Тесты Qualcomm Snapdragon 888: вот как будут работать флагманские телефоны 5G 2021 года

Ранее в этом месяце Qualcomm пригласила журналистов на виртуальный саммит Snapdragon Tech Summit, на котором они анонсировали Snapdragon 888 мобильная платформа. Последняя SoC Qualcomm 8-й серии обеспечивает значительные улучшения в обработке изображений и машинном обучении, но лишь постепенно повышает производительность процессора и графического процессора. Чтобы узнать, насколько мощнее последний чипсет Qualcomm, мы обычно получаем возможность запустить тесты на его эталонном оборудовании. Однако из-за COVID-19 Qualcomm не смогла организовать личный сеанс сравнительного анализа, поэтому вместо этого они отправили нам предварительно записанное видео, показывающее эталонное устройство Qualcomm Snapdragon 888, на котором работает весь спектр популярных ориентиры.

На эталонном устройстве Snapdragon 888 Qualcomm провела один целостный тест (AnTuTu), ориентированный на процессор. (Geekbench), ориентированный на GPU тест (GFXBench) и несколько тестов AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf и Процион). Каждый бенчмарк запускался трижды, поэтому компания разделяла средний результат по трем итерациям. Кроме того, компания заявляет, что они запускали каждый тест, используя настройки по умолчанию для эталонного дизайна Snapdragon 888, что означает, что они не включали какой-либо высокопроизводительный режим. Однако, поскольку результаты тестов были предоставлены нам, мы не можем самостоятельно проверить результаты или условия тестирования. Как только мы получим коммерческое устройство с Qualcomm Snapdragon 888, мы повторно запустим эти тесты.

Если вам интересно ознакомиться со всеми характеристиками и функциями мобильной платформы Qualcomm Snapdragon 888, то я рекомендую прочитать Отличный объяснитель Идриса Пателя о Snapdragon 888 опубликовано ранее в этом месяце. В его статье подробно рассказывается обо всех улучшениях, которые Qualcomm внесла в процессор, графический процессор, модем, подсистему подключения, интернет-провайдера, механизм искусственного интеллекта, DSP и все остальное. Для справки я составил диаграмму, сравнивающую основные характеристики эталонного устройства Qualcomm Snapdragon 888 с два других устройства, использованных в этом сравнительном тесте: эталонное устройство на базе Snapdragon 865 и Pixel 4 на базе Snapdragon 855. что Я использовал в прошлогодней сессии бенчмаркинга. Вы можете найти этот график ниже перед результатами тестов.

Результаты тестов Qualcomm Snapdragon 888

Технические характеристики тестовых устройств

Обзор тестов

При участии Марио Серраферо

• АнТуТу: это целостный эталон. AnTuTu тестирует производительность процессора, графического процессора и памяти, включая как абстрактные тесты, так и, в последнее время, соответствующие симуляции взаимодействия с пользователем (например, подтест, который включает в себя прокрутку Посмотреть список). Окончательная оценка взвешивается в соответствии с соображениями дизайнера.
• GeekBench: тест, ориентированный на ЦП, который использует несколько вычислительных рабочих нагрузок, включая шифрование, сжатие (текст и изображения), рендеринг, моделирование физики, компьютерное зрение, трассировка лучей, распознавание речи и вывод сверточных нейронных сетей на изображениях. Разбивка баллов дает конкретные показатели. Окончательная оценка взвешивается в соответствии с соображениями дизайнера, уделяя большое внимание целочисленной производительности (65%), затем производительности с плавающей запятой (30%) и, наконец, криптографии (5%).
• GFXBench: предназначен для имитации рендеринга графики видеоигр с использованием новейших API. Множество экранных эффектов и качественные текстуры. В более новых тестах используется Vulkan, в то время как в устаревших тестах используется OpenGL ES 3.1. Выходные данные — кадры во время теста и кадров в секунду (по существу, другое число, деленное на длину теста), вместо взвешенного счет.
  • Руины ацтеков: эти тесты являются наиболее ресурсоемкими из предлагаемых GFXBench. В настоящее время топовые мобильные чипсеты не могут поддерживать 30 кадров в секунду. В частности, тест предлагает геометрию с большим количеством полигонов, аппаратную тесселяцию, текстуры высокого разрешения, глобальное освещение и множество карт теней, обильные эффекты частиц, а также цветение и глубина резкости последствия. Большинство этих методов нагружают вычислительные возможности шейдеров процессора.
  • Манхэттен ЭС 3.0/3.1: этот тест остается актуальным, учитывая, что современные игры уже достигли предполагаемой графической точности и реализуют те же методы. Он имеет сложную геометрию с использованием нескольких целей рендеринга, отражений (кубических карт), рендеринга сетки, множества отложенных источников освещения, а также цветения и глубины резкости в проходе постобработки.
• МЛПерф Мобильный: MLPerf Mobile — это тест с открытым исходным кодом для тестирования производительности мобильного ИИ. Это было создано MLCommons, некоммерческий открытый инженерный консорциум, чтобы «обеспечить прозрачность и равные условия для сравнения систем машинного обучения, программного обеспечения и решений». Первая итерация MLPerf Mobile обеспечивает эталон производительности логического вывода для нескольких систем компьютерного зрения и естественного языка. задачи обработки. Для получения дополнительной информации обратитесь к статье "MLPerf Mobile Inference Benchmark: почему сложно проводить бенчмаркинг мобильного ИИ и что с этим делать."
  • Классификация изображений: Этот тест включает определение метки, которую следует применить к входному изображению. Типичные варианты использования включают поиск фотографий или извлечение текста. Используемая эталонная модель — MobileNetEdgeTPU с параметрами 4M, набор данных — ImageNet 2012 (224x224), целевое качество — 98 % от FP32 (76,19 % Top-1).
  • Сегментация изображения: Этот тест включает в себя разбиение входного изображения на помеченные объекты. Типичные варианты использования включают автономное вождение или дистанционное зондирование. Используемая эталонная модель — DeepLab v3+ с параметрами 2M, набор данных — ADE20K (512x512), целевое качество — 93% от FP32 (0,244 мАд).
  • Обнаружение объекта: Этот тест включает в себя рисование ограничивающих рамок вокруг объектов, а также предоставление метки для этих объектов. Типичные варианты использования включают вход с камеры, например, для обнаружения опасностей или анализа трафика во время вождения. Эталонная модель — SSD-MobileNet v2 с 17 млн параметров, набор данных — COCO 2017 (300 x 300), а целевое значение качества — 97 % от FP32 (54,8 % минут).
  • Языковая обработка: Этот тест включает в себя ответы на вопросы в разговорной речи. Типичные варианты использования включают поисковые системы в Интернете. Эталонная модель — MobileBERT с 25 млн параметров, набор данных — mini Squad (Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы) v1.1 dev, а целевое качество — 93 % от FP32 (93,98 % F1).

Результаты AnTuTu

Начиная с AnTuTu, мы видим, что эталонное устройство Qualcomm Snapdragon 888 набрало почти 17 000 баллов. выше, чем у эталонного устройства Snapdragon 865, и почти на 350 000 баллов выше, чем у Pixel на базе Snapdragon 855. 4. Если вы посмотрите на подсчеты ЦП, ГП, памяти и UX (здесь не показаны), мы увидим, что самые большие улучшения в производительности приходятся на ГП и память. Snapdragon 888 QRD набрал примерно на 45,56% больше очков в подтесте графического процессора AnTuTu по сравнению с Snapdragon 865 QRD. Точно так же Snapdragon 888 QRD набрал примерно на 52,08% больше очков в подтесте памяти AnTuTu по сравнению с Snapdragon 865 QRD. По сравнению с Pixel 4 на базе Snapdragon 855, 888 QRD превзошел его в подтестах графического процессора и памяти на 98,42% и 117,58% соответственно.

Между тем, Snapdragon 888 QRD набрал примерно на 30,05% и 90,28% больше результатов в подтесте процессора AnTuTu по сравнению с Snapdragon 865 QRD и Pixel 4 на базе Snapdragon 855 соответственно. Подсчет UX сложно сравнивать из-за того, что на каждом устройстве работали разные версии ОС Android (Pixel 4 и Snapdragon 865 QRD работали под управлением Android 10, когда я тестировал их в прошлом году, в то время как 888 QRD работает под управлением Android 11.)

Большой прирост производительности памяти весьма интересен. И 865 QRD, и 888 QRD оснащены 12 ГБ ОЗУ LPDDR5, хотя мы не знаем, на какой частоте работает ОЗУ. Примечательно, что 865 поддерживает до 16 ГБ оперативной памяти LPDDR5 с частотой 2750 МГц, а 888 — до 16 ГБ оперативной памяти LPDDR5 с частотой 3200 МГц. Удары в CPU и GPU производительность здесь немного выше наших ожиданий, поскольку Qualcomm заявила, что прирост процессора и графического процессора Snapdragon 888 составляет 25% и 35% соответственно. год за годом. Тем не менее, более ориентированные на ЦП и ГП тесты показывают прирост, который больше соответствует нашим ожиданиям.

Результаты Geekbench

В Geekbench 5.0 производительность Qualcomm Snapdragon 888 на 22,17% и 9,97% выше в одноядерных и многоядерных тестах соответственно по сравнению со Snapdragon 865. По сравнению со Snapdragon 855, 888 работает примерно на 89,17% и 51,82% лучше соответственно.

Qualcomm утверждает, что Snapdragon 888 обеспечивает прирост производительности процессора на 25% по сравнению со Snapdragon 865. Единственное ядро ​​​​CPU ARM Cortex-X1 Prime работает на консервативной частоте 2,84 ГГц — той же тактовой частоте, что и у ARM последнего поколения. Ядро Cortex-A77 Prime — так что вполне возможно, что мы увидим тактовую частоту 3+ ГГц для неизбежного в середине года Snapdragon 888 «Plus». обновить. Если это так, мы можем ожидать дальнейшего улучшения производительности ЦП, хотя прямо сейчас справедливо сказать, что прирост солидный, но лишь постепенный.

Таким образом, если вы обновляетесь с флагмана двухлетней давности, 888 должен значительно улучшить производительность процессора. Если вы переходите с флагмана годовалой давности, эти приросты намного меньше. Я лично рад видеть, как устройство Snapdragon 888 справляется с эмуляцией консоли.

Результаты GFXBench

Qualcomm не раскрывает количество ядер или максимальную частоту графического процессора Adreno 660 в Snapdragon 888, поэтому нам мало что можно сказать о графическом процессоре, кроме его прироста производительности. В тесте GFXBench Manhattan, который использует API OpenGL ES 3.0 и отображает сцену 1080p за кадром, Snapdragon 888 показал средняя частота кадров 169 кадров в секунду, что примерно на 34,13% и 83,7% выше, чем у Snapdragon 865 и 855. соответственно. В тесте GFXBench Aztec Ruins, который использует графический API Vulkan и отображает сцену 1080p за кадром, Snapdragon 888 показал средняя частота кадров 86 кадров в секунду, что примерно на 38,71% и 95,45% выше, чем частота кадров, достигнутая Snapdragon 865 и 855 соответственно.

Существует не так много игр, требующих большой мощности графического процессора (т. недавний Genshin Impact является одним исключением), но улучшенная производительность графического процессора полезна не только для игр. Но игры, безусловно, являются самой большой причиной, по которой людям будут интересны эти результаты тестов, и Snapdragon 888 определенно обеспечивает ускорение графического рендеринга на 35% и повышение энергоэффективности на 20%. год за годом. Однако эти результаты демонстрируют только пиковую производительность графического процессора, поэтому нам придется пересмотреть GFXBench — как только мы получим коммерческое оборудование — для запуска теста в долгосрочной перспективе. тесты производительности.

Результаты MLPerf

Возможно, самые интересные достижения связаны с производительностью ИИ. Qualcomm как правило, делает огромные скачки в производительности ИИ каждый год, но успехи этого года самые впечатляющие. Процессор искусственного интеллекта Snapdragon 888 может похвастаться производительностью 26 TOPS, что больше, чем у Snapdragon 865 с 15 TOPS и 7 TOPS у Snapdragon 855. Qualcomm приписывает большую часть этого прироста новой объединенной архитектуре ускорителя искусственного интеллекта Hexagon 780 DSP, объединяющей скалярные, векторные и тензорные ускорители для устранения физических расстояний и объединения памяти для совместного использования и перемещения данных эффективно.

Однако нам трудно продемонстрировать, насколько значительным на самом деле является этот скачок в производительности. Мы подробно говорили о трудностях бенчмаркинга ИИ во время наших интервью с Трэвис Ланье из Qualcomm, Гэри Бротман и Зиад Асгар. Хорошей новостью является то, что после наших обсуждений с руководителями Qualcomm были достигнуты значительные успехи в области тестов искусственного интеллекта.

В начале этой статьи мы упомянули, что Qualcomm провела 4 различных теста искусственного интеллекта на эталонном устройстве Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf и UL Procyon. Возможно, наиболее многообещающим из этих тестов является MLPerf Mobile, который скоро будет выпущен. эталонный тест мобильного ИИ с открытым исходным кодом, поддерживаемый несколькими поставщиками SoC, поставщиками платформ машинного обучения и моделью производители. Его первая партия результатов мобильного логического вывода является общедоступным, поэтому мы использовали эти результаты для сравнения со Snapdragon 888. Результаты охватывают только 3 устройства: Xiaomi Redmi 10X 5G на базе MediaTek Dimensity 820, ASUS ROG Phone 3 с процессором Qualcomm Snapdragon 865+ и Samsung Galaxy Note 20 с процессором Exynos 990 Ультра 5G. Qualcomm не предоставила результаты задержки — только данные о пропускной способности, поэтому мы не отображали полные результаты как представленный поставщиками для проверки MLCommons.

В этих избранных тестах компьютерного зрения и обработки естественного языка мы видим, что эталонное устройство Qualcomm Snapdragon 888 набрало самые высокие баллы во всех четырех тестах. Из трех чипсетов предыдущего поколения MediaTek Dimensity 820 превзошел Snapdragon 865+ и Exynos 990 в обнаружении объектов, в то время как Exynos 990 превзошел Snapdragon 865+ и Dimensity 820 в НЛП. Snapdragon 865+ от Qualcomm в целом был конкурентоспособен, наравне с Dimensity 820 в сегментации изображений и превосходя его в NLP. В этих конкретных тестах на вывод с этими конкретными моделями и наборами данных Snapdragon 888 превзошел 3 чипсета последнего поколения.

Будет интересно посмотреть, какие приложения и функции смогут создать разработчики и OEM-производители, используя искусственный интеллект Snapdragon 888. Компьютерное зрение будет играть особенно важную роль во многих функциях видеосъемки, улучшенных искусственным интеллектом. скорее всего, увидим в 2021 году, в то время как улучшенная производительность NLP может также повлиять на смежные с видео аспекты, такие как звук. запись.

Однако следует отметить, что результаты Snapdragon 888 непроверенный компанией MLCommons, поскольку часть процесса проверки организации требует, чтобы устройство коммерчески доступны (эталонные устройства Qualcomm не продаются через оператора связи или в разблокированном виде). телефон). Кроме того, производительность зависит от того, какие модели машинного обучения, числовые форматы и платформы машинного обучения выбраны, а также от того, какие ускорители машинного обучения доступны.

Заключение

Qualcomm Snapdragon 888 снова обеспечивает постепенное улучшение производительности процессора и графического процессора, а также значительные улучшения в обработке изображений и искусственном интеллекте. Не многие люди, обновляющиеся с устройства двухлетней давности, заметят улучшения в процессоре и графическом процессоре (если только они не планируют использовать эмуляторы или игры, такие как Genshin Impact), но они обязательно заметят другие достижения, которые были сделаны в мобильных устройствах. технологии. В наши дни устройства имеют дисплеи с более высокой частотой обновления, больше камер с датчиками изображения с более высоким разрешением, поддержку подключения 5G и многое другое. Огромный прирост производительности ИИ останется незамеченным для среднего пользователя, но возможности, открывшиеся с новым чипсетом Qualcomm, заставляют задуматься. Улучшения видео с искусственным интеллектом в реальном времени, многокамерные потоки и многое другое ожидаются в следующем году. такие компании, как Google, продолжают удивлять функциями, которые они выпускают на основе обучающего машинного обучения. модели.

Однако Qualcomm — не единственная компания, улучшающая свою линейку SoC. Ожидается, что грядущий Exynos 2100 от Samsung для Galaxy S21 принесет значительные улучшения производительности. Есть также новый HiSilicon Kirin 9000 от Huawei и растущая линейка мобильных SoC Dimensity от MediaTek. я надеюсь пересмотреть эти тесты, как только у нас будет хотя бы одно первоклассное устройство следующего поколения от Samsung, Huawei и MediaTek. кремний.

Демонстрация производительности Qualcomm Snapdragon 888

В начале этой статьи я упомянул, что Qualcomm поделилась с нами предварительно записанным видео. Если вам интересно, я загрузил это видео на YouTube. Он показывает, что Snapdragon 888 выполняет все тесты, о которых я рассказал выше, а также остальные тесты AI, которые я не продемонстрировал.

Между тем, вот таблица, которую Qualcomm предоставила нам, обобщающая результаты тестов Snapdragon 888: