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

Ранее в этом месяце Qualcomm пригласила журналистов на виртуальный технологический саммит Snapdragon, где они анонсировали Snapdragon 888 мобильная платформа. Последняя SoC Qualcomm 8-й серии приносит значительные улучшения в обработке изображений и машинном обучении, но лишь постепенно повышает производительность процессора и графического процессора. Чтобы выяснить, насколько мощнее последний чипсет Qualcomm, мы обычно получаем возможность провести 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, работающее на множестве популярных ориентиры.

На эталонном устройстве Snapdragon 888 компания Qualcomm провела один комплексный тест (AnTuTu), ориентированный на процессор. (Geekbench), тест, ориентированный на графические процессоры (GFXBench), и несколько тестов AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf и Процион). Каждый тест проводился 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, то есть они не включали какой-либо высокопроизводительный режим. Однако, поскольку нам были предоставлены результаты тестов, мы не можем проверить результаты или условия тестирования самостоятельно. Как только мы получим коммерческое устройство с Qualcomm Snapdragon 888, мы повторим эти тесты.

Если вам интересно узнать обо всех характеристиках и возможностях мобильной платформы Qualcomm Snapdragon 888, то рекомендую прочитать Превосходное объяснение 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-провайдер, механизм искусственного интеллекта, DSP и все остальное. Для быстрого ознакомления я составил диаграмму, сравнивающую основные характеристики эталонного устройства Qualcomm Snapdragon 888 с два других устройства, использованные в этом сравнительном тесте: эталонное устройство на базе Snapdragon 865 и Pixel 4 на базе Snapdragon 855. что Я использовал в прошлогодней сессии сравнительного анализа. Вы можете найти эту диаграмму ниже перед результатами тестов.

Результаты тестов Qualcomm Snapdragon 888

Технические характеристики тестовых устройств

Обзор тестов

С вкладами от Марио Серраферо

• АнТуТу: Это целостный ориентир. AnTuTu тестирует производительность процессора, графического процессора и памяти, включая как абстрактные тесты, так и, в последнее время, соответствующие симуляции пользовательского опыта (например, подтест, который включает в себя прокрутку Посмотреть список). Итоговая оценка взвешивается в соответствии с соображениями дизайнера.
• GeekBench: тест, ориентированный на процессор, который использует несколько вычислительных нагрузок, включая шифрование, сжатие (текста и изображений), рендеринг, физическое моделирование, компьютерное зрение, трассировка лучей, распознавание речи и вывод сверточной нейронной сети. на изображениях. Разбивка оценок дает конкретные показатели. Итоговая оценка взвешивается в соответствии с соображениями дизайнера, при этом большое внимание уделяется целочисленной производительности (65%), затем производительности с плавающей запятой (30%) и, наконец, криптографической производительности (5%).
• GFXBench: направлен на имитацию рендеринга графики видеоигр с использованием новейших API. Множество экранных эффектов и качественных текстур. В новых тестах используется Vulkan, а в устаревших — OpenGL ES 3.1. Выходные данные — это кадры во время теста и кадров в секунду (по сути, другое число, разделенное на длину теста), вместо взвешенного счет.
  • Ацтекские руины: Эти тесты являются наиболее вычислительно тяжелыми из предлагаемых GFXBench. В настоящее время лучшие мобильные чипсеты не могут поддерживать частоту 30 кадров в секунду. В частности, тест предлагает геометрию с действительно большим количеством полигонов, аппаратную тесселяцию, текстуры высокого разрешения. глобальное освещение и множество карт теней, множество эффектов частиц, а также цветение и глубина резкости. последствия. Большинство этих методов будут подчеркивать возможности процессора по шейдерным вычислениям.
  • Манхэттен ES 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, использующую несколько целей рендеринга, отражения (кубические карты), рендеринг сетки, множество источников отложенного освещения, а также цветение и глубину резкости в ходе постобработки.
• МЛПерф Мобильная версия: MLPerf Mobile — это тест с открытым исходным кодом для тестирования производительности мобильного искусственного интеллекта. Это было создано MLCommons, некоммерческого открытого инженерного консорциума, чтобы «обеспечить прозрачность и равные условия для сравнения систем ML, программного обеспечения и решения». Первая итерация MLPerf Mobile обеспечивает тест производительности вывода для нескольких областей компьютерного зрения и естественного языка. задачи обработки. Более подробную информацию можно найти в статье "Тест MLPerf Mobile Inference: почему сравнительный анализ мобильного ИИ сложен и что с этим делать."
  • Классификация изображений: Этот тест включает в себя определение метки, которую можно применить к входному изображению. Типичные случаи использования включают поиск фотографий или извлечение текста. Используемая эталонная модель — MobileNetEdgeTPU с параметрами 4M, набор данных — ImageNet 2012 (224x224), а целевое качество — 98 % от FP32 (76,19 % Top-1).
  • Сегментация изображения: Этот тест включает в себя разделение входного изображения на помеченные объекты. Типичные случаи использования включают беспилотное вождение или дистанционное зондирование. Используемая эталонная модель — DeepLab v3+ с параметрами 2M, набор данных — ADE20K (512x512), а целевое качество — 93% от FP32 (0,244 mAP).
  • Обнаружение объекта: Этот тест включает в себя рисование ограничивающих рамок вокруг объектов, а также присвоение меток этим объектам. Типичные случаи использования включают ввод данных с камеры, например, для обнаружения опасностей или анализа дорожного движения во время вождения. Эталонная модель — SSD-MobileNet v2 с 17 млн ​​параметров, набор данных — COCO 2017 (300x300), целевое качество — 97 % от FP32 (54,8 % mIoU).
  • Языковая обработка: Этот тест предполагает ответы на вопросы в разговорной форме. Типичные случаи использования включают поисковые системы в Интернете. Эталонной моделью является MobileBERT с 25 млн параметров, набором 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 пунктов выше, чем у Pixel на базе Snapdragon 855. 4. Если вы посмотрите на подоценки ЦП, графического процессора, памяти и пользовательского интерфейса (здесь не показаны), мы увидим, что наибольший прирост производительности достигается за счет графического процессора и памяти. Snapdragon 888 QRD набрал примерно на 45,56% больше очков в подтесте графического процессора AnTuTu по сравнению с Snapdragon 865 QRD. Аналогичным образом, 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 очков в подтесте процессора AnTuTu по сравнению со Snapdragon 865 QRD и Pixel 4 на базе Snapdragon 855 соответственно. Подоценку UX сложно сравнивать из-за разных версий ОС Android, на которых работало каждое устройство (Pixel 4 и Snapdragon 865 QRD работали под управлением Android 10, когда я тестировал их в прошлом году, а 888 QRD работал под управлением Android 11.)

Большой прирост производительности памяти весьма интересен. И 865 QRD, и 888 QRD оснащены 12 ГБ оперативной памяти LPDDR5, хотя мы не знаем, какова тактовая частота оперативной памяти. Примечательно, что 865 поддерживает до 16 ГБ оперативной памяти LPDDR5 с частотой 2750 МГц, а 888 поддерживает до 16 ГБ оперативной памяти LPDDR5 с частотой 3200 МГц. Удары в процессоре и графическом процессоре 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. Однако последующие тесты, в большей степени ориентированные на процессоры и графические процессоры, показывают прирост, который больше соответствует нашим ожиданиям.

Результаты Geekbench

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

Qualcomm заявляет, что Snapdragon 888 обеспечивает прирост производительности процессора на 25% по сравнению со Snapdragon 865. Единственное ядро ​​ARM Cortex-X1 Prime процессора 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 процессора, хотя сейчас справедливо сказать, что прирост является солидным, но лишь постепенным.

Таким образом, если вы обновляете флагман двухлетней давности, 888 должен значительно улучшить производительность процессора. Если вы обновляетесь с флагмана годовалой давности, эти преимущества будут намного меньшими. Лично мне интересно увидеть, как устройство Snapdragon 888 справляется с эмуляцией консоли.

Результаты GFXBench

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

Не так уж много игр требуют большой мощности графического процессора ( недавний Genshin Impact - одно исключение), но улучшенная производительность графического процессора полезна не только для игр. Но игры, безусловно, являются главной причиной, по которой людей будут интересовать результаты этих тестов. Snapdragon 888 определенно обеспечивает ускорение рендеринга графики на 35 % и повышение энергоэффективности на 20 %. год за годом. Однако эти результаты демонстрируют только пиковую производительность графического процессора, поэтому нам придется вернуться к этому вопросу. GFXBench — как только мы получим в свои руки коммерческое оборудование — чтобы запустить тест в долгосрочной перспективе. тесты производительности.

Результаты MLPerf

Возможно, наиболее интересные достижения связаны с производительностью ИИ. Квалкомм как правило, каждый год совершает огромный скачок в производительности ИИ., но достижения этого года являются наиболее впечатляющими. Искусственный интеллект Snapdragon 888 может похвастаться производительностью 26 TOPS, что больше, чем 15 TOPS у Snapdragon 865 и 7 TOPS у Snapdragon 855. Qualcomm приписывает большую часть этого успеха новой 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 сравнительного анализа ИИ в 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 ИИ.

В начале этой статьи мы упоминали, что Qualcomm провела 4 различных теста искусственного интеллекта на эталонном устройстве Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf и Procyon от UL. Возможно, наиболее многообещающим из этих тестов является MLPerf Mobile, который скоро будет выпущен. тест мобильного искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, поддерживаемый несколькими поставщиками SoC, поставщиками платформ машинного обучения и моделями. производители. Первая партия результатов мобильного 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 на базе процессора Qualcomm Snapdragon 865+ и Samsung Galaxy Note 20 на базе Exynos 990 Ультра 5G. Qualcomm не предоставила результаты по задержке — только данные о пропускной способности — поэтому мы не отображали полные результаты, поскольку представлено продавцами 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, а Exynos 990 превзошел Snapdragon 865+ и Dimensity 820 в НЛП. Snapdragon 865+ от Qualcomm в целом был конкурентоспособным, находясь на одном уровне с Dimensity 820 в сегментации изображений и превосходя его в NLP. В этих конкретных тестах с использованием этих конкретных моделей и наборов данных Snapdragon 888 превзошел три чипсета последнего поколения.

Будет интересно посмотреть, какие приложения и функции смогут создать разработчики и OEM-производители, используя возможности искусственного интеллекта Snapdragon 888. Компьютерное зрение будет играть особенно важную роль во многих функциях видеосъемки с использованием искусственного интеллекта, которые мы рассмотрим. вероятно, увидим в 2021 году, в то время как улучшенная производительность НЛП может также повлиять на смежные аспекты видео, такие как аудио запись.

Однако следует отметить, что результаты Snapdragon 888 непроверенный MLCommons, поскольку часть процесса проверки организации требует, чтобы устройство было коммерчески доступны (эталонные устройства Qualcomm не продаются через оператора связи или в виде разблокированных устройств). 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

Snapdragon 888 от Qualcomm снова обеспечивает постепенное улучшение производительности процессора и графического процессора, а также значительные улучшения в обработке изображений и искусственном интеллекте. Немногие люди, обновившие устройство двухлетней давности, заметят улучшения в процессоре и графическом процессоре (если только они не планируют использовать эмуляторы или игры вроде Genshin Impact), но они обязательно заметят и другие достижения, достигнутые 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 искусственного интеллекта останется незамеченным для обычного пользователя, но возможности, которые открылись с новым чипсетом Qualcomm, интересны для размышления. Улучшения видео в режиме реального времени, потоковая передача с нескольких камер и многое другое появятся на горизонте в следующем году. такие компании, как Google, продолжают удивлять функциями, которые они выпускают, опираясь на обучение машинному обучению. модели.

Однако Qualcomm — не единственная компания, которая совершенствует свою линейку SoC. Говорят, что предстоящий Exynos 2100 от Samsung для Galaxy S21 принесет значительное улучшение производительности. Также есть новый HiSilicon Kirin 9000 от Huawei и растущая линейка мобильных SoC Dimensity от MediaTek. Я надеюсь вернуться эти тесты, как только у нас будет хотя бы одно топовое устройство следующего поколения от Samsung, Huawei и MediaTek. кремний.

Демонстрация сравнительного тестирования Qualcomm Snapdragon 888

В начале этой статьи я упоминал, что Qualcomm поделилась с нами заранее записанным видео. Если вам интересно, я загрузил это видео на YouTube. Он показывает, что Snapdragon 888 выполняет все тесты, которыми я поделился выше, а также оставшиеся тесты искусственного интеллекта, которые я не продемонстрировал.

Между тем, вот таблица, предоставленная нам Qualcomm, с обобщением результатов тестов Snapdragon 888: