Порівняльний аналіз Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1: очікування продуктивності від флагманів 2022 року

Лише минулого тижня побачив появу нового Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 на технологічному саміті компанії на Гаваях. Останній чіпсет Qualcomm містить цілу низку значних удосконалень, що робить його одним із найцікавіших пристроїв Qualcomm за довгий час. Хоча компанія не наважувалася надавати детальні технічні деталі щодо деяких аспектів (включаючи нехтування якщо згадати назву версії Adreno або Kryo), ми все ще змогли запустити низку популярних тестів на Еталонний пристрій Snapdragon 8 Gen 1. Ці контрольні показники допомагають визначити базові показники очікуваної продуктивності для майбутніх флагманів у 2022 році, що дає нам ще одну річ, на яку варто сподіватися наступного року.

На еталонному пристрої Snapdragon 8 Gen 1 ми провели один цілісний тест (AnTuTu), тест, орієнтований на ЦП (Geekbench), тест, орієнтований на GPU (GFXBench), і тести MLPerf. Кожен тест проводився тричі, і ми взяли середнє значення трьох результатів. Qualcomm за замовчуванням увімкнув опцію «Режим перформансу інтерфейсу», яку ми вимкнули, оскільки вона фактично намагається змусити додатки для порівняльного аналізу, які працюють на ядрах Prime, щоб певним чином отримати трохи вищий результат контрольні показники. Варто також зазначити, що як тільки ми отримаємо комерційний пристрій із Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1, ми повторно запустимо ці тести.

Якщо вам цікаво прочитати всі характеристики та функції мобільного пристрою Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 платформи, яку компанія вже зробила доступною, то я рекомендую прочитати наш пояснювач про Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1. Для швидкої довідки я склав діаграму з порівнянням основних характеристик Qualcomm Snapdragon Еталонний пристрій 8 покоління 1 порівняно з двома іншими еталонними пристроями, використаними в цьому порівнянні. Ви можете знайти цю діаграму нижче перед результатами порівняльного тесту.

Компанія Qualcomm надала нам набір очікуваних результатів тестування на основі власного тестування. Ми використовували це лише для довідки, і внизу цієї статті доступна таблиця, яка містить порівняльні результати, яких Qualcomm очікувала отримати від еталонного пристрою.

Про цю статтю: Qualcomm спонсорувала мого колегу, Річ Вудс, щоб відвідати саміт Snapdragon Tech Summit у Коні, Гаваї. Компанія оплатила йому переліт і готель. Однак Qualcomm не надав жодних коментарів щодо змісту цієї статті.

Результати тесту Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Специфікації тестового пристрою

Огляд контрольних показників. Натисніть, щоб розгорнути.

Огляд тестів

• AnTuTu: це цілісний еталон. AnTuTu тестує процесор, графічний процесор і продуктивність пам’яті, включаючи як абстрактні тести, так і останнім часом відносне моделювання взаємодії з користувачем (наприклад, підтест, який передбачає прокручування a ListView). Остаточна оцінка зважується відповідно до міркувань дизайнера.
• GeekBench: тест, орієнтований на процесор, який використовує кілька обчислювальних навантажень, включаючи шифрування, стиснення (тексту та зображень), візуалізація, фізичне моделювання, комп'ютерне бачення, трасування променів, розпізнавання мови та згорточна нейронна мережа на зображеннях. Розбивка балів дає конкретні показники. Остаточна оцінка зважується відповідно до міркувань розробника, роблячи великий акцент на цілочисельній продуктивності (65%), потім на продуктивності з плаваючою точкою (30%) і, нарешті, на криптографії (5%).
• GFXBench: спрямований на імітацію рендерингу графіки відеоігор за допомогою найновіших API. Безліч екранних ефектів і високоякісні текстури. Новіші тести використовують Vulkan, тоді як застарілі тести використовують OpenGL ES 3.1. Вихідними є кадри під час тестування та кадрів за секунду (інше число, поділене на довжину тесту, по суті), замість зваженого рахунок.
  • Руїни ацтеків: ці тести є найбільш обчислювально важкими, які пропонує GFXBench. Наразі найкращі мобільні чіпсети не можуть підтримувати 30 кадрів на секунду. Зокрема, тест пропонує дійсно велику кількість полігонів, апаратну мозаїку, текстури з високою роздільною здатністю, глобальне освітлення та велика кількість карт тіней, рясні ефекти частинок, а також розфарбування та глибина різкості ефекти. Більшість із цих методів наголошують на обчислювальних можливостях шейдерів процесора.
  • Manhattan ES 3.0/3.1: цей тест залишається актуальним, враховуючи, що сучасні ігри вже досягли запропонованої точності графіки та використовують ті самі методи. Він має складну геометрію з використанням кількох цілей візуалізації, відображень (кубічних карт), сітчастого рендерингу, багатьох відкладених джерел освітлення, а також забарвлення та глибину різкості під час постобробки.
• MLPerf Mobile: MLPerf Mobile — це тест з відкритим вихідним кодом для тестування продуктивності мобільного ШІ. Це було створено MLCommons, некомерційний відкритий інженерний консорціум, щоб «забезпечити прозорість і рівні умови для порівняння систем машинного навчання, програмного забезпечення та рішення». Перша ітерація MLPerf Mobile забезпечує порівняльний тест продуктивності комп’ютерного зору та природної мови. опрацювання завдань. Для отримання додаткової інформації зверніться до статті "MLPerf Mobile Inference Benchmark: Чому порівняльний аналіз Mobile AI є складним і що з цим робити.”
  • Класифікація зображення: Цей тест передбачає визначення мітки для застосування до вхідного зображення. Типові випадки використання включають пошук фотографій або вилучення тексту. Використана еталонна модель MobileNetEdgeTPU з параметрами 4M, набір даних ImageNet 2012 (224×224), цільова якість – 98% FP32 (76,19% Top-1).
  • Сегментація зображення: Цей тест передбачає поділ вхідного зображення на позначені об’єкти. Типові випадки використання включають автономне керування або дистанційне зондування. Використаною еталонною моделлю є DeepLab v3+ із 2 млн параметрів, набором даних є ADE20K (512 × 512), а цільовою якістю є 93% від FP32 (0,244 mAP).
  • Виявлення об'єктів: Цей тест передбачає малювання обмежувальних рамок навколо об’єктів, а також надання мітки для цих об’єктів. Типові випадки використання включають введення з камери, наприклад для виявлення небезпеки або аналізу дорожнього руху під час водіння. Еталонною моделлю є SSD-MobileNet v2 із 17 млн ​​параметрів, набором даних є COCO 2017 (300×300), а цільовою якістю є 97% від FP32 (54,8% mIoU).
  • Обробка мови: Цей тест передбачає розмовну відповідь на запитання. Типові випадки використання включають онлайн-пошукові системи. Еталонною моделлю є MobileBERT із 25 млн параметрів, набором даних є mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, а цільова якість – 93% від FP32 (93,98% F1).

читати далі

---

Результати тестування

AnTuTu

Починаючи з AnTuTu, ми бачимо, що еталонний пристрій Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 отримав результати значно вище, ніж у попередні роки, із значним річним зростанням приблизно на 240 000 балів. Це досить значне покращення приблизно на 33%, що значно перевищує обіцянки Qualcomm про підвищення швидкості на 20%. Це лише один тест, але AnTuTu є чудовим інструментом для порівняння необроблених обчислювальних можливостей між пристроями, навіть якщо не все це перетворюється на реальне використання.

Geekbench

Однак у Geekbench 5.0 це зовсім інша історія. Snapdragon 8 Gen 1 практично не виграє порівняно з попереднім референсним пристроєм Snapdragon 888 і навіть знижує продуктивність, коли справа стосується багатоядерності. Це також не так, якби ми потрапили в оману – Qualcomm надав нам інформаційну сторінку з порівняльними результатами, які можна очікувати від Snapdragon 8 Gen 1, і вони відповідають очікуванням. Насправді одноядерна продуктивність була вищою за верхні межі, надані Qualcomm, тоді як багатоядерна продуктивність була на 20 балів нижчою за нижню межу очікуваного.

Сказавши це, я вважаю зрозумілим, що яким би не був тест, це не те, у чому Qualcomm внесла вдосконалення. Інші наші тести демонструють значні покращення порівняно з чіпсетами попередніх років.

GFXBench

Qualcomm не розкриває багато про новий графічний процесор Adreno в Snapdragon 8 Gen 1, тому ми мало що можемо сказати про графічний процесор, крім його збільшення продуктивності. Ми не знаємо кількості ядер, ми не знаємо частоти і навіть не маємо номера версії. У тесті GFXBench на Манхеттені, який використовує API OpenGL ES 3.0 і рендерить сцену 1080p поза екраном, Snapdragon 8 Gen 1 мав середня частота кадрів 221 кадр/с, приблизно на 31% і 75% вище, ніж частота кадрів, досягнута Snapdragon 888 і 865 відповідно. У тесті GFXBench Aztec Ruins, який використовує графічний API Vulkan і рендерить сцену 1080p поза екраном, Snapdragon 8 Gen 1 мав середню частоту кадрів 41 кадр/с. Однак у цьому є застереження; попередні результати на еталонних пристроях тестувалися в 1080p, тоді як єдиний тест Aztec Ruins, до якого ми мали доступ, був у 1440p. Підвищення до 1080p вимагає на 43,75% більше пікселів, які будуть відображатися одночасно, тому продуктивність знизилася в цьому тесті.

Лише деякі з самих кращі ігри для андроїд вимагають значної потужності GPU, але покращена продуктивність GPU корисна не лише для ігор. Зважаючи на це, ігри, безперечно, є головною причиною, чому люди будуть дбати про ці порівняльні результати Здається, Snapdragon 8 Gen 1 забезпечує на 35% швидший рендеринг графіки та на 20% кращу енергоефективність з року в рік рік. Однак ці результати демонструють лише максимальну продуктивність GPU, тому нам доведеться переглянути GFXBench — як тільки ми отримаємо в руки комерційне обладнання — для того, щоб забезпечити довгострокову продуктивність тесту тести.

MLPerf

Qualcomm була особливо хитрою щодо деталей, коли справа доходить до вдосконалення штучного інтелекту. Ми не маємо жодних цифр для TOPS (трильйон операцій за секунду), хоча у нас є певна інформація про інші вдосконалення. Наприклад, є третє покоління сенсорного центру компанії, і воно також продемонструвало ряд інших особливостей SoC на Гаваях.

Однак нам важко продемонструвати, наскільки значним є цей стрибок у продуктивності. Ми детально говорили про труднощі порівняльного аналізу ШІ під час наших інтерв’ю з Тревіс Ланьє від Qualcomm, Гарі Бротман і Зіад Асгар. Хороша новина полягає в тому, що після наших дискусій з керівниками Qualcomm відбувся значний прогрес у сфері тестів ШІ.

Найбільш багатообіцяючими доступними тестами є MLPerf Mobile, який є Тест мобільного штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, який підтримується кількома постачальниками SoC, постачальниками інфраструктури ML та моделлю виробників. Його початкова партія результатів мобільного висновку є публічним, тож ми використали ці результати, щоб порівняти Snapdragon 8 Gen 1 із Snapdragon 888 у Xiaomi Mix 4, Dimensity 1100 у Vivo S9 5G та Exynos 2100 у Samsung Galaxy S21 Plus. Ми не отримали результатів затримки — лише показники пропускної здатності — тому ми не нанесли на графік повні результати, подані постачальниками для перевірки MLCommons.

Ми бачимо в цих вибраних тестах комп’ютерного зору та обробки природної мови що еталонний пристрій Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 отримав найвищі бали в усіх чотирьох тестах за далеко. Загалом Demensity 1100 показав себе досить погано. Snapdragon 888 від Qualcomm все ще перемагає інших у цьому тесті, але Snapdragon 8 Gen 1 знаходиться на іншому рівні в усіх цих тестах.

Буде цікаво побачити, які додатки та функції можуть створити розробники та OEM-виробники, використовуючи майстерність ШІ Snapdragon 8 Gen 1. Комп’ютерний зір відіграватиме особливо важливу роль у багатьох функціях відеозйомки, розширених штучним інтелектом ймовірно, побачимо в 2022 році, тоді як покращена продуктивність NLP також може вплинути на суміжні аспекти відео, наприклад аудіо запис. Такі компанії, як Google, працюють над Google Tensor також підштовхне інших постачальників SoC у цьому відділі.

Висновок

Нижче наведена таблиця, яку Qualcomm надала нам із очікуваними показниками тестів, які, як ви бачите, здебільшого відповідають результатам, яких ми досягли вище.

Очікувані результати тестів для еталонного дизайну Snapdragon 8 Gen 1 (від Qualcomm)

Еталон	Версія	метод	Очікуваний діапазон балів
система	Geekbench ST	v5.4.2	Середнє за 3 ітерації	~1220 - 1233
система	Geekbench MT	v5.4.2	Середнє за 3 ітерації	~3770 - 3810
система	AnTuTu	v9.2.1	Середнє за 3 ітерації	1-й запуск: ~1mAvg з 3 ітерацій: ~980K
система	PCMark	v3.0.4061	Середнє за 3 ітерації	~17 тис
Браузер (Chrome v95.0.4638.74 64-bit)	Реактивна струмінь	v2.0	Середнє за 3 ітерації	~135 - 140
Браузер	Спідометр	v2.0	Середнє за 3 ітерації	~123 - 126
Браузер	WebXPRT	v3.0	Середнє за 3 ітерації	~194 - 197
ШІ	AITuTu	v2.0	Середнє за 3 ітерації	~2,550,000 - 2,600,000
ШІ	AIMark	v3.0	Середнє за 3 ітерації	~97 тис
ШІ	MLPerf (на окремому QRD, оскільки для запуску потрібно 30 хвилин)	v1.1	Середнє за 3 ітерації	Клас зображення: ~2435 - 2450 Виявлення об'єкта: ~1180 - 1250 Сегмент зображення: ~520 - 540 Розуміння мови: ~38 - 40 Клас зображення (офлайн): ~3580 - 3650
ШІ	ETH AIB	v4.0.4	Середнє за 3 ітерації	~530 - 550 тис
Графіка	GFXBench Manhattan 3.0 Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~267 - 268 FPS
Графіка	GFXBench T-Rex - Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~450 - 452 FPS
Графіка	GFXBench Manhattan 3.1 Offscreen (1080p) (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~176 FPS
Графіка	GFXBench Car Chase Offscreen (1080p) ES3.1 (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~97 - 98 FPS
Графіка	GFXBench Aztec Ruins Vulkan (High Tier) Offscreen (1440p) (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~49 FPS
Графіка	GFXBench Aztec Ruins OpenGL (High Tier) Offscreen (1440p) (FPS)	v5.0	Середнє за 3 ітерації	~43 FPS

читати далі

Snapdragon 8 Gen 1 приносить масу покращень порівняно з торішнім чіпсетом, особливо коли справа доходить до ШІ. Хоча в результатах Geekbench, пов’язаних із процесором, безперечно є певна дивина, очевидно, що є загальні покращення. Якщо ви оновлюєте пристрій, який на два роки старший (або старший), покращення, ймовірно, будуть помітні, хоча величезне підвищення продуктивності ШІ, швидше за все, залишиться непоміченим для більшості. Компанії рідко використовують весь потенціал штучного інтелекту, коли справа доходить до чіпсетів Qualcomm, і цілком ймовірно, що тут буде те саме.

Варто також зазначити, що із загостренням конкуренції, можливо, варто почекати, щоб побачити, що Samsung і MediaTek зроблять далі. The Розмір 9000 чіпсет має потенціал, щоб перемогти Snapdragon 8 Gen 1, коли справа доходить до продуктивності, і ми ще не так багато знаємо про майбутній Exynos 2200. Я особисто з нетерпінням чекаю перегляду цих тестів на комерційному пристрої в майбутньому, особливо в більш контрольованих умовах.