Test porównawczy Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1: oczekiwania dotyczące wydajności flagowców z 2022 roku

Dopiero w zeszłym tygodniu pojawiło się nowe Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 na konferencji technologicznej firmy na Hawajach. Najnowszy chipset Qualcomm zawiera cały szereg istotnych ulepszeń, dzięki czemu jest to jedno z najbardziej ekscytujących urządzeń Qualcomm od dłuższego czasu. Chociaż firma wahała się, czy podać dogłębne szczegóły techniczne w niektórych aspektach (w tym zaniedbanie wspomnieć o nazwie wersji Adreno lub Kryo), nadal byliśmy w stanie uruchomić gamę popularnych testów porównawczych na Urządzenie referencyjne Snapdragon 8 Gen 1. Te testy porównawcze pomagają określić podstawowe oczekiwania dotyczące wydajności nadchodzących flagowców w 2022 roku, dając nam jeszcze jedną rzecz, na którą czekamy w przyszłym roku.

Na urządzeniu referencyjnym Snapdragon 8 Gen 1 przeprowadziliśmy jeden holistyczny test porównawczy (AnTuTu), test porównawczy zorientowany na procesor (Geekbench), test porównawczy skoncentrowany na GPU (GFXBench) i testy porównawcze MLPerf. Każdy test porównawczy został przeprowadzony trzykrotnie i wzięliśmy średnią z trzech wyników. Qualcomm domyślnie włączył opcję „UI Perf Mode”, którą my wyłączyliśmy, ponieważ skutecznie próbuje wymusić aplikacje do testów porównawczych do uruchamiania na rdzeniach Prime, aby uzyskać nieco wyższy wynik w niektórych przypadkach wzorce. Warto również zauważyć, że gdy dostaniemy w swoje ręce komercyjne urządzenie z Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1, powtórzymy te testy porównawcze.

Jeśli chcesz przeczytać o wszystkich specyfikacjach i funkcjach telefonu komórkowego Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 platformę, którą firma udostępniła do tej pory, to polecam lekturę naszego objaśnienia na temat Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1. Dla szybkiego odniesienia przygotowałem tabelę porównującą kluczowe specyfikacje Qualcomm Snapdragon 8 Urządzenie referencyjne Gen 1 w porównaniu z pozostałymi dwoma urządzeniami referencyjnymi użytymi w tym porównaniu porównawczym. Możesz znaleźć ten wykres poniżej przed wynikami testów porównawczych.

Qualcomm dostarczył nam zestaw oczekiwanych wyników testów porównawczych na podstawie własnych testów. Użyliśmy tego tylko w celach informacyjnych, a na dole tego artykułu dostępna jest tabela zawierająca wyniki testów porównawczych, które firma Qualcomm oczekiwała od urządzenia referencyjnego.

O tym artykule: Firma Qualcomm sponsorowała mojego kolegę, Bogaty Woods, aby wziąć udział w Snapdragon Tech Summit w Kona na Hawajach. Firma zapłaciła za jego lot i hotel. Jednak Qualcomm nie miał żadnego wkładu w treść tego artykułu.

Wyniki testów porównawczych Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Specyfikacje urządzeń testowych

Przegląd testów porównawczych. Kliknij aby rozszerzyć.

Przegląd testów porównawczych

• AnTuTu: To jest całościowy test porównawczy. AnTuTu testuje wydajność procesora, karty graficznej i pamięci, obejmując zarówno testy abstrakcyjne, jak i ostatnio powiązane symulacje doświadczenia użytkownika (na przykład podtest, który obejmuje przewijanie pliku a Widok listy). Ostateczna ocena jest ważona zgodnie z rozważaniami projektanta.
• GeekBench: Test skoncentrowany na procesorze, który wykorzystuje kilka obciążeń obliczeniowych, w tym szyfrowanie, kompresję (tekst i obrazy), renderowanie, symulacje fizyczne, wizja komputerowa, ray tracing, rozpoznawanie mowy i konwolucyjne wnioskowanie o sieci neuronowej na obrazach. Podział wyników daje określone wskaźniki. Końcowy wynik jest ważony zgodnie z rozważaniami projektanta, kładąc duży nacisk na wydajność liczb całkowitych (65%), następnie wydajność zmiennoprzecinkową (30%), a na końcu kryptografię (5%).
• GFXBench: Ma na celu symulowanie renderowania grafiki w grach wideo przy użyciu najnowszych interfejsów API. Wiele efektów ekranowych i wysokiej jakości tekstury. Nowsze testy używają Vulkan, podczas gdy starsze testy używają OpenGL ES 3.1. Wyjściami są ramki podczas testu i klatek na sekundę (druga liczba podzielona zasadniczo przez długość testu), zamiast wagi wynik.
  • Ruiny Azteków: Te testy są najbardziej obciążające obliczeniowo spośród testów oferowanych przez GFXBench. Obecnie topowe mobilne chipsety nie są w stanie obsłużyć 30 klatek na sekundę. W szczególności test oferuje geometrię o naprawdę dużej liczbie wielokątów, teselację sprzętową, tekstury o wysokiej rozdzielczości, globalne oświetlenie i mnóstwo map cieni, obfite efekty cząsteczkowe, a także rozkwit i głębia ostrości efekty. Większość z tych technik kładzie nacisk na możliwości obliczeniowe procesora.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Ten test pozostaje aktualny, biorąc pod uwagę, że współczesne gry osiągnęły już proponowaną wierność graficzną i stosują te same techniki. Zawiera złożoną geometrię wykorzystującą wiele celów renderowania, odbicia (mapy sześcienne), renderowanie siatkowe, wiele odroczonych źródeł światła, a także pokwitanie i głębię ostrości w przebiegu przetwarzania końcowego.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile to test porównawczy typu open source do testowania wydajności mobilnej sztucznej inteligencji. To było stworzony przez MLCommons, konsorcjum otwartej inżynierii non-profit, aby „zapewnić przejrzystość i równe szanse przy porównywaniu systemów uczenia maszynowego, oprogramowania i rozwiązania." Pierwsza iteracja MLPerf Mobile zapewnia test porównawczy wydajności wnioskowania dla garstki widzenia komputerowego i języka naturalnego zadania przetwarzania. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z artykułem „Test porównawczy wnioskowania mobilnego MLPerf: dlaczego test porównawczy mobilnej sztucznej inteligencji jest trudny i co z tym zrobić.”
  • Klasyfikacja obrazu: Ten test obejmuje wnioskowanie o etykiecie, która ma zostać zastosowana do obrazu wejściowego. Typowe przypadki użycia obejmują wyszukiwanie zdjęć lub wyodrębnianie tekstu. Zastosowany model referencyjny to MobileNetEdgeTPU z parametrami 4M, zbiór danych to ImageNet 2012 (224×224), a docelowa jakość to 98% FP32 (76,19% Top-1).
  • Segmentacja obrazu: Ten test polega na podziale obrazu wejściowego na oznaczone obiekty. Typowe przypadki użycia obejmują samodzielną jazdę lub teledetekcję. Zastosowanym modelem referencyjnym jest DeepLab v3+ z parametrami 2M, zbiorem danych jest ADE20K (512×512), a docelowa jakość to 93% FP32 (0,244 mAP).
  • Wykrywanie obiektów: Ten test obejmuje rysowanie ramek ograniczających wokół obiektów, a także umieszczanie etykiet dla tych obiektów. Typowe przypadki użycia obejmują wejście z kamery, takie jak wykrywanie zagrożeń lub analiza ruchu drogowego podczas jazdy. Modelem referencyjnym jest SSD-MobileNet v2 z 17 milionami parametrów, zbiorem danych jest COCO 2017 (300×300), a docelowa jakość to 97% FP32 (54,8% mIoU).
  • Przetwarzanie języka: Ten test polega na odpowiadaniu na pytania w sposób potoczny. Typowe przypadki użycia obejmują wyszukiwarki internetowe. Modelem referencyjnym jest MobileBERT z 25 milionami parametrów, zbiorem danych jest mini Squad (Zbiór danych odpowiadania na pytania Stanforda) v1.1 dev, a docelowa jakość to 93% FP32 (93,98% F1).

Czytaj więcej

---

Wyniki testów porównawczych

AnTuTu

Zaczynając od AnTuTu, widzimy, że urządzenie referencyjne Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 uzyskało znacznie wyższy niż w poprzednich latach, z dużym wzrostem rok do roku o około 240 000 zwrotnica. Jest to dość duża poprawa o około 33%, znacznie powyżej obietnic Qualcomm o 20% poprawie prędkości. To tylko jeden test, ale AnTuTu to świetne narzędzie do porównywania surowych zdolności obliczeniowych między urządzeniami, nawet jeśli nie wszystko to przekłada się na rzeczywiste użycie.

Geekbench

Jednak w Geekbench 5.0 to zupełnie inna historia. Snapdragon 8 Gen 1 wykazuje niewielką lub żadną przewagę nad urządzeniem referencyjnym Snapdragon 888 od ostatniego, a nawet cofa się pod względem wydajności, jeśli chodzi o wielordzeniowość. To nie jest tak, że mamy też niewypał – Qualcomm dał nam stronę informacyjną z wynikami testów porównawczych, których można oczekiwać od Snapdragon 8 Gen 1, a te są zgodne z tym, czego należy się spodziewać. W rzeczywistości wydajność pojedynczego rdzenia była wyższa niż górna granica, którą podał nam Qualcomm, podczas gdy wydajność wielordzeniowa była o 20 punktów poniżej dolnej granicy tego, czego można się spodziewać.

Powiedziawszy to, myślę, że jasne jest, że niezależnie od tego, jaki jest test, nie jest to testowanie, w którym Qualcomm wprowadził ulepszenia. Inne nasze testy wykazały znaczną poprawę w stosunku do chipsetów z poprzednich lat.

GFXBench

Qualcomm nie ujawnił zbyt wiele na temat nowego procesora graficznego Adreno w Snapdragon 8 Gen 1, więc nie mamy nic do powiedzenia na temat procesora graficznego poza jego wzrostem wydajności. Nie znamy liczby rdzeni, nie znamy częstotliwości i nie mamy nawet numeru wersji. W teście Manhattan GFXBench, który wykorzystuje OpenGL ES 3.0 API i renderuje scenę 1080p poza ekranem, Snapdragon 8 Gen 1 miał średnia liczba klatek na sekundę 221 fps, o około 31% i 75% wyższa niż liczba klatek na sekundę osiągana przez Snapdragon 888 i 865 odpowiednio. W teście GFXBench Aztec Ruins, który wykorzystuje graficzny interfejs API Vulkan i renderuje scenę 1080p poza ekranem, Snapdragon 8 Gen 1 miał średnią liczbę klatek na sekundę 41 klatek na sekundę. Jest jednak jedno zastrzeżenie; poprzednie wyniki na urządzeniach referencyjnych były testowane w 1080p, podczas gdy jedyny test Aztec Ruins, do którego mieliśmy dostęp, był w 1440p. Zwiększenie rozdzielczości do 1080p wymaga jednoczesnego renderowania o 43,75% więcej pikseli, dlatego wydajność spadła w tym teście.

Tylko niektóre bardzo najlepsze gry na Androida wymagają dużej mocy GPU, ale zwiększona wydajność GPU jest przydatna nie tylko w grach. To powiedziawszy, gry są zdecydowanie największym powodem, dla którego ludzie będą dbać o te wyniki testów porównawczych, i Wydaje się, że Snapdragon 8 Gen 1 zapewnia o 35% szybsze renderowanie grafiki i o 20% lepszą wydajność energetyczną rok później rok. Te wyniki pokazują jednak tylko szczytową wydajność GPU, więc będziemy musieli ponownie odwiedzić GFXBench — gdy dostaniemy w swoje ręce komercyjny sprzęt — w celu przeprowadzenia długoterminowej wydajności testu porównawczego testy.

MLPerf

Qualcomm był szczególnie ostrożny, jeśli chodzi o ulepszenia sztucznej inteligencji. Nie mamy żadnych danych dotyczących TOPS (bilionów operacji na sekundę), ale mamy informacje o innych ulepszeniach. Na przykład istnieje trzecia generacja centrum czujnikowego firmy, a także zademonstrowano szereg innych funkcji specyficznych dla SoC na Hawajach.

Trudno nam jednak wykazać, jak znaczący jest ten skok wydajności. Rozmawialiśmy dogłębnie o trudnościach związanych z testami porównawczymi AI podczas naszych wywiadów z Travis Lanier z Qualcomm, Gary Brotman i Ziad Asghar. Dobrą wiadomością jest to, że od czasu naszych rozmów z kierownictwem Qualcomm nastąpił znaczny postęp w dziedzinie testów porównawczych AI.

Najbardziej obiecujące dostępne obecnie testy porównawcze mają postać MLPerf Mobile, która jest test porównawczy mobilnej sztucznej inteligencji typu open source, wspierany przez wielu dostawców SoC, dostawców ram ML i model producenci. Jego początkowa partia wyników wnioskowania mobilnego jest publiczny, więc wykorzystaliśmy te wyniki do porównania Snapdragon 8 Gen 1 ze Snapdragonem 888 w Xiaomi Mix 4, Dimensity 1100 w Vivo S9 5G i Exynos 2100 w Samsung Galaxy S21 Plus. Nie otrzymaliśmy wyników dotyczących opóźnień — tylko dane dotyczące przepustowości — więc nie sporządziliśmy pełnych wyników przedstawionych przez dostawców do weryfikacji przez MLCommons.

Widzimy to w tych wybranych testach porównawczych wnioskowania w zakresie wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego że urządzenie referencyjne Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 uzyskało najwyższe wyniki we wszystkich czterech testach wg daleko. Demensity 1100 wypadło ogólnie dość słabo. Qualcomm Snapdragon 888 nadal wygodnie pokonał innych w tym teście, ale Snapdragon 8 Gen 1 jest na innym poziomie we wszystkich tych testach.

Ciekawie będzie zobaczyć, jakie aplikacje i funkcje mogą tworzyć programiści i producenci OEM, korzystając ze zdolności AI Snapdragon 8 Gen 1. Wizja komputerowa będzie odgrywać szczególnie ważną rolę w wielu funkcjach wideo wspomaganych przez sztuczną inteligencję prawdopodobnie zobaczymy w 2022 r., podczas gdy ulepszona wydajność NLP może również wpłynąć na sąsiednie aspekty wideo, takie jak dźwięk nagranie. Firmy takie jak Google pracują nad Tensor Google popchnie również innych dostawców SoC w tym dziale.

Wniosek

Tabela, którą Qualcomm dostarczył nam z oczekiwanymi wynikami testów porównawczych, znajduje się poniżej, co można zobaczyć w większości zgodne z wynikami, które osiągnęliśmy powyżej.

Oczekiwane wyniki testów porównawczych dla projektu referencyjnego Snapdragon 8 Gen 1 (od Qualcomm)

Reper	Wersja	metoda	Oczekiwany zakres wyników
System	Geekbench ST	v5.4.2	Średnia z 3 iteracji	~1220 - 1233
System	Geekbench MT	v5.4.2	Średnia z 3 iteracji	~3770 - 3810
System	AnTuTu	v9.2.1	Średnia z 3 iteracji	Pierwsze uruchomienie: ~1mŚr z 3 iteracji: ~980K
System	PCMark	v3.0.4061	Średnia z 3 iteracji	~ 17 tys
Przeglądarka (Chrome v95.0.4638.74 64-bitowy)	JetStream	v2.0	Średnia z 3 iteracji	~135 - 140
Przeglądarka	Prędkościomierz	v2.0	Średnia z 3 iteracji	~123 - 126
Przeglądarka	WebXPRT	v3.0	Średnia z 3 iteracji	~194 - 197
sztuczna inteligencja	AITuTu	v2.0	Średnia z 3 iteracji	~2,550,000 - 2,600,000
sztuczna inteligencja	AIMark	v3.0	Średnia z 3 iteracji	~ 97 tys
sztuczna inteligencja	MLPerf (na osobnym QRD, ponieważ uruchomienie zajmuje 30 minut)	v1.1	Średnia z 3 iteracji	Klasa obrazu: ~2435 - 2450 Wykrywanie obiektów: ~1180 - 1250 Segment obrazu: ~520 - 540 Rozumienie języka: ~38 - 40 Klasa obrazu (offline): ~3580 - 3650
sztuczna inteligencja	ETH AIB	v4.0.4	Średnia z 3 iteracji	~530 - 550 tys
Grafika	GFXBench Manhattan 3.0 poza ekranem (1080p) (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~267 - 268 klatek na sekundę
Grafika	GFXBench T-Rex – Poza ekranem (1080p) (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~450 - 452 kl./s
Grafika	GFXBench Manhattan 3.1 poza ekranem (1080p) (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~176 klatek na sekundę
Grafika	GFXBench Pościg samochodowy poza ekranem (1080p) ES3.1 (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~97 - 98 klatek na sekundę
Grafika	GFXBench Aztec Ruins Vulkan (wysoki poziom) poza ekranem (1440p) (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~49 klatek na sekundę
Grafika	GFXBench Aztec Ruins OpenGL (High Tier) Poza ekranem (1440p) (FPS)	v5.0	Średnia z 3 iteracji	~43 kl./s

Czytaj więcej

Snapdragon 8 Gen 1 przynosi mnóstwo ulepszeń w stosunku do zeszłorocznego chipsetu, zwłaszcza jeśli chodzi o sztuczną inteligencję. Chociaż wyniki Geekbench związane z procesorem są zdecydowanie dziwne, jasne jest, że istnieją ogólne ulepszenia. Jeśli dokonujesz aktualizacji z urządzenia, które jest dwa lata starsze (lub starsze), ulepszenia będą prawdopodobnie zauważalne, chociaż ogromny wzrost wydajności sztucznej inteligencji prawdopodobnie pozostanie niezauważony przez większość. Firmy rzadko wykorzystują pełny potencjał sztucznej inteligencji, jeśli chodzi o chipsety Qualcomm, i prawdopodobnie tutaj znowu będzie tak samo.

Warto również zauważyć, że przy rosnącej konkurencji warto poczekać, aby zobaczyć, co zrobią Samsung i MediaTek. The Wymiar 9000 chipset ma potencjał, by zmierzyć się ze Snapdragonem 8 Gen 1, jeśli chodzi o wydajność, a tak naprawdę niewiele wiemy jeszcze o nadchodzącym Exynos 2200. Osobiście nie mogę się doczekać powrotu do tych testów porównawczych na komercyjnym urządzeniu w przyszłości, szczególnie w bardziej kontrolowanych warunkach.