Сравнительный анализ Snapdragon 8 Gen 2: ожидания флагманских смартфонов в 2023 году

Буквально на прошлой неделе было объявлено о Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 на технологическом саммите компании на Гавайях. В последнем наборе микросхем Qualcomm обновлены спецификации и производственный процесс TSMC, что, если 8 Plus Gen 1 что-то делать, должно привести к некоторому повышению эффективности. Вдобавок ко всему, хотя компания не решалась предоставлять подробные технические детали по некоторым аспектам (в том числе пренебрегая упомяните название версии Adreno или Kryo), мы все еще можем запустить ряд популярных тестов на эталонном Snapdragon 8 Gen 2. устройство. Эти тесты помогают установить базовые ожидания производительности для будущих флагманов в 2023 году, давая нам то, на что можно рассчитывать.

Об этой статье: Qualcomm спонсировала моего коллегу, Рич Вудс, чтобы принять участие в саммите Snapdragon Tech Summit на Мауи, Гавайи. Компания оплатила ему перелет и гостиницу. Однако у Qualcomm не было никаких комментариев относительно содержания этой статьи.

Как мы тестировали Snapdragon 8 Gen 2

На эталонном устройстве Snapdragon 8 Gen 2 от Qualcomm мы провели один целостный тест (AnTuTu), тест, ориентированный на процессор (Geekbench), тест, ориентированный на графический процессор (GFXBench), и тесты MLPerf. Каждый тест запускался три раза, и мы брали среднее значение трех результатов. Qualcomm по умолчанию включила опцию «UI Perf Mode», которую мы оставили включенной. Он фактически пытается заставить приложения для тестирования работать на ядрах Prime, чтобы получить несколько более высокие баллы в определенных тестах, поэтому имейте это в виду, просматривая эти результаты. Стоит также отметить, что как только мы получим коммерческое устройство с Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2, мы будем повторно запускать эти тесты.

Qualcomm предоставила нам набор ожидаемых результатов тестов, основанных на собственном тестировании. Мы использовали это только для справки, и в нижней части этой статьи доступна таблица, содержащая результаты тестов, которые Qualcomm ожидала от эталонного устройства.

Обзор тестов Snapdragon 8 Gen 2

• 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: это 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 изображений. Разбивка баллов дает конкретные показатели. Окончательная оценка взвешивается в соответствии с соображениями разработчика, 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, которые включают в себя множество экранных эффектов и высококачественные текстуры. В более новых тестах используется Vulkan, а в устаревших тестах — OpenGL ES 3.1. Выходами являются кадры во время теста и кадров в секунду (по существу, другое число, деленное на длину теста) вместо взвешенной оценки.
  • 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 решения». Первая итерация MLPerf Mobile обеспечивает эталон производительности логического вывода для нескольких систем компьютерного зрения и естественного языка. задачи обработки. Для получения дополнительной информации см. Эта бумага под названием «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 (224×224), 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 (512×512), целевое качество — 93% от FP32 (0,244 мАд).
  • Обнаружение объекта: Этот тест включает в себя рисование ограничивающих рамок вокруг объектов и создание меток 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 параметрами 17M, набор данных — COCO 2017 (300 × 300), а целевое качество — 97 % от FP32 (54,8 % mIoU).
  • 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).

Сравнительные результаты

Антуту

Как и в предыдущие годы, мы наблюдаем примерно 10-процентное улучшение показателей AnTuTu благодаря Snapdragon 8 Gen 2 этого года. Это достаточно существенное улучшение, которое уже с самого начала предполагает, что Snapdragon 8 Gen 2 является более мощным чипсетом, чем любой другой чип Qualcomm. Это не совсем соответствует повышению производительности ЦП на 35%, но с учетом того, что AnTuTu является целостным тестом, это не обязательно означает, что он будет полностью отражать прирост ЦП.

Geekbench 5

Geekbench, однако, является показатель производительности, ориентированный на ЦП. Мы видим почти 30-процентный прирост многоядерной производительности, что, похоже, приближается к 35-процентному улучшению, которое рекламирует Qualcomm. Тесты не всегда будут отражать эти достижения, которые измеряет Qualcomm, но это из-за различий в измерениях. Каждый инструмент по-своему используется при подсчете баллов и тестировании наборов микросхем, и способ Geekbench не обязательно раскрывает те улучшения, которые сделает Qualcomm. Улучшение на 30%, которое отражается в улучшении по сравнению с прошлым годом, по-прежнему впечатляет.

GFXBench

Qualcomm мало что рассказала о графическом процессоре Adreno в Snapdragon 8 Gen 2, поэтому нам нечего сказать о графическом процессоре, кроме повышения его производительности. Мы не знаем ни количества ядер, ни частоты, и у нас даже нет номера версии. Это изменение произошло с Snapdragon 8 Gen 1, и оно разочаровывает при сравнении графических процессоров. Это много проще объяснить различия в контексте номеров версий, чем называть конкретный чип каждый раз время.

Тем не менее, результаты показывают общее улучшение графической производительности, за исключением теста GFXBench T-Rex. Этот тест является тестом с низкой интенсивностью, поэтому я бы не стал придавать ему особого значения, кроме того факта, что он имеет более низкую частоту кадров. Вполне может быть, что это просто оптимизация, и другие, более интенсивные тесты дают гораздо лучшие результаты. В тесте GFXBench Manhattan, который использует API OpenGL ES 3.1 и отображает сцену 1080p за кадром, средняя частота кадров Snapdragon 8 Gen 1 составила 179 кадров в секунду. Напротив, Snapdragon 8 Gen 2 достиг 222 кадров в секунду.

В тесте GFXBench Aztec Ruins, который использует графический API Vulkan и отображает сцену 1080p за кадром, Snapdragon 8 Gen 1 показал среднюю частоту кадров 49 кадров в секунду. Для сравнения, Snapdragon 8 Gen 2 выдал 65 кадров в секунду. Понятно, что графическая производительность улучшилась, и некоторые из них — большие успехи. Это улучшение на 44 % в тесте Aztec Ruins Vulkan и улучшение на 24 % в тесте Manhattan.

Только некоторые отличные игры для андроид требуют большой мощности графического процессора, но улучшенная производительность графического процессора полезна не только для игр.

MLPerf

Qualcomm была особенно скрытна в отношении специфики улучшений искусственного интеллекта, и так было всегда. У нас нет данных о TOPS (триллион операций в секунду), хотя компания предоставила нам информацию о некоторые ощутимые улучшения, такие как повышение производительности искусственного интеллекта на 435% и повышение производительности на 65% ватт. Приведенные выше результаты показывают, как Snapdragon 8 Gen 2 работает с искусственным интеллектом, и вы можете сравнить его с другими устройствами. которые были протестированы MLCommons.

Заключение и ожидаемые баллы

Таблица, которую Qualcomm предоставила нам с ожидаемыми результатами тестов, приведена ниже, и вы можете видеть, что она в основном соответствует результатам, которые мы получили выше.

Qualcomm заявляет, что первые устройства на базе Snapdragon 8 Gen 2 появятся к концу 2022 года. Мы будем следить за тем, как работает Snapdragon 8 Gen 2 по сравнению с аналогами. Размерность MediaTek 9200. Если вы обновляете устройство, которое старше как минимум на два года, то улучшения, скорее всего, будут заметны, хотя значительный прирост производительности ИИ, скорее всего, останется незамеченным для большинства. Компании редко используют весь потенциал ИИ, когда речь идет о чипсетах Qualcomm, и вполне вероятно, что и здесь будет то же самое.

Qualcomm подтвердила, что следующие компании будут выпускать устройства на базе Snapdragon 8 Gen 2: Redmagic, Honor, ZTE, Xiaomi, Meizu, Vivo, Sony, Redmi, OPPO, nubia, Motorola, OnePlus, Sharp, Asus, и iQOO. Мы с нетерпением ждем возможности опробовать этот чипсет в более контролируемых условиях на коммерческих устройствах в будущем.