Benchmarking Snapdragon 8 Gen 2: Ustalanie oczekiwań wobec flagowych smartfonów w 2023 roku

Dopiero w zeszłym tygodniu ukazała się informacja o tzw Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 na firmowym szczycie technologicznym na Hawajach. Najnowsze pakiety chipsetów Qualcomm zawierają ulepszone specyfikacje i proces produkcyjny TSMC, który, jeśli można zastosować 8 Plus Gen 1, powinien zapewnić pewien wzrost wydajności. Co więcej, chociaż firma wahała się, czy w niektórych aspektach podać szczegółowe szczegóły techniczne (w tym zaniedbując wspomnij o nazwie wersji Adreno lub Kryo), nadal moglibyśmy przeprowadzić całą gamę popularnych testów porównawczych na referencyjnym Snapdragonie 8 Gen 2 urządzenie. Te testy porównawcze pomagają ustalić podstawowe oczekiwania dotyczące wydajności nadchodzących flagowców w 2023 roku, dając nam coś, na co możemy się doczekać.

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

Jak porównaliśmy Snapdragon 8 Gen 2

Na urządzeniu referencyjnym Snapdragon 8 Gen 2 firmy Qualcomm przeprowadziliśmy jeden całościowy test porównawczy (AnTuTu), test porównawczy skoncentrowany na procesorze (Geekbench), test porównawczy skoncentrowany na GPU (GFXBench) i testy porównawcze MLPerf. Każdy test porównawczy przeprowadzono trzykrotnie i wyciągnęliśmy średnią z trzech wyników. Qualcomm domyślnie włączył opcję „Tryb wydajności interfejsu użytkownika”, którą pozostawiliśmy włączoną. Skutecznie próbuje zmusić aplikacje testujące do działania na rdzeniach Prime, aby uzyskać nieco wyższy wynik w niektórych testach, więc pamiętaj o tym, przeglądając te wyniki. Warto również zauważyć, że gdy tylko w nasze ręce trafi komercyjne urządzenie z Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2, ponownie przeprowadzimy te testy porównawcze.

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

Przegląd testów porównawczych Snapdragon 8 Gen 2

• AnTuTu: To jest całościowy punkt odniesienia. AnTuTu testuje wydajność procesora, karty graficznej i pamięci, uwzględniając zarówno testy abstrakcyjne, jak i, ostatnio, powiązane symulacje doświadczenia użytkownika (na przykład podtest polegający na przewijaniu pliku Widok listy). Ocena końcowa jest ważona zgodnie z przemyśleniami projektanta.
• GeekBench: Jest to test skoncentrowany na procesorze, który wykorzystuje kilka obciążeń obliczeniowych, w tym szyfrowanie, kompresję (tekst i obrazy), renderowanie, symulacje fizyczne, wizja komputerowa, śledzenie promieni, rozpoznawanie mowy i wnioskowanie o splotowych sieciach neuronowych obrazy. Podział wyników podaje konkretne wskaźniki. Ostateczna ocena jest ważona zgodnie z przemyśleniami projektanta, kładącego duży nacisk na wydajność liczb całkowitych (65%), następnie wydajność zmiennoprzecinkową (30%) i wreszcie kryptografię (5%).
• GFXBench: Ma na celu symulowanie renderowania grafiki w grach wideo przy użyciu najnowszych interfejsów API, które obejmują wiele efektów ekranowych i wysokiej jakości tekstur. Nowsze testy wykorzystują Vulkan, podczas gdy starsze testy wykorzystują OpenGL ES 3.1. Dane wyjściowe to ramki podczas testu i klatek na sekundę (w zasadzie druga liczba podzielona przez długość testu) zamiast wyniku ważonego.
  • Ruiny Azteków: Te testy są najbardziej wymagające obliczeniowo w ofercie GFXBench. Obecnie najlepsze chipsety mobilne nie są w stanie utrzymać 30 FPS. W szczególności test oferuje naprawdę wysoką geometrię wielokątów, teselację sprzętową, tekstury o wysokiej rozdzielczości, globalne oświetlenie i mnóstwo mapowania cieni, mnóstwo efektów cząsteczkowych, a także rozkwit i głębia ostrości efekty. Większość z tych technik będzie podkreślać możliwości procesora w zakresie przetwarzania cieni.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Ten test pozostaje istotny, biorąc pod uwagę, że współczesne gry osiągnęły już proponowaną jakość graficzną i wykorzystują te same techniki. Charakteryzuje się złożoną geometrią wykorzystującą wiele celów renderowania, odbicia (mapy sześcienne), renderowanie siatki, wiele odroczonych źródeł światła, a także rozkwit i głębię ostrości w trakcie przetwarzania końcowego.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile to test porównawczy typu open source do testowania wydajności mobilnej sztucznej inteligencji. To było stworzony przez MLCommons, otwartego konsorcjum inżynieryjnego non-profit, którego zadaniem jest „zapewnienie przejrzystości i równych warunków działania w zakresie porównywania systemów uczenia maszynowego, oprogramowania i rozwiązania." Pierwsza iteracja MLPerf Mobile stanowi punkt odniesienia dla wydajności wnioskowania dla kilku systemów widzenia komputerowego i języka naturalnego zadania przetwarzania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz ten papier zatytułowany „Benchmark wnioskowania mobilnego MLPerf: dlaczego test porównawczy mobilnej sztucznej inteligencji jest trudny i co z tym zrobić”.
  • Klasyfikacja obrazu: Ten test polega na wywnioskowaniu etykiety, którą należy zastosować do obrazu wejściowego. Typowe przypadki użycia obejmują wyszukiwanie zdjęć lub wyodrębnianie tekstu. Zastosowanym modelem referencyjnym jest 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 podzieleniu obrazu wejściowego na oznaczone obiekty. Typowe przypadki użycia obejmują jazdę autonomiczną lub teledetekcję. Zastosowanym modelem referencyjnym jest DeepLab v3+ z parametrami 2M, zestaw danych to ADE20K (512×512), a docelowa jakość to 93% FP32 (0,244 mAP).
  • Wykrywanie obiektów: Ten test polega na narysowaniu obwiedni wokół obiektów i zapewnieniu etykiet dla tych obiektów. Typowe przypadki użycia obejmują wejście z kamery, na przykład do wykrywania zagrożeń lub analizy ruchu drogowego podczas jazdy. Modelem referencyjnym jest SSD-MobileNet v2 z parametrami 17M, zbiór danych to COCO 2017 (300×300), a docelowa jakość to 97% FP32 (54,8% mIoU).
  • Przetwarzanie języka: Test ten polega na odpowiadaniu na pytania w sposób potoczny. Typowe przypadki użycia obejmują wyszukiwarki internetowe. Modelem referencyjnym jest MobileBERT z parametrami 25M, zestaw danych to mini Squad (zestaw danych odpowiedzi na pytania Stanforda) v1.1 dev, a docelowa jakość to 93% FP32 (93,98% F1).

Wyniki testów porównawczych

Antutu

Podobnie jak w poprzednich latach, widzimy około 10% poprawę wyniku AnTuTu w przypadku tegorocznego Snapdragona 8 Gen 2. To na tyle znacząca poprawa, która już na wstępie sugeruje, że Snapdragon 8 Gen 2 jest chipsetem o większej mocy niż jakikolwiek inny dotychczasowy układ Qualcomma. Nie jest to do końca zgodne z o 35% większą wydajnością procesora, ale biorąc pod uwagę, że AnTuTu jest całościowym punktem odniesienia, nie musi to oznaczać, że w pełni odzwierciedli wzrost wydajności procesora.

Geekbencha 5

Jednak w Geekbenchu Jest miernik wydajności skoncentrowany na procesorze. Widzimy prawie 30% wzrost wydajności wielordzeniowej, co wydaje się być na dobrej drodze do 35% poprawy reklamowanej przez Qualcomm. Benchmarki nie zawsze odzwierciedlają zyski mierzone przez Qualcomm, ale dzieje się tak ze względu na różnicę w pomiarach. Każde narzędzie ma inny sposób obliczania wyników i testowania chipsetów, a sposób Geekbencha niekoniecznie ujawnia ulepszenia wprowadzone przez Qualcomm. Poprawa o 30%, która znajduje odzwierciedlenie w poprawie rok do roku, nadal robi wrażenie.

GFXBench

Qualcomm nie ujawnił zbyt wiele na temat procesora graficznego Adreno w Snapdragonie 8 Gen 2, więc nie mamy wiele do powiedzenia na temat procesora graficznego poza jego wzrostem wydajności. Nie znamy liczby rdzeni, nie znamy częstotliwości, a nawet nie mamy numeru wersji. Jest to zmiana, która nastąpiła w przypadku Snapdragona 8 Gen 1 i jest frustrująca przy porównywaniu procesorów graficznych. To dużo łatwiej jest wyjaśnić różnice w kontekście numerów wersji, niż wymieniać poszczególne chipy czas.

Niemniej jednak wyniki pokazują ogólną poprawę wydajności grafiki, co dziwne, poza testem T-Rex przeprowadzonym w GFXBench. Ten test jest testem o niskiej intensywności, więc nie przywiązywałbym do niego zbyt dużej uwagi poza faktem, że ma niższą liczbę klatek na sekundę. Może się zdarzyć, że jest to po prostu optymalizacja i inne, bardziej intensywne testy dają znacznie lepsze wyniki. W teście Manhattan przeprowadzonym przez GFXBench, który wykorzystuje API OpenGL ES 3.1 i renderuje scenę w rozdzielczości 1080p poza ekranem, Snapdragon 8 Gen 1 miał średnią liczbę klatek na sekundę na poziomie 179 FPS. Natomiast Snapdragon 8 Gen 2 osiągnął 222 FPS.

W teście Aztec Ruins przeprowadzonym przez GFXBench, który wykorzystuje API graficzne Vulkan i renderuje scenę w rozdzielczości 1080p poza ekranem, Snapdragon 8 Gen 1 miał średnią liczbę klatek na sekundę na poziomie 49 klatek na sekundę. Dla porównania Snapdragon 8 Gen 2 wyciągnął 65 FPS. Oczywiste jest, że wydajność grafiki uległa poprawie, a niektóre z nich to duże korzyści. Oznacza to 44% poprawę w teście Aztec Ruins Vulkan i 24% poprawę w teście Manhattan.

Tylko kilka świetne gry na Androida wymagają dużej mocy procesora graficznego, ale lepsza wydajność procesora graficznego jest przydatna nie tylko w grach.

MLPerf

Qualcomm szczególnie ostrożnie podchodzi do szczegółów dotyczących ulepszeń sztucznej inteligencji i zawsze tak było. Nie mamy żadnych danych dotyczących TOPS (biliona operacji na sekundę), chociaż firma przekazała nam informacje na ten temat pewne namacalne ulepszenia, takie jak wzrost wydajności sztucznej inteligencji o 435% i wydajność lepsza o 65%. wat. Powyższe wyniki pokazują, jak Snapdragon 8 Gen 2 radzi sobie w AI i można go porównać z innymi urządzeniami które zostały przetestowane przez MLCommons.

Wnioski i oczekiwane wyniki

Tabela, którą Qualcomm dostarczył nam z oczekiwanymi wynikami testów porównawczych, znajduje się poniżej i jak widać jest w większości zgodna z wynikami, które osiągnęliśmy powyżej.

Qualcomm twierdzi, że pierwsze urządzenia napędzane Snapdragonem 8 Gen 2 pojawią się u nas pod koniec 2022 roku. Będziemy uważnie obserwować, jak Snapdragon 8 Gen 2 radzi sobie w porównaniu z podobnymi procesorami MediaTek Dimensity 9200. Jeśli dokonujesz aktualizacji z urządzenia starszego o co najmniej dwa lata, ulepszenia będą prawdopodobnie zauważalne, chociaż ogromny wzrost wydajności sztucznej inteligencji prawdopodobnie pozostanie niezauważony przez większość. Firmy rzadko wykorzystują pełny potencjał sztucznej inteligencji w przypadku chipsetów Qualcomma i prawdopodobnie tutaj znów będzie tak samo.

Qualcomm potwierdził, że następujące firmy wprowadzą na rynek urządzenia wyposażone w procesor Snapdragon 8 Gen 2: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus, i iQOO. Nie możemy się doczekać wypróbowania tego chipsetu w bardziej kontrolowanych ustawieniach w urządzeniach komercyjnych w przyszłości.