Qualcomm Snapdragon 888 kıyaslamaları: İşte 2021'in amiral gemisi 5G telefonlarının performansı nasıl olacak

İşte Geekbench, AnTuTu ve diğerleri gibi testlerde Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazından elde edilen CPU, GPU ve AI kıyaslama sonuçları.

Bu ayın başlarında Qualcomm gazetecileri sanal bir Snapdragon Teknoloji Zirvesi'ne davet etti. Snapdragon 888'i duyurdular mobil platform. Qualcomm'un en yeni 8 serisi SoC'si, görüntü işleme ve makine öğreniminde büyük iyileştirmeler getiriyor ancak CPU ve GPU performansında yalnızca artan iyileştirmeler sağlıyor. Qualcomm'un en yeni yonga setinin ne kadar güçlü olduğunu öğrenmek için genellikle referans donanımında kıyaslama yapma fırsatı buluyoruz. Ancak COVID-19 nedeniyle Qualcomm yüz yüze bir kıyaslama oturumu düzenleyemedi, bu nedenle bunun yerine popüler olanların tümünü çalıştıran Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazını gösteren, önceden kaydedilmiş bir video kıyaslamalar.

Qualcomm, Snapdragon 888 referans cihazında CPU merkezli bir kıyaslama olan bütünsel bir kıyaslama (AnTuTu) çalıştırdı. (Geekbench), GPU merkezli bir kıyaslama (GFXBench) ve çeşitli AI/ML kıyaslamaları (AIMark, AITuTu, MLPerf ve Procyon). Her kıyaslama üç kez yapıldı, böylece şirket ortalama sonucu üç yinelemede paylaştı. Buna ek olarak şirket, her kıyaslamayı Snapdragon 888 referans tasarımındaki varsayılan ayarları kullanarak çalıştırdıklarını, yani herhangi bir yüksek performans modunu etkinleştirmediklerini söylüyor. Ancak kıyaslama puanları bizim için sağlandığı için sonuçları veya test koşullarını kendimiz doğrulayamıyoruz. Qualcomm Snapdragon 888'e sahip ticari bir cihazı elimize aldığımızda bu kriterleri yeniden çalıştıracağız.

Qualcomm Snapdragon 888 mobil platformunun tüm teknik özelliklerini ve özelliklerini okumak ilginizi çekiyorsa okumanızı tavsiye ederim. Idrees Patel'in Snapdragon 888 hakkındaki mükemmel açıklayıcısı bu ayın başlarında yayınlandı. Makalesinde Qualcomm'un CPU, GPU, modem, bağlantı alt sistemi, ISP, AI motoru, DSP ve diğer her şeyde yaptığı tüm iyileştirmeler hakkında ayrıntılı bilgi veriliyor. Hızlı referans olması açısından Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazının temel özelliklerini diğer cihazlarla karşılaştıran bir tablo hazırladım. Bu kıyaslama karşılaştırmasında kullanılan diğer iki cihaz: Snapdragon 865 destekli referans cihazı ve Snapdragon 855 destekli Pixel 4 O Geçen yılın kıyaslama oturumunda kullandım. Bu grafiği, kıyaslama sonuçlarından önce aşağıda bulabilirsiniz.

Qualcomm Snapdragon 888 Karşılaştırma Sonuçları

Test Cihazlarının Özellikleri

Qualcomm Snapdragon 855(Google Piksel 4)

Qualcomm Snapdragon 865(Qualcomm Referans Cihazı)

Qualcomm Snapdragon 888(Qualcomm Referans Cihazı)

İşlemci

  • 1x Kryo 485 (ARM Cortex A76 tabanlı) Prime çekirdek @ 2,84GHz, 1x 512KB L2 önbellek
  • 3x Kryo 485 (ARM Cortex A76 tabanlı) Performans çekirdeği @ 2,42GHz, 3x 256KB L2 önbellek
  • 4x Kryo 385 (ARM Cortex A55 tabanlı) Verimlilik çekirdekleri @ 1,8GHz, 4x 128KB L2 önbellek
  • 2MB L3 önbellek
  • 1x Kryo 585 (ARM Cortex A77 tabanlı) Prime çekirdek @ 2,84GHz, 1x 512KB L2 önbellek
  • 3x Kryo 585 (ARM Cortex A77 tabanlı) Performans çekirdeği @ 2,4GHz, 3x 256KB L2 önbellek
  • 4x Kryo 385 (ARM Cortex A55 tabanlı) Verimlilik çekirdekleri @ 1,8GHz, 4x 128KB L2 önbellek
  • 4 MB L3 önbellek
  • 1x Kryo 680 (ARM Cortex X1 tabanlı) Prime core @ 2,84GHz, 1x 1MB L2 önbellek
  • 3x Kryo 680 (ARM Cortex A78 tabanlı) 2,4GHz'de performans çekirdeği, 3x 512KB L2 önbellek
  • 4x Kryo 680 (ARM Cortex A55 tabanlı) Verimlilik çekirdekleri @ 1,8GHz, 4x 128KB L2 önbellek
  • 4 MB L3 önbellek

GPU

Adreno 640

Adreno650

Adreno660

Görüntülemek

  • 2280x1080 çözünürlük
  • 60Hz yenileme hızı
  • 2880x1440 çözünürlük
  • 60Hz yenileme hızı
  • 2340x1080 çözünürlük
  • 120Hz yenileme hızı

yapay zeka

  • Hexagon Vector eXtensions ve Hexagon Tensör Hızlandırıcılı Hexagon 690
  • 4. nesil Yapay Zeka Motoru
  • 7 ÜST
  • Hexagon Vector eXtensions ve yeni Hexagon Tensör Hızlandırıcılı Hexagon 698
  • 5. nesil Yapay Zeka Motoru
  • Qualcomm Algılama Merkezi
  • 15 ÜST
  • Fused AI Hızlandırıcı mimarisine sahip Hexagon 780
  • 6. nesil Yapay Zeka Motoru
  • Qualcomm Algılama Merkezi (2. nesil)
    • Yeni özel yapay zeka işlemcisi
    • Hexagon DSP'den %80 görev azaltımı
    • Her yıl 5 kat daha fazla işlem gücü
  • 16 kat daha büyük paylaşılan bellek
  • %50 daha hızlı skaler hızlandırıcı, yıldan yıla 2 kat daha hızlı tensör hızlandırıcı
  • 26 ÜST

Hafıza

  • 6 GB LPDDR4
  • 3MB sistem düzeyinde önbellek
  • 12 GB LPDDR5
  • 3MB sistem düzeyinde önbellek
  • 12 GB LPDDR5
  • 3MB sistem düzeyinde önbellek

Depolamak

64 GB UFS 2.1

128GB UFS3.0

512GB UFS3.0

İSS

  • Çift 14 bit Spectra 380 ISP
  • Çift 14 bit Spectra 480 ISP
  • Saniyede 2,0 Gigapiksel çıkış
  • Üçlü 14 bit Spectra 580 ISP
  • Saniyede 2,7 Gigapiksel çıkış

Üretim süreci

7nm (TSMC'nin N7'si)

7nm (TSMC'nin N7P'si)

5nm (Samsung'un 5LPE'si)

Yazılım versiyonu

Android 10

Android 10

Android 11

Karşılaştırmalara Genel Bakış

Gelen girdilerle Mario Serrafero

  • AnTuTu: Bu bütünsel bir kıyaslamadır. AnTuTu CPU, GPU ve bellek performansını test ederken hem soyut testleri hem de son zamanlarda ilişkilendirilebilir kullanıcı deneyimi simülasyonları (örneğin, bir Liste görünümü). Nihai puan, tasarımcının düşüncelerine göre ağırlıklandırılır.
  • GeekBench: Şifreleme, sıkıştırma (metin ve resimler), işleme, fizik simülasyonları, bilgisayarlı görme, ışın izleme, konuşma tanıma ve evrişimli sinir ağı çıkarımı görüntüler üzerinde. Puan dökümü belirli ölçümleri verir. Nihai puan, tasarımcının düşüncelerine göre ağırlıklandırılır; tamsayı performansına (%65), ardından değişken performansa (%30) ve son olarak kriptoya (%5) büyük önem verilir.
  • GFXBench: En son API'leri kullanarak video oyunu grafiklerinin oluşturulmasını simüle etmeyi amaçlar. Çok sayıda ekran efekti ve yüksek kaliteli dokular. Daha yeni testler Vulkan'ı kullanırken eski testler OpenGL ES 3.1'i kullanıyor. Çıkışlar test sırasındaki karelerdir ve ağırlıklı bir sayı yerine saniyedeki kare sayısı (diğer sayı esasen test uzunluğuna bölünür) Gol.
    • Aztek Harabeleri: Bu testler GFXBench tarafından sunulan hesaplama açısından en ağır testlerdir. Şu anda en iyi mobil yonga setleri saniyede 30 kareyi destekleyemiyor. Spesifik olarak, test gerçekten yüksek poligon sayısı geometrisi, donanım mozaiklemesi, yüksek çözünürlüklü dokular, küresel aydınlatma ve bol miktarda gölge haritalaması, bol parçacık efektlerinin yanı sıra çiçeklenme ve alan derinliği Etkileri. Bu tekniklerin çoğu işlemcinin gölgelendirici hesaplama yeteneklerini vurgulayacaktır.
    • Manhattan ES 3.0/3.1: Bu test, modern oyunların zaten önerilen grafiksel sadakate ulaştığı ve aynı tür teknikleri uyguladığı göz önüne alındığında geçerliliğini koruyor. Çoklu işleme hedeflerini, yansımaları (kübik haritalar), ağ oluşturmayı, birçok ertelenmiş aydınlatma kaynağını ve ayrıca bir işlem sonrası geçişte çiçeklenme ve alan derinliğini kullanan karmaşık geometriye sahiptir.
  • MLPerf Mobil: MLPerf Mobile, mobil yapay zeka performansını test etmeye yönelik açık kaynaklı bir kıyaslamadır. Oldu MLCommons tarafından oluşturuldu, kar amacı gütmeyen, açık bir mühendislik konsorsiyumu, "ML sistemlerini, yazılımlarını ve diğerlerini karşılaştırmak için şeffaflık ve eşit bir oyun alanı sunmak" için MLPerf Mobile'ın ilk yinelemesi, bir avuç bilgisayar görüşü ve doğal dil için çıkarım performansı karşılaştırması sağlıyor görevleri işlemek. Daha fazla bilgi için "kağıda bakın"MLPerf Mobil Çıkarım Karşılaştırması: Mobil Yapay Zeka Karşılaştırması Neden Zordur ve Bu Konuda Ne Yapmalı?"
    • Görüntü sınıflandırması: Bu test, bir giriş görüntüsüne uygulanacak bir etiketin çıkarılmasını içerir. Tipik kullanım örnekleri arasında fotoğraf aramaları veya metin çıkarma yer alır. Kullanılan referans modeli 4M parametreli MobileNetEdgeTPU'dur, veri seti ImageNet 2012'dir (224x224) ve kalite hedefi FP32'nin %98'idir (%76,19 Top-1).
    • Resim parçalama: Bu test, bir giriş görüntüsünün etiketli nesnelere bölünmesini içerir. Tipik kullanım örnekleri arasında kendi kendine sürüş veya uzaktan algılama yer alır. Kullanılan referans modeli 2M parametreli DeepLab v3+'tır, veri seti ADE20K'dir (512x512) ve kalite hedefi FP32'nin (0,244 mAP) %93'üdür.
    • Nesne algılama: Bu test, nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizmeyi ve bu nesneler için bir etiket sağlamayı içerir. Tipik kullanım durumları, sürüş sırasında tehlike tespiti veya trafik analizi gibi kamera girişlerini içerir. Referans modeli 17M parametreli SSD-MobileNet v2'dir, veri seti COCO 2017'dir (300x300) ve kalite hedefi FP32'nin %97'sidir (%54,8 mIoU).
    • Dil işleme: Bu test, sorulara günlük konuşma dilinde yanıt vermeyi içerir. Tipik kullanım örnekleri arasında çevrimiçi arama motorları bulunur. Referans modeli 25M parametreli MobileBERT'tir, veri seti mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev'dir ve kalite hedefi FP32'nin %93'üdür (%93,98 F1).

AnTuTu Sonuçları

AnTuTu ile yola çıkarak Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazının 17.000'e yakın puan aldığını görebiliyoruz. Snapdragon 865 referans cihazından daha yüksek ve Snapdragon 855 destekli Pixel'den yaklaşık 350.000 puan daha yüksek 4. CPU, GPU, Bellek ve UX alt puanlarına baktığınızda (burada gösterilmemiştir), performanstaki en büyük gelişmelerin GPU ve bellekten geldiğini görebiliriz. Snapdragon 888 QRD, AnTuTu'nun GPU alt testinde Snapdragon 865 QRD'ye kıyasla yaklaşık %45,56 daha yüksek puan aldı. Benzer şekilde Snapdragon 888 QRD, AnTuTu'nun bellek alt testinde Snapdragon 865 QRD'ye kıyasla yaklaşık %52,08 daha yüksek puan aldı. Snapdragon 855 destekli Pixel 4 ile karşılaştırıldığında 888 QRD, GPU ve bellek alt testlerinde sırasıyla %98,42 ve %117,58 oranında üstünlük sağladı.

Bu arada Snapdragon 888 QRD, AnTuTu'nun CPU alt testinde Snapdragon 865 QRD ve Snapdragon 855 destekli Pixel 4'e kıyasla sırasıyla yaklaşık %30,05 ve %90,28 daha yüksek puan aldı. Her cihazın çalıştırdığı farklı Android işletim sistemi sürümleri (Pixel 4) nedeniyle UX alt puanının karşılaştırılması zordur. ve Snapdragon 865 QRD, geçen yıl kıyaslama yaptığımda Android 10 çalıştırıyordu; 888 QRD ise Android çalıştırıyordu 11.)

Bellek performansındaki büyük artış oldukça ilginç. Hem 865 QRD hem de 888 QRD, 12 GB LPDDR5 RAM'e sahiptir, ancak RAM'in hangi hızda çalıştığını bilmiyoruz. Özellikle 865, 2750 MHz'de 16 GB'a kadar LPDDR5 RAM'i desteklerken 888, 3200 MHz'de 16 GB'a kadar LPDDR5 RAM'i destekliyor. CPU ve GPU'daki darbeler Qualcomm, Snapdragon 888'in CPU ve GPU kazançlarının sırasıyla %25 ve %35 olduğunu söylediği gibi, buradaki performans beklentilerimizin biraz üzerinde. yıl yıl. Ancak takip eden daha fazla CPU ve GPU merkezli kıyaslama, beklentilerimizle daha uyumlu kazanımlar gösteriyor.

Geekbench Sonuçları

Geekbench 5.0'da Qualcomm Snapdragon 888, Snapdragon 865'e kıyasla tek çekirdekli ve çok çekirdekli testlerde sırasıyla %22,17 ve %9,97 daha yüksek performans gösteriyor. Snapdragon 855 ile karşılaştırıldığında 888 sırasıyla %89,17 ve %51,82 daha iyi performans gösteriyor.

Qualcomm, Snapdragon 888'in, Snapdragon 865'e göre CPU performansında %25'lik bir artış sağladığını söylüyor. CPU'nun tek ARM Cortex-X1 Prime çekirdeği, son nesil ARM ile aynı saat hızı olan 2,84 GHz'de saat hızına sahiptir. Cortex-A77 Prime çekirdeği — yani yılın ortasında kaçınılmaz olan Snapdragon 888 "Plus" için 3+GHz saat hızını görmemiz mümkün yenileyin. Durum böyleyse, CPU performansının daha da artmasını bekleyebiliriz, ancak şu anda kazanımların sağlam, ancak yalnızca artan düzeyde olduğunu söylemek doğru olur.

Bu nedenle, iki yıllık bir amiral gemisinden yükseltme yapıyorsanız, 888'in CPU performansında büyük iyileştirmeler sağlaması gerekir. Bir yıllık amiral gemisinden yükseltme yapıyorsanız bu kazanımlar çok daha küçüktür. Bir Snapdragon 888 cihazının konsol emülasyonunu nasıl idare ettiğini görmek beni kişisel olarak heyecanlandırıyor.

GFXBench Sonuçları

Qualcomm, Snapdragon 888'deki Adreno 660 GPU'nun çekirdek sayısını veya maksimum frekansını açıklamadı, dolayısıyla GPU hakkında performans kazanımları dışında söyleyecek çok az şeyimiz var. OpenGL ES 3.0 API'sini kullanan ve ekran dışında 1080p sahne oluşturan GFXBench'in Manhattan testinde Snapdragon 888, Ortalama 169 fps kare hızı; Snapdragon 865 ve 855'in elde ettiği kare hızlarından yaklaşık %34,13 ve %83,7 daha yüksek sırasıyla. Vulkan grafik API'sini kullanan ve ekran dışında 1080p sahne oluşturan GFXBench'in Aztec Ruins testinde Snapdragon 888, ortalama 86 fps kare hızı; Snapdragon 865 ve 855'in elde ettiği kare hızlarından yaklaşık %38,71 ve %95,45 daha yüksek sırasıyla.

Çok fazla GPU beygir gücü gerektiren çok fazla oyun yok ( son Genshin Etkisi bir istisnadır), ancak geliştirilmiş GPU performansı oyun oynamaktan daha fazlası için faydalıdır. Ancak insanların bu kıyaslama sonuçlarını önemsemesinin en büyük nedeni kesinlikle oyundur ve Snapdragon 888, %35 daha hızlı grafik işleme ve %20 daha iyi güç verimliliğiyle kesinlikle hizmet veriyor yıl yıl. Ancak bu sonuçlar yalnızca en yüksek GPU performansını gösteriyor, bu nedenle tekrar gözden geçirmemiz gerekecek GFXBench—ticari donanımı elimize aldığımızda—benchmark'ın uzun vadeli performansını yürütmek için performans testleri.

MLPerf Sonuçları

Belki de en ilginç kazanımlar yapay zeka performansındadır. Qualcomm genellikle her yıl yapay zeka performansında büyük sıçramalar yapıyorancak bu yılın kazanımları en etkileyici olanıdır. Snapdragon 888'in AI motoru, Snapdragon 865'in 15 TOPS performansına ve Snapdragon 855'in 7 TOPS performansına göre bir artış olan 26 TOPS performansına sahiptir. Qualcomm, bu kazanımın çoğunu Hexagon 780 DSP'nin yeni entegre AI hızlandırıcı mimarisine borçludur. Verilerin paylaşılması ve taşınması için fiziksel mesafeleri ve havuz hafızasını ortadan kaldıran skaler, vektör ve tensör hızlandırıcılar verimli bir şekilde.

Ancak performanstaki bu sıçramanın gerçekte ne kadar önemli olduğunu göstermemiz zor. Yaptığımız görüşmelerde yapay zeka kıyaslamasının zorluklarını derinlemesine konuştuk. Qualcomm'dan Travis Lanier, Gary Brotman ve Ziad Asghar. İyi haber şu ki, Qualcomm yöneticileriyle yaptığımız görüşmelerden bu yana yapay zeka kıyaslamaları alanında önemli ilerlemeler kaydedildi.

Bu makalenin başında Qualcomm'un Snapdragon 888 referans cihazında 4 farklı yapay zeka testi çalıştırdığından bahsetmiştik: AIMark, AITuTu, MLPerf ve UL's Procyon. Belki de bu kriterlerin en umut verici olanı, yakında piyasaya sürülecek olan MLPerf Mobile'dır. Birden fazla SoC satıcısı, makine öğrenimi çerçeve sağlayıcısı ve modeli tarafından desteklenen açık kaynaklı mobil yapay zeka karşılaştırması yapımcılar. İlk mobil çıkarım sonuçları grubu halka açıkbu sonuçları Snapdragon 888 ile karşılaştırmak için kullandık. Sonuçlar yalnızca 3 cihazı kapsıyor: MediaTek Dimensity 820 destekli Xiaomi Redmi 10X 5G, Qualcomm Snapdragon 865+ destekli ASUS ROG Phone 3 ve Exynos 990 destekli Samsung Galaxy Note 20 Ultra 5G. Qualcomm gecikme sonuçlarını sağlamadı (yalnızca üretim rakamlarını) bu nedenle tam sonuçları şu şekilde çizmedik: satıcılar tarafından gönderildi MLCommons tarafından doğrulama için.

Bu seçilmiş bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme çıkarım kriterlerinde Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazının dört testin tamamında en yüksek puanları aldığını görebiliriz. Önceki nesil 3 yonga setinden MediaTek'in Dimensity 820'si, Snapdragon 865+'dan daha iyi performans gösterdi ve Nesne algılamada Exynos 990, Exynos 990 ise Snapdragon 865+ ve Dimensity 820'den daha iyi performans gösterdi. NLP. Qualcomm'un Snapdragon 865+ modeli genel olarak rekabetçiydi; görüntü segmentasyonunda Dimensity 820 ile aynı puanı aldı ve NLP'de ondan daha iyi performans gösterdi. Bu spesifik modeller ve veri kümeleriyle yapılan bu özel çıkarım testlerinde Snapdragon 888, son nesil 3 yonga setinden daha iyi performans gösterdi.

Geliştiricilerin ve OEM'lerin Snapdragon 888'in yapay zeka yeteneğini kullanarak hangi uygulamaları ve özellikleri yaratabileceklerini görmek ilginç olacak. Bilgisayar görüşü, sunacağımız birçok yapay zeka destekli videografi özelliğinde özellikle önemli bir rol oynayacaktır. Muhtemelen 2021'de göreceğiz, ancak gelişmiş NLP performansı aynı şekilde ses gibi videonun bitişik yönlerini de etkileyebilir kayıt.

Ancak Snapdragon 888'in sonuçlarının şu şekilde olduğunu belirtmeliyiz: doğrulanmamış Kuruluşun doğrulama sürecinin bir kısmı cihazın onaylanmasını gerektirdiğinden MLCommons tarafından ticari olarak mevcuttur (Qualcomm'un referans cihazları bir operatör aracılığıyla veya kilidi açılmış olarak satılmaz) telefon). Ayrıca performans, hangi makine öğrenimi modellerinin, sayısal formatların ve makine öğrenimi çerçevelerinin seçildiğine ve hangi makine öğrenimi hızlandırıcılarının mevcut olduğuna bağlıdır.

Çözüm

Qualcomm'un Snapdragon 888'i bir kez daha CPU ve GPU performansında kademeli iyileştirmeler sağlarken, görüntü işleme ve yapay zekada da büyük gelişmeler sağlıyor. İki yıllık bir cihazdan yükseltme yapan pek çok kişi CPU ve GPU'daki gelişmeleri fark etmeyecektir (tabii ki bu cihazı çalıştırmayı planlamıyorlarsa) emülatörler kullanmak veya Genshin Impact gibi oyunlar oynamak), ancak mobil alanda kaydedilen diğer gelişmeleri kesinlikle fark edeceklerdir. teknoloji. Günümüzde cihazlar daha yüksek yenileme hızına sahip ekranlara, daha yüksek çözünürlüklü görüntü sensörlerine sahip daha fazla kameraya, 5G bağlantı desteğine ve çok daha fazlasına sahip. Yapay zeka performansındaki büyük kazanımlar ortalama bir kullanıcı tarafından fark edilmeyecek, ancak Qualcomm'un yeni yonga seti ile ortaya çıkan olasılıkları düşünmek heyecan verici. Gerçek zamanlı yapay zeka video geliştirmeleri, çoklu kamera yayınları ve çok daha fazlası gelecek yıl ufukta görünüyor ve Google gibi şirketler, makine öğrenimi eğitimiyle desteklenen yayınladıkları özelliklerle şaşırtmaya devam ediyor modeller.

Ancak Qualcomm, SoC serisinde iyileştirmeler yapan tek şirket değil. Samsung'un Galaxy S21 için yakında çıkacak Exynos 2100'ün büyük performans iyileştirmeleri getireceği söyleniyor. Ayrıca Huawei'nin yeni HiSilicon Kirin 9000'i ve MediaTek'in büyüyen Dimensity mobil SoC serisi de var. tekrar ziyaret etmeyi umuyorum Samsung, Huawei ve MediaTek'in yeni nesil özelliklerine sahip en az bir üst düzey cihazımız olduğunda bu kıyaslamalar silikon.

Qualcomm Snapdragon 888 Karşılaştırma Demosu

Bu yazının başında Qualcomm'un önceden kaydedilmiş bir videoyu bizimle paylaştığından bahsetmiştim. Eğer ilgilenirseniz, o videoyu YouTube'a yükledim. Yukarıda paylaştığım tüm kriterlerin yanı sıra göstermediğim geri kalan AI kriterlerini çalıştıran Snapdragon 888'i gösteriyor.

Bu arada Qualcomm'un bize sunduğu, Snapdragon 888'in kıyaslama sonuçlarını özetleyen tablo:

Qualcomm Snapdragon 888 referans cihazından elde edilen kıyaslama sonuçları. Kaynak: Qualcomm