Evaluarea comparativă a Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1: așteptări de performanță de la produsele emblematice din 2022

Chiar săptămâna trecută a apărut noul Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 la summitul tehnologic al companiei din Hawaii. Cel mai recent chipset Qualcomm include o serie întreagă de îmbunătățiri majore la nivel general, făcând din acesta unul dintre cele mai interesante dispozitive Qualcomm din mult timp. În timp ce compania a ezitat să ofere detalii tehnice aprofundate în unele aspecte (inclusiv neglijarea pentru a menționa un nume de versiune Adreno sau Kryo), am putut încă să rulăm o gamă de benchmark-uri populare pe Dispozitiv de referință Snapdragon 8 Gen 1. Aceste valori de referință ajută la stabilirea liniei de bază a așteptărilor de performanță pentru viitoarele produse emblematice în 2022, oferindu-ne încă un lucru de așteptat anul viitor.

Pe dispozitivul de referință Snapdragon 8 Gen 1, am rulat un benchmark holistic (AnTuTu), un benchmark centrat pe CPU (Geekbench), un benchmark centrat pe GPU (GFXBench) și benchmark-uri MLPerf. Fiecare benchmark a fost rulat de trei ori și am luat media celor trei rezultate. Qualcomm activase în mod implicit o opțiune „UI Perf Mode” pe care am dezactivat-o, deoarece încearcă efectiv să forțeze aplicațiile de evaluare comparativă să ruleze pe nuclee Prime pentru a obține un scor puțin mai mare în anumite repere. De asemenea, merită remarcat faptul că, odată ce punem mâna pe un dispozitiv comercial cu Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1, vom relua aceste benchmark-uri.

Dacă sunteți interesat să citiți toate specificațiile și caracteristicile dispozitivului mobil Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 platforma pe care compania a pus-o la dispoziție până acum, atunci vă recomand să citiți explicatorul nostru pe Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1. Pentru referință rapidă, am alcătuit un grafic care compară specificațiile cheie ale Qualcomm Snapdragon Dispozitiv de referință 8 Gen 1 în comparație cu celelalte două dispozitive de referință utilizate în această comparație de referință. Puteți găsi acest grafic mai jos înaintea rezultatelor de referință.

Qualcomm ne-a oferit un set de scoruri de referință așteptate pe baza propriilor teste. Am folosit acest lucru doar pentru referință, iar în partea de jos a acestui articol este disponibil un tabel care conține scorurile de referință pe care Qualcomm se aștepta să le obțină dispozitivul de referință.

Despre acest articol: Qualcomm mi-a sponsorizat colegul, Wood Woods, pentru a participa la Snapdragon Tech Summit din Kona, Hawaii. Compania i-a plătit zborul și hotelul. Cu toate acestea, Qualcomm nu a avut nicio contribuție cu privire la conținutul acestui articol.

Rezultatele benchmark-ului Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Specificațiile dispozitivului de testare

Prezentare generală a benchmark-urilor. Faceți clic pentru a extinde.

Prezentare generală a benchmark-urilor

• AnTuTu: Acesta este un etalon holistic. AnTuTu testează performanța procesorului, a GPU-ului și a memoriei, incluzând în același timp atât teste abstracte, cât și, în ultimul timp, simulări despre experiența utilizatorului (de exemplu, subtestul care implică derularea unui ListView). Scorul final este ponderat în funcție de considerentele designerului.
• GeekBench: un test centrat pe CPU care utilizează mai multe sarcini de lucru, inclusiv criptarea, compresia (text și imagini), randare, simulări fizice, viziune computerizată, trasare de raze, recunoaștere a vorbirii și deducere a rețelei neuronale convoluționale pe imagini. Defalcarea scorului oferă valori specifice. Scorul final este ponderat în funcție de considerentele designerului, punând un accent mare pe performanța întregului (65%), apoi pe performanța float (30%) și, în final, pe criptografie (5%).
• GFXBench: își propune să simuleze redarea grafică a jocurilor video folosind cele mai recente API-uri. O mulțime de efecte pe ecran și texturi de înaltă calitate. Testele mai noi folosesc Vulkan, în timp ce testele vechi folosesc OpenGL ES 3.1. Ieșirile sunt cadre în timpul testului și cadre pe secundă (celălalt număr împărțit la lungimea testului, în esență), în loc de un ponderat Scor.
  • Ruinele aztece: Aceste teste sunt cele mai grele din punct de vedere computațional oferite de GFXBench. În prezent, chipseturile mobile de top nu pot susține 30 de cadre pe secundă. Mai exact, testul oferă geometrie cu număr mare de poligoane, teselare hardware, texturi de înaltă rezoluție, iluminare globală și o mulțime de cartografiere a umbrelor, efecte de particule abundente, precum și înflorire și adâncime de câmp efecte. Cele mai multe dintre aceste tehnici vor sublinia capacitățile de calcul shader ale procesorului.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Acest test rămâne relevant, având în vedere că jocurile moderne au ajuns deja la fidelitatea grafică propusă și implementează aceleași tipuri de tehnici. Prezintă geometrie complexă care utilizează mai multe ținte de randare, reflexii (hărți cubice), redare plasă, multe surse de lumină amânate, precum și înflorire și adâncime de câmp într-o trecere de post-procesare.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile este un etalon open-source pentru testarea performanței AI mobile. Era creat de MLCommons, un consorțiu de inginerie non-profit, deschis, pentru a „oferi transparență și condiții de concurență echitabile pentru compararea sistemelor ML, software-ului și soluții.” Prima iterație a MLPerf Mobile oferă un etalon de performanță de inferență pentru o mână de viziune computerizată și limbaj natural sarcini de prelucrare. Pentru mai multe informații, consultați lucrarea „MLPerf Mobile Inference Benchmark: De ce este dificilă evaluarea comparativă a IA pentru mobil și ce trebuie făcut în acest sens.”
  • Clasificarea imaginilor: Acest test implică deducerea unei etichete de aplicat unei imagini de intrare. Cazurile de utilizare tipice includ căutări de fotografii sau extragerea de text. Modelul de referință folosit este MobileNetEdgeTPU cu parametri 4M, setul de date este ImageNet 2012 (224×224), iar ținta de calitate este 98% din FP32 (76,19% Top-1).
  • Segmentarea imaginii: Acest test implică partiționarea unei imagini de intrare în obiecte etichetate. Cazurile de utilizare tipice includ auto-conducerea sau teledetecția. Modelul de referință folosit este DeepLab v3+ cu parametri 2M, setul de date este ADE20K (512×512), iar ținta de calitate este 93% din FP32 (0,244 mAP).
  • Detectarea obiectelor: Acest test implică desenarea unor casete de delimitare în jurul obiectelor, precum și furnizarea unei etichete pentru acele obiecte. Cazurile de utilizare tipice implică intrarea camerei, cum ar fi pentru detectarea pericolelor sau analiza traficului în timpul conducerii. Modelul de referință este SSD-MobileNet v2 cu 17M parametri, setul de date este COCO 2017 (300×300), iar ținta de calitate este de 97% din FP32 (54,8% mIoU).
  • Procesarea limbajului: Acest test implică răspunsul colocvial la întrebări. Cazurile de utilizare tipice includ motoarele de căutare online. Modelul de referință este MobileBERT cu 25M parametri, setul de date este mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, iar ținta de calitate este 93% din FP32 (93,98% F1).

citeşte mai mult

---

Rezultate benchmark

AnTuTu

Începând cu AnTuTu, putem vedea că dispozitivul de referință Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 a obținut un scor substanțial mai mare decât în ​​anii precedenți, cu o creștere majoră de la an la an de aproximativ 240.000 puncte. Aceasta este o îmbunătățire destul de majoră de aproximativ 33%, cu mult peste promisiunile Qualcomm de o îmbunătățire a vitezei cu 20%. Acesta este doar un test, dar AnTuTu este un instrument excelent pentru compararea capacității de calcul brute între dispozitive, chiar dacă nu toate acestea se traduc în utilizarea în lumea reală.

Geekbench

În Geekbench 5.0, totuși, este o poveste complet diferită. Snapdragon 8 Gen 1 demonstrează puțin sau deloc un câștig față de ultimul dispozitiv de referință Snapdragon 888 și, de fapt, chiar regresează în performanță atunci când vine vorba de multi-core. Nici nu este ca și cum am avut o greșeală - Qualcomm ne-a oferit o pagină informativă cu scoruri de referință la care să ne așteptăm de la Snapdragon 8 Gen 1, iar acestea sunt în conformitate cu ceea ce ar trebui să ne așteptăm. De fapt, performanța single-core a fost mai mare decât limitele superioare pe care ni le-a oferit Qualcomm, în timp ce performanța multi-core a fost cu 20 de puncte sub limitele inferioare ale la ce să ne așteptăm.

Acestea fiind spuse, cred că este clar că oricare ar fi testul, nu este testarea în cazul în care Qualcomm a adus îmbunătățiri. Celelalte teste ale noastre arată îmbunătățiri majore față de chipset-urile din anii precedenți.

GFXBench

Qualcomm nu a dezvăluit prea multe despre noul GPU Adreno din Snapdragon 8 Gen 1, așa că avem puține de spus despre GPU, în afară de câștigurile sale în performanță. Nu știm numărul de nuclee, nu știm frecvența și nici măcar nu avem un număr de versiune. În testul Manhattan al lui GFXBench, care utilizează API-ul OpenGL ES 3.0 și redă o scenă de 1080p în afara ecranului, Snapdragon 8 Gen 1 a avut un framerate mediu de 221fps, cu aproximativ 31% și 75% mai mare decât framerate-urile obținute de Snapdragon 888 și 865 respectiv. În testul Aztec Ruins de la GFXBench, care utilizează API-ul grafic Vulkan și redă o scenă de 1080p în afara ecranului, Snapdragon 8 Gen 1 a avut un framerate mediu de 41 fps. Există totuși un avertisment la acest lucru; rezultatele anterioare pe dispozitivele de referință au fost testate în 1080p, în timp ce singurul test Ruinele Aztece la care am avut acces a fost în 1440p. Creșterea la 1080p necesită 43,75% mai mulți pixeli pentru a fi randați la un moment dat, motiv pentru care performanța a scăzut în acest test.

Doar unii dintre foarte cele mai bune jocuri Android necesită o mulțime de cai putere GPU, dar performanța îmbunătățită a GPU este utilă pentru mai mult decât doar pentru jocuri. Acestea fiind spuse, jocurile sunt cu siguranță cel mai mare motiv pentru care oamenilor le va pesa de aceste rezultate de referință, iar Snapdragon 8 Gen 1 pare să livreze cu randarea grafică cu 35% mai rapidă și eficiența energetică cu 20% mai bună de la an. an. Aceste rezultate demonstrează doar performanța de vârf a GPU-ului, totuși, așa că va trebui să revedem GFXBench - odată ce punem mâna pe hardware comercial - pentru a rula performanța pe termen lung a benchmark-ului teste.

MLPerf

Qualcomm a fost deosebit de atent în privința specificului când vine vorba de îmbunătățirile inteligenței artificiale. Nu avem cifre pentru TOPS (trilioane de operațiuni pe secundă), deși avem câteva informații despre alte îmbunătățiri. Există a treia generație a centrului de detectare al companiei, de exemplu, și a demonstrat și o serie de alte caracteristici specifice SoC în Hawaii.

Cu toate acestea, este dificil pentru noi să demonstrăm cât de semnificativ este de fapt acest salt de performanță. Am vorbit în profunzime despre dificultățile benchmarking-ului AI în timpul interviurilor noastre cu Travis Lanier de la Qualcomm, Gary Brotman și Ziad Asghar. Vestea bună este că, de la discuțiile noastre cu directorii Qualcomm, au existat progrese semnificative în domeniul benchmark-urilor AI.

Cele mai promițătoare benchmark-uri disponibile în prezent vin sub forma MLPerf Mobile, care este un Benchmark AI mobil cu sursă deschisă susținut de mai mulți furnizori de SoC, furnizori de cadru ML și model producători. Rezultă lotul său inițial de inferențe mobile este public, așa că am folosit acele rezultate pentru a compara Snapdragon 8 Gen 1 cu Snapdragon 888 din Xiaomi Mix 4, Dimensity 1100 din Vivo S9 5G și Exynos 2100 din Samsung Galaxy S21 Plus. Nu am obținut rezultate de latență - doar cifre de debit - așa că nu am reprezentat rezultatele complete așa cum au fost trimise de furnizori pentru verificare de către MLCommons.

În aceste puncte de referință selectate pentru viziunea computerizată și procesarea limbajului natural, putem vedea că dispozitivul de referință Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 a obținut cele mai mari scoruri în toate cele patru teste prin departe. Demensity 1100 s-a descurcat destul de prost în general. Snapdragon 888 de la Qualcomm i-a învins în continuare confortabil pe ceilalți în acest test, dar Snapdragon 8 Gen 1 se află la un alt nivel în toate aceste teste.

Va fi interesant să vedem ce aplicații și funcții pot crea dezvoltatorii și OEM-urile folosind priceperea AI a Snapdragon 8 Gen 1. Viziunea computerizată va juca un rol deosebit de important în numeroasele funcții video îmbunătățite de AI pe care le vom avea probabil să se vadă în 2022, în timp ce performanța îmbunătățită a NLP poate afecta, de asemenea, aspecte adiacente video, cum ar fi audio înregistrare. Companii precum Google lucrează Google Tensor va împinge și alți furnizori de SoC din acest departament.

Concluzie

Tabelul pe care Qualcomm ni l-a furnizat cu scorurile de referință așteptate este mai jos, despre care puteți vedea că se încadrează în mare parte cu rezultatele pe care le-am obținut mai sus.

Scoruri de referință așteptate pentru designul de referință Snapdragon 8 Gen 1 (de la Qualcomm)

Benchmark	Versiune	Metodă	Interval de scor așteptat
Sistem	Geekbench ST	v5.4.2	Media de 3 iterații	~1220 - 1233
Sistem	Geekbench MT	v5.4.2	Media de 3 iterații	~3770 - 3810
Sistem	AnTuTu	v9.2.1	Media de 3 iterații	Prima rulare: ~1mMedia a 3 iterații: ~980K
Sistem	PCMark	v3.0.4061	Media de 3 iterații	~17k
Browser (Chrome v95.0.4638.74 pe 64 de biți)	JetStream	v2.0	Media de 3 iterații	~135 - 140
Browser	Vitezometru	v2.0	Media de 3 iterații	~123 - 126
Browser	WebXPRT	v3.0	Media de 3 iterații	~194 - 197
AI	AITuTu	v2.0	Media de 3 iterații	~2,550,000 - 2,600,000
AI	AIMark	v3.0	Media de 3 iterații	~97K
AI	MLPerf (pe un QRD separat, deoarece durează 30 de minute pentru a rula)	v1.1	Media de 3 iterații	Clasa de imagine: ~2435 - 2450 Detectare obiect: ~1180 - 1250 Segment de imagine: ~520 - 540 Înțelegerea limbii: ~38 - 40 Clasa de imagine (offline): ~3580 - 3650
AI	ETH AIB	v4.0.4	Media de 3 iterații	~530 - 550k
Grafică	GFXBench Manhattan 3.0 Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~267 - 268 FPS
Grafică	GFXBench T-Rex - Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~450 - 452 FPS
Grafică	GFXBench Manhattan 3.1 Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~176 FPS
Grafică	GFXBench Car Chase Offscreen (1080p) ES3.1 (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~97 - 98 FPS
Grafică	GFXBench Ruinele aztece Vulkan (nivel înalt) Offscreen (1440p) (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~49 FPS
Grafică	GFXBench Aztec Ruins OpenGL (nivel înalt) Offscreen (1440p) (FPS)	v5.0	Media de 3 iterații	~43 FPS

citeşte mai mult

Snapdragon 8 Gen 1 aduce o mulțime de îmbunătățiri față de chipsetul de anul trecut, mai ales când vine vorba de AI. Deși există cu siguranță o oarecare ciudățenie în rezultatele legate de CPU de la Geekbench, este clar că există îmbunătățiri generale. Dacă faceți upgrade de la un dispozitiv care este cu doi ani mai vechi (sau mai vechi), atunci îmbunătățirile vor fi probabil vizibile, deși câștigurile masive în performanța AI vor trece probabil neobservate de majoritatea. Companiile rareori valorifică întregul potențial al inteligenței artificiale atunci când vine vorba de chipseturile Qualcomm și este probabil să fie la fel și aici.

De asemenea, merită remarcat faptul că, odată cu creșterea concurenței, ar putea merita să așteptați pentru a vedea ce fac Samsung și MediaTek în continuare. The Dimensiune 9000 Chipset-ul are potențialul de a prelua Snapdragon 8 Gen 1 din punct de vedere al performanței și încă nu știm prea multe despre viitorul Exynos 2200. Personal, aștept cu nerăbdare să revăd aceste valori de referință pe un dispozitiv comercial în viitor, în special într-un cadru mai controlat.