger. Den endelige poengsummen er vektet i henhold til designerens betraktninger, og legger stor vekt på heltallsytelse (65 %), deretter flytende ytelse (30 %) og til slutt krypto (5 %).
• GFXBench: Tar sikte på å simulere videospillgrafikkgjengivelse ved hjelp av de nyeste API-ene. Massevis av effekter på skjermen og høykvalitets teksturer. Nyere tester bruker Vulkan mens eldre tester bruker OpenGL ES 3.1. Utgangene er rammer under test og bilder per sekund (det andre tallet delt på testlengden, egentlig), i stedet for en vektet score.
  • Aztekiske ruiner: Disse testene er de mest beregningstunge som tilbys av GFXBench. For øyeblikket kan ikke de beste mobile brikkesettene opprettholde 30 bilder per sekund. Spesielt tilbyr testen veldig høy polygonantallsgeometri, maskinvaretesselasjon, høyoppløselige teksturer, global belysning og rikelig med skyggekartlegging, rikelige partikkeleffekter, samt oppblomstring og dybdeskarphet effekter. De fleste av disse teknikkene vil understreke prosessorens skyggeberegningsevne.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Denne testen er fortsatt relevant gitt at moderne spill allerede har kommet frem til den foreslåtte grafiske troskapen og implementerer de samme typene teknikker. Den har kompleks geometri som bruker flere gjengivelsesmål, refleksjoner (kubikkkart), maskegjengivelse, mange utsatte lyskilder, samt oppblomstring og dybdeskarphet i et etterbehandlingspass.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile er en åpen kildekode-benchmark for testing av mobil AI-ytelse. Det var opprettet av MLCommons, et non-profit, åpent ingeniørkonsortium, for å "levere åpenhet og like konkurransevilkår for å sammenligne ML-systemer, programvare og løsninger." MLPerf Mobiles første iterasjon gir en inferens-ytelse-benchmark for en håndfull datasyn og naturlig språk behandle oppgaver. For mer informasjon, se papiret "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Hvorfor Mobile AI Benchmarking er vanskelig og hva du skal gjøre med det."
  • Bildeklassifisering: Denne testen innebærer å utlede en etikett som skal brukes på et inndatabilde. Typiske brukstilfeller inkluderer bildesøk eller tekstutvinning. Referansemodellen som brukes er MobileNetEdgeTPU med 4M parametere, datasettet er ImageNet 2012 (224x224), og kvalitetsmålet er 98 % av FP32 (76,19 % Topp-1).
  • Bildesegmentering: Denne testen involverer partisjonering av et inngangsbilde i merkede objekter. Typiske brukstilfeller inkluderer selvkjøring eller fjernmåling. Referansemodellen som brukes er DeepLab v3+ med 2M parametere, datasettet er ADE20K (512x512), og kvalitetsmålet er 93 % av FP32 (0,244 mAP).
  • Objektgjenkjenning: Denne testen innebærer å tegne avgrensingsbokser rundt objekter, samt å gi en etikett for disse objektene. Typiske brukstilfeller involverer kamerainndata som for å oppdage fare eller trafikkanalyse mens du kjører. Referansemodellen er SSD-MobileNet v2 med 17M parametere, datasettet er COCO 2017 (300x300), og kvalitetsmålet er 97 % av FP32 (54,8 % mIoU).
  • Språkbehandling: Denne testen innebærer å svare på spørsmål i daglig tale. Typiske brukstilfeller inkluderer søkemotorer på nettet. Referansemodellen er MobileBERT med 25M parametere, datasettet er mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, og kvalitetsmålet er 93 % av FP32 (93,98 % F1).

AnTuTu resultater

Fra og med AnTuTu kan vi se at Qualcomm Snapdragon 888-referanseenheten fikk nesten 17 000 poeng høyere enn Snapdragon 865-referanseenheten og nesten 350 000 poeng høyere enn den Snapdragon 855-drevne Pixel 4. Når du ser på CPU-, GPU-, Memory- og UX-subscores (ikke vist her), kan vi se at de største forbedringene i ytelse kommer fra GPU og minne. Snapdragon 888 QRD scoret omtrent 45,56 % høyere i AnTuTus GPU-deltest sammenlignet med Snapdragon 865 QRD. Tilsvarende scoret Snapdragon 888 QRD omtrent 52,08 % høyere i AnTuTus minnedeltest sammenlignet med Snapdragon 865 QRD. Sammenlignet med den Snapdragon 855-drevne Pixel 4, overgikk 888 QRD den i GPU- og minnedeltestene med henholdsvis 98,42 % og 117,58 %.

I mellomtiden scoret Snapdragon 888 QRD omtrent 30,05 % og 90,28 % høyere i AnTuTus CPU-deltest sammenlignet med henholdsvis Snapdragon 865 QRD og Snapdragon 855-drevne Pixel 4. UX-underpoengsummen er vanskelig å sammenligne på grunn av de forskjellige Android OS-versjonene hver enhet kjørte (Pixel 4 og Snapdragon 865 QRD kjørte Android 10 da jeg sammenlignet dem i fjor, mens 888 QRD kjører Android 11.)

Den store økningen i minneytelse er ganske interessant. Både 865 QRD og 888 QRD har 12 GB LPDDR5 RAM, selv om vi ikke vet hva RAM er klokket til. Spesielt støtter 865 opptil 16 GB LPDDR5 RAM ved 2750MHz, mens 888 støtter opptil 16 GB LPDDR5 RAM ved 3200MHz. Humpene i CPU og GPU ytelsen her er litt over forventningene våre, som Qualcomm sa at Snapdragon 888s CPU- og GPU-gevinster er henholdsvis 25 % og 35 % år på år. De mer CPU- og GPU-sentriske benchmarkene som følger viser gevinster som er mer i tråd med forventningene våre.

Geekbench-resultater

I Geekbench 5.0 presterer Qualcomm Snapdragon 888 22,17 % og 9,97 % høyere i henholdsvis single-core og multi-core tester sammenlignet med Snapdragon 865. Sammenlignet med Snapdragon 855, yter 888 henholdsvis omtrent 89,17 % og 51,82 % bedre.

Qualcomm sier at Snapdragon 888 gir en 25% økning i CPU-ytelse i forhold til Snapdragon 865. CPUens eneste ARM Cortex-X1 Prime-kjerne er klokket til en konservativ 2,84 GHz - samme klokkehastighet som siste generasjons ARM Cortex-A77 Prime core - så det er mulig at vi vil se en 3+GHz klokkehastighet for den uunngåelige Snapdragon 888 "Plus" på midten av året forfriske. Hvis det er tilfelle, kan vi forvente at CPU-ytelsen forbedres ytterligere, men akkurat nå er det rimelig å si at gevinstene er solide, men bare inkrementelle.

Derfor, hvis du oppgraderer fra et to år gammelt flaggskip, bør 888 gi store forbedringer i CPU-ytelsen. Hvis du oppgraderer fra et år gammelt flaggskip, er disse gevinstene mye mindre. Jeg er personlig spent på å se hvordan en Snapdragon 888-enhet håndterer konsollemulering.

GFXBench-resultater

Qualcomm har ikke avslørt kjernetall eller maksimal frekvens til Adreno 660 GPU i Snapdragon 888, så vi har lite å si om GPUen annet enn dens gevinster i ytelse. I GFXBenchs Manhattan-test, som bruker OpenGL ES 3.0 API og gjengir en 1080p-scene utenfor skjermen, hadde Snapdragon 888 en gjennomsnittlig bildehastighet på 169 bilder per sekund, omtrent 34,13 % og 83,7 % høyere enn bildehastighetene oppnådd av Snapdragon 865 og 855 hhv. I GFXBenchs Aztec Ruins-test, som bruker Vulkan graphics API og gjengir en 1080p-scene utenfor skjermen, hadde Snapdragon 888 en gjennomsnittlig bildehastighet på 86 bilder per sekund, omtrent 38,71 % og 95,45 % høyere enn bildehastighetene oppnådd av Snapdragon 865 og 855 hhv.

Det er ikke så mange spill som krever mye GPU-hestekrefter (den nylige Genshin Impact er ett unntak), men forbedret GPU-ytelse er nyttig for mer enn bare spill. Men spill er definitivt den største grunnen til at folk vil bry seg om disse referanseresultatene, og Snapdragon 888 leverer definitivt med sin 35 % raskere grafikkgjengivelse og 20 % bedre strømeffektivitet år på år. Disse resultatene viser imidlertid bare den høyeste GPU-ytelsen, så vi må se på nytt GFXBench - når vi først har fått tak i kommersiell maskinvare - for å kjøre referanseindeksens langsiktige ytelsestester.

MLPerf-resultater

De mest interessante gevinstene er kanskje i AI-ytelse. Qualcomm gjør generelt store sprang i AI-ytelse hvert år, men årets gevinster er de mest imponerende. Snapdragon 888s AI-motor har 26 TOPS-ytelse, en økning fra 15 TOPS-ytelsen til Snapdragon 865 og 7 TOPS-ytelsen til Snapdragon 855. Qualcomm krediterer mye av denne gevinsten til den nye sammensmeltede AI-akseleratorarkitekturen til Hexagon 780 DSP, og smelter sammen skalar-, vektor- og tensorakseleratorer for å eliminere fysiske avstander og bassengminne for deling og flytting av data effektivt.

Det er imidlertid vanskelig for oss å demonstrere hvor betydelig dette spranget i ytelse faktisk er. Vi har snakket i dybden om vanskelighetene med AI-benchmarking under intervjuene våre med Qualcomms Travis Lanier, Gary Brotman og Ziad Asghar. Den gode nyheten er at siden diskusjonene våre med Qualcomm-ledere har det vært betydelige fremskritt innen AI-benchmarks.

I begynnelsen av denne artikkelen nevnte vi at Qualcomm kjørte 4 forskjellige AI-benchmarks på Snapdragon 888-referanseenheten: AIMark, AITuTu, MLPerf og ULs Procyon. Den kanskje mest lovende av disse referansene er MLPerf Mobile, som snart er utgitt, åpen kildekode mobil AI-benchmark støttet av flere SoC-leverandører, ML-rammeverkleverandører og modell produsenter. Den første gruppen med mobile slutningsresultater er offentlig, så vi brukte disse resultatene til å sammenligne med Snapdragon 888. Resultatene dekker bare 3 enheter: den MediaTek Dimensity 820-drevne Xiaomi Redmi 10X 5G, Qualcomm Snapdragon 865+-drevet ASUS ROG Phone 3, og den Exynos 990-drevne Samsung Galaxy Note 20 Ultra 5G. Qualcomm ga ikke latensresultater - bare gjennomstrømningstall - så vi plottet ikke de fullstendige resultatene som sendt inn av leverandørene for verifisering av MLCommons.

I disse utvalgte datasyn og naturlig språkbehandlings referansemålinger kan vi se at Qualcomm Snapdragon 888-referanseenheten oppnådde de høyeste poengsummene i alle fire testene. Av de 3 forrige generasjons brikkesett overgikk MediaTeks Dimensity 820 Snapdragon 865+ og Exynos 990 i objektdeteksjon, mens Exynos 990 overgikk Snapdragon 865+ og Dimensity 820 i NLP. Qualcomms Snapdragon 865+ var generelt konkurransedyktig, og scoret på nivå med Dimensity 820 i bildesegmentering og overgikk den i NLP. I disse spesifikke slutningstestene med disse spesifikke modellene og datasettene, overgikk Snapdragon 888 de 3 siste generasjons brikkesettene.

Det vil være interessant å se hvilke applikasjoner og funksjoner utviklere og OEM-er kan lage ved å bruke AI-evnen til Snapdragon 888. Datasyn vil spille en spesielt viktig rolle i de mange AI-forbedrede video-funksjonene vi kommer til trolig se i 2021, mens forbedret NLP-ytelse også kan påvirke videoaspekter som lyd innspilling.

Vi bør imidlertid merke oss at resultatene til Snapdragon 888 er ubekreftet av MLCommons siden en del av organisasjonens verifiseringsprosess krever at enheten er kommersielt tilgjengelig (Qualcomms referanseenheter selges ikke gjennom en operatør eller som en ulåst telefon). Videre avhenger ytelsen av hvilke ML-modeller, numeriske formater og ML-rammeverk som velges, samt hvilke ML-akseleratorer som er tilgjengelige.

Konklusjon

Qualcomms Snapdragon 888 bringer nok en gang inkrementelle forbedringer til CPU- og GPU-ytelse, men massive forbedringer til bildebehandling og AI. Ikke mange som oppgraderer fra en to år gammel enhet vil legge merke til forbedringene i CPU og GPU (med mindre de planlegger å kjøre emulatorer eller spille spill som Genshin Impact), men de vil definitivt legge merke til de andre fremskritt som har blitt gjort på mobil teknologi. Enheter har skjermer med høyere oppdateringsfrekvens, flere kameraer med bildesensorer med høyere oppløsning, støtte for 5G-tilkobling og mye mer i disse dager. De enorme gevinstene i AI-ytelse vil gå ubemerket av den gjennomsnittlige brukeren, men mulighetene som har åpnet seg med Qualcomms nye brikkesett er spennende å tenke på. Sanntids AI-videoforbedringer, strømmer med flere kameraer og mye mer er i horisonten neste år, og selskaper som Google fortsetter å overraske med funksjonene de lanserer støttet av opplæring i maskinlæring modeller.

Qualcomm er imidlertid ikke det eneste selskapet som gjør forbedringer i SoC-serien. Samsungs kommende Exynos 2100 for Galaxy S21 sies å gi store ytelsesforbedringer. Det er også Huaweis nye HiSilicon Kirin 9000 og MediaTeks voksende Dimensity-linje med mobile SoC-er. Jeg håper å komme tilbake disse referansene når vi har minst én topp-av-linje-enhet med Samsungs, Huaweis og MediaTeks neste generasjon silisium.

Qualcomm Snapdragon 888 Benchmarking-demo

Jeg nevnte i begynnelsen av denne artikkelen at Qualcomm delte en forhåndsinnspilt video med oss. Hvis du er interessert, har jeg lastet opp den videoen til YouTube. Den viser Snapdragon 888 som kjører alle referansene jeg delte ovenfor, samt de gjenværende AI-referansene som jeg ikke viste frem.

I mellomtiden, her er tabellen som Qualcomm ga oss som oppsummerer Snapdragon 888s referanseresultater: