Primerjalna merila Qualcomm Snapdragon 888: Evo, kako bodo delovali vodilni telefoni 5G leta 2021

V začetku tega meseca je Qualcomm povabil novinarje na virtualni tehnološki vrh Snapdragon, kjer napovedali so Snapdragon 888 mobilna platforma. Qualcommov najnovejši SoC serije 8 prinaša velike izboljšave pri obdelavi slik in strojnem učenju, vendar le postopne izboljšave pri zmogljivosti CPE in GPE. Da bi ugotovili, koliko zmogljivejši je najnovejši nabor čipov podjetja Qualcomm, običajno dobimo priložnost, da izvedemo primerjalne teste na njegovi referenčni strojni opremi. Zaradi COVID-19 pa Qualcomm ni mogel organizirati osebne primerjalne seje, zato je namesto tega poslal vnaprej posnet videoposnetek, ki prikazuje referenčno napravo Qualcomm Snapdragon 888, ki poganja lestvico priljubljenih merila uspešnosti.

Na referenčni napravi Snapdragon 888 je Qualcomm izvedel eno celostno merilo uspešnosti (AnTuTu), merilo uspešnosti, osredotočeno na CPE (Geekbench), merilo uspešnosti GPU (GFXBench) in več meril uspešnosti AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf in Procyon). Vsako merilo je bilo izvedeno trikrat, tako da je podjetje delilo povprečni rezultat v treh ponovitvah. Poleg tega podjetje pravi, da je vsako merilo uspešnosti izvedlo s privzetimi nastavitvami na referenčnem dizajnu Snapdragon 888, kar pomeni, da niso omogočili nobenega visoko zmogljivega načina. Ker pa so bili primerjalni rezultati zagotovljeni za nas, ne moremo sami preveriti rezultatov ali pogojev testiranja. Ko dobimo v roke komercialno napravo s procesorjem Qualcomm Snapdragon 888, bomo znova zagnali ta merila.

Če vas zanima branje o vseh specifikacijah in funkcijah mobilne platforme Qualcomm Snapdragon 888, priporočam branje Odličen razlagalec Idreesa Patela o Snapdragonu 888 objavljeno v začetku tega meseca. Njegov članek podrobno opisuje vse izboljšave, ki jih je Qualcomm naredil na CPE, GPU, modemu, podsistemu povezljivosti, ISP-ju, motorju AI, DSP-ju in vsem drugem. Za hitro referenco sem sestavil grafikon, ki primerja ključne specifikacije referenčne naprave Qualcomm Snapdragon 888 v primerjavi z drugi dve napravi, uporabljeni v tej primerjalni primerjavi: referenčna naprava s procesorjem Snapdragon 865 in Pixel 4 s procesorjem Snapdragon 855 to Uporabil sem v lanski seji primerjalne analize. To tabelo najdete spodaj pred rezultati primerjalne analize.

Rezultati primerjalnega preizkusa Qualcomm Snapdragon 888

Specifikacije testnih naprav

Pregled meril uspešnosti

Z vložki iz Mario Serrafero

• AnTuTu: To je celovito merilo. AnTuTu testira CPE, GPE in zmogljivost pomnilnika, pri čemer vključuje tako abstraktne teste kot v zadnjem času tudi primerljive simulacije uporabniške izkušnje (na primer podtest, ki vključuje pomikanje po a Pogled seznama). Končna ocena je ponderirana glede na premisleke oblikovalca.
• GeekBench: test, osredotočen na CPE, ki uporablja več računalniških delovnih obremenitev, vključno s šifriranjem, stiskanjem (besedila in slik), upodabljanje, fizikalne simulacije, računalniški vid, sledenje žarkom, prepoznavanje govora in konvolucijsko sklepanje nevronske mreže na slikah. Razčlenitev rezultatov daje posebne meritve. Končni rezultat je ponderiran glede na premisleke oblikovalca, pri čemer je velik poudarek na celoštevilski zmogljivosti (65 %), nato na plavajoči zmogljivosti (30 %) in nazadnje na kripto (5 %).
• GFXBench: Cilj je simulirati upodabljanje grafike video iger z uporabo najnovejših API-jev. Veliko zaslonskih učinkov in visokokakovostnih tekstur. Novejši testi uporabljajo Vulkan, medtem ko starejši testi uporabljajo OpenGL ES 3.1. Izhodi so okvirji med preskusom in sličic na sekundo (drugo število, deljeno z dolžino preskusa, v bistvu), namesto uteženega rezultat.
  • Azteške ruševine: Ti testi so računalniško najtežji, ki jih ponuja GFXBench. Trenutno najboljši mobilni nabori čipov ne morejo vzdržati 30 sličic na sekundo. Natančneje, test ponuja zelo veliko geometrijo števila poligonov, strojno teselacijo, teksture visoke ločljivosti, globalna osvetlitev in veliko kartiranja senc, obilni učinki delcev, pa tudi razcvet in globinska ostrina učinki. Večina teh tehnik bo poudarila zmožnosti procesorja za računanje senčil.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: Ta preizkus ostaja pomemben glede na to, da so sodobne igre že dosegle predlagano grafično zvestobo in izvajajo iste vrste tehnik. Odlikuje ga zapletena geometrija, ki uporablja več ciljev upodabljanja, odseve (kubične karte), mrežno upodabljanje, številne odložene vire osvetlitve, pa tudi razcvet in globinsko ostrino v prehodu po obdelavi.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile je odprtokodno merilo uspešnosti za testiranje delovanja mobilne umetne inteligence. Bilo je ustvaril MLCommons, neprofitni, odprti inženirski konzorcij, da "zagotavlja preglednost in enake konkurenčne pogoje za primerjavo sistemov ML, programske opreme in rešitve." Prva ponovitev MLPerf Mobile zagotavlja merilo uspešnosti sklepanja za peščico računalniškega vida in naravnega jezika obdelava opravil. Za več informacij glejte članek "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Zakaj je primerjalna analiza mobilnega umetne inteligence težka in kaj storiti glede tega."
  • Razvrstitev slike: Ta preizkus vključuje sklepanje oznake, ki jo je treba uporabiti za vhodno sliko. Tipični primeri uporabe vključujejo iskanje fotografij ali ekstrakcijo besedila. Uporabljeni referenčni model je MobileNetEdgeTPU s 4M parametri, nabor podatkov je ImageNet 2012 (224x224), ciljna kakovost pa je 98 % FP32 (76,19 % Top-1).
  • Segmentacija slike: Ta preizkus vključuje razdelitev vhodne slike na označene predmete. Tipični primeri uporabe vključujejo samostojno vožnjo ali daljinsko zaznavanje. Uporabljeni referenčni model je DeepLab v3+ z 2 milijoni parametrov, nabor podatkov je ADE20K (512x512), ciljna kakovost pa 93 % FP32 (0,244 mAP).
  • Zaznavanje predmeta: Ta preizkus vključuje risanje omejevalnih okvirjev okoli predmetov in zagotavljanje oznake za te predmete. Tipični primeri uporabe vključujejo vnos kamere, na primer za zaznavanje nevarnosti ali analizo prometa med vožnjo. Referenčni model je SSD-MobileNet v2 s 17 milijoni parametrov, nabor podatkov je COCO 2017 (300x300), ciljna kakovost pa 97 % FP32 (54,8 % mIoU).
  • Jezikovna obdelava: Ta test vključuje pogovorno odgovarjanje na vprašanja. Tipični primeri uporabe vključujejo spletne iskalnike. Referenčni model je MobileBERT s 25 milijoni parametrov, nabor podatkov je mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, ciljna kakovost pa je 93 % FP32 (93,98 % F1).

Rezultati AnTuTu

Če začnemo z AnTuTu, lahko vidimo, da je referenčna naprava Qualcomm Snapdragon 888 dosegla skoraj 17.000 točk višji od referenčne naprave Snapdragon 865 in skoraj 350.000 točk višji od Pixela s procesorjem Snapdragon 855 4. Ko pogledate podrezultate CPE, GPE, pomnilnika in UX (tukaj niso prikazani), lahko vidimo, da največje izboljšave v zmogljivosti prihajajo iz GPE in pomnilnika. Snapdragon 888 QRD je v podtestu GPU AnTuTu dosegel približno 45,56 % višji rezultat v primerjavi s Snapdragon 865 QRD. Podobno je Snapdragon 888 QRD v podtestu pomnilnika AnTuTu dosegel približno 52,08 % višji rezultat v primerjavi s Snapdragon 865 QRD. V primerjavi s Pixel 4, ki ga poganja Snapdragon 855, ga je 888 QRD prekašal v podtestih GPU in pomnilnika za 98,42 % oziroma 117,58 %.

Medtem je Snapdragon 888 QRD dosegel približno 30,05 % oziroma 90,28 % višji rezultat v CPE podtestu AnTuTu v primerjavi s Snapdragon 865 QRD oziroma Pixel 4, ki ga poganja Snapdragon 855. Podrezultat UX je težko primerjati zaradi različnih različic operacijskega sistema Android, ki jih je uporabljala vsaka naprava (Pixel 4 in Snapdragon 865 QRD sta uporabljala Android 10, ko sem ju primerjal lani, medtem ko 888 QRD uporablja Android 11.)

Veliko povečanje zmogljivosti pomnilnika je precej zanimivo. Tako 865 QRD kot 888 QRD imata 12 GB LPDDR5 RAM-a, čeprav ne vemo, na kakšni takti je RAM. Predvsem 865 podpira do 16 GB RAM-a LPDDR5 pri 2750 MHz, medtem ko 888 podpira do 16 GB RAM-a LPDDR5 pri 3200 MHz. Napake v CPE in GPE zmogljivost tukaj je nekoliko nad našimi pričakovanji, saj je Qualcomm dejal, da sta CPU in GPE procesorja Snapdragon 888 25 % oziroma 35 %. leto na leto. Primerjalna merila, ki so bolj osredotočena na CPU in GPE, ki sledijo, kažejo dobičke, ki so bolj v skladu z našimi pričakovanji.

Rezultati Geekbench

V Geekbench 5.0 je Qualcomm Snapdragon 888 v primerjavi s Snapdragonom 865 dosegel 22,17 % oziroma 9,97 % večjo učinkovitost pri enojedrnih in večjedrnih testih. V primerjavi s Snapdragonom 855 je 888 boljši za približno 89,17 % oziroma 51,82 %.

Qualcomm pravi, da Snapdragon 888 zagotavlja 25-odstotno povečanje zmogljivosti procesorja v primerjavi s Snapdragonom 865. Osamljeno jedro ARM Cortex-X1 Prime procesorja deluje pri konzervativnih 2,84 GHz – enako taktu kot ARM zadnje generacije Cortex-A77 Prime core — zato je možno, da bomo videli takt 3+ GHz za neizogiben sredi leta Snapdragon 888 "Plus" osveži. Če je temu tako, lahko pričakujemo, da se bo zmogljivost procesorja še izboljšala, čeprav je prav zdaj pošteno reči, da so pridobitve solidne, a zgolj postopne.

Torej, če nadgrajujete z dve leti starega vodilnega, bi moral 888 prinesti velike izboljšave v zmogljivosti procesorja. Če nadgrajujete leto dni starega vodilnega, so ti dobički veliko manjši. Osebno sem navdušen nad tem, kako naprava Snapdragon 888 obravnava emulacijo konzole.

Rezultati GFXBench

Qualcomm ni razkril števila jeder ali največje frekvence grafičnega procesorja Adreno 660 v Snapdragonu 888, zato o grafičnem procesorju nimamo veliko povedati razen njegovega povečanja zmogljivosti. V testu GFXBench Manhattan, ki uporablja API OpenGL ES 3.0 in upodablja 1080p prizor izven zaslona, ​​je imel Snapdragon 888 povprečna hitrost sličic 169 sličic na sekundo, približno 34,13 % in 83,7 % več od hitrosti sličic, ki jo dosegata Snapdragon 865 in 855 oz. V preizkusu Aztec Ruins GFXBench, ki uporablja grafični API Vulkan in upodablja 1080p prizor zunaj zaslona, ​​je imel Snapdragon 888 povprečna hitrost sličic 86 sličic na sekundo, približno 38,71 % in 95,45 % več od hitrosti sličic, ki jo dosegata Snapdragon 865 in 855 oz.

Ni veliko iger, ki bi zahtevale veliko konjskih moči GPE ( nedavni Genshin Impact je ena izjema), vendar je izboljšana zmogljivost grafičnega procesorja uporabna za več kot le igranje iger. Toda igre so zagotovo največji razlog, zakaj bodo ljudje mar za te primerjalne rezultate in Snapdragon 888 zagotovo zagotavlja s 35 % hitrejšim upodabljanjem grafike in 20 % boljšo energetsko učinkovitostjo leto na leto. Vendar ti rezultati prikazujejo le najvišjo zmogljivost grafičnega procesorja, zato ga bomo morali ponovno pregledati GFXBench – ko dobimo komercialno strojno opremo – za dolgoročno izvajanje merila testi delovanja.

Rezultati MLPerf

Morda so najbolj zanimive pridobitve v zmogljivosti AI. Qualcomm na splošno vsako leto naredi velike skoke v zmogljivosti AI, vendar so letošnji dobički najbolj impresivni. Motor AI procesorja Snapdragon 888 se ponaša z zmogljivostjo 26 TOPS, kar je več od zmogljivosti 15 TOPS pri Snapdragon 865 in zmogljivosti 7 TOPS pri Snapdragon 855. Qualcomm velik del tega dobička pripisuje novi arhitekturi pospeševalnika umetne inteligence Hexagon 780 DSP, ki združuje skalarni, vektorski in tenzorski pospeševalnik za odpravo fizičnih razdalj in zbiranje pomnilnika za skupno rabo in premikanje podatkov učinkovito.

Težko pa je dokazati, kako pomemben je dejansko ta skok v uspešnosti. Med našimi intervjuji z Travis Lanier iz Qualcomma, Gary Brotman in Ziad Asghar. Dobra novica je, da je od naših pogovorov z vodji Qualcomma prišlo do znatnega napredka na področju meril uspešnosti AI.

Na začetku tega članka smo omenili, da je Qualcomm na referenčni napravi Snapdragon 888 izvajal 4 različne primerjalne preizkuse umetne inteligence: AIMark, AITuTu, MLPerf in UL Procyon. Morda je najbolj obetaven od teh meril uspešnosti MLPerf Mobile, ki bo kmalu izšel, odprtokodno primerjalno merilo mobilne umetne inteligence, ki ga podpira več prodajalcev SoC, ponudnikov ogrodja ML in modela proizvajalci. Njegova začetna serija rezultatov mobilnega sklepanja je javen, zato smo te rezultate uporabili za primerjavo s Snapdragonom 888. Rezultati zajemajo le 3 naprave: Xiaomi Redmi 10X 5G s procesorjem MediaTek Dimensity 820, ASUS ROG Phone 3 s procesorjem Qualcomm Snapdragon 865+ in Samsung Galaxy Note 20 s procesorjem Exynos 990 Ultra 5G. Qualcomm ni zagotovil rezultatov zakasnitve – le podatke o prepustnosti – zato nismo narisali celotnih rezultatov kot predložili prodajalci za preverjanje s strani MLCommons.

V teh izbranih merilih uspešnosti sklepanja o računalniškem vidu in obdelavi naravnega jezika lahko vidimo, da je referenčna naprava Qualcomm Snapdragon 888 dosegla najvišje rezultate v vseh štirih testih. Od treh naborov čipov prejšnje generacije je MediaTekov Dimensity 820 prekašal Snapdragon 865+ in Exynos 990 pri zaznavanju predmetov, medtem ko je Exynos 990 presegel Snapdragon 865+ in Dimensity 820 pri NLP. Qualcommov Snapdragon 865+ je bil na splošno konkurenčen, dosegel je enak rezultat kot Dimensity 820 pri segmentaciji slike in ga prekašal pri NLP. V teh specifičnih testih sklepanja s temi posebnimi modeli in nabori podatkov je Snapdragon 888 prekašal 3 nabore čipov zadnje generacije.

Zanimivo bo videti, katere aplikacije in funkcije lahko razvijalci in proizvajalci originalne opreme ustvarijo z uporabo zmogljivosti AI procesorja Snapdragon 888. Računalniški vid bo imel posebno pomembno vlogo pri številnih videografskih funkcijah, izboljšanih z umetno inteligenco, ki jih bomo verjetno do leta 2021, medtem ko lahko izboljšana zmogljivost NLP prav tako vpliva na sosednje vidike videa, kot je zvok snemanje.

Vendar moramo opozoriti, da so rezultati Snapdragona 888 nepreverjeno MLCommons, saj del postopka preverjanja organizacije zahteva, da je naprava komercialno na voljo (referenčne naprave Qualcomm se ne prodajajo prek operaterja ali kot odklenjene telefon). Poleg tega je zmogljivost odvisna od izbranih modelov ML, numeričnih formatov in ogrodij ML ter od tega, kateri pospeševalniki ML so na voljo.

Zaključek

Qualcommov Snapdragon 888 ponovno prinaša postopne izboljšave zmogljivosti CPE in GPE, vendar velike izboljšave obdelave slik in umetne inteligence. Malo ljudi, ki nadgradijo dve leti staro napravo, ne bo opazilo izboljšav CPE in GPE (razen če nameravajo uporabljati emulatorji ali igranje iger, kot je Genshin Impact), vendar bodo zagotovo opazili druge napredke, ki so bili doseženi v mobilnih napravah. tehnologija. Naprave imajo zaslone z višjo hitrostjo osveževanja, več kamer s slikovnimi senzorji višje ločljivosti, podporo za povezljivost 5G in veliko več v teh dneh. Ogromen napredek v zmogljivosti umetne inteligence bo povprečen uporabnik ostal neopažen, vendar je razburljivo razmišljati o možnostih, ki so se odprle z novim naborom čipov Qualcomm. Naslednje leto so na obzorju izboljšave videa z umetno inteligenco v realnem času, pretakanja z več kamerami in še veliko več. podjetja, kot je Google, še naprej presenečajo s funkcijami, ki jih objavljajo in podpirajo strojno učenje za usposabljanje modeli.

Qualcomm pa ni edino podjetje, ki izboljšuje svojo linijo SoC. Samsungov prihajajoči Exynos 2100 za Galaxy S21 naj bi prinesel velike izboljšave zmogljivosti. Tu sta tudi Huaweijev novi HiSilicon Kirin 9000 in naraščajoča linija mobilnih SoC Dimensity podjetja MediaTek. Upam, da bom ponovno obiskal ta merila uspešnosti, ko bomo imeli vsaj eno vrhunsko napravo s Samsungovo, Huaweijevo in MediaTekovo naslednjo generacijo silicij.

Primerjalna predstavitev Qualcomm Snapdragon 888

Na začetku tega članka sem omenil, da je Qualcomm z nami delil vnaprej posnet video. Če vas zanima, sem ta videoposnetek naložil na YouTube. Prikazuje Snapdragon 888, ki izvaja vsa merila uspešnosti, ki sem jih delil zgoraj, pa tudi preostale primerjalne vrednosti AI, ki jih nisem predstavil.

Medtem je tukaj tabela, ki nam jo je posredoval Qualcomm in povzema primerjalne rezultate Snapdragon 888: