Тести Qualcomm Snapdragon 888: ось як працюватимуть флагманські телефони 5G 2021 року

Раніше цього місяця Qualcomm запросила журналістів на віртуальний технічний саміт Snapdragon, де вони анонсували Snapdragon 888 мобільна платформа. Остання система на процесорі Qualcomm 8-ї серії значно вдосконалює обробку зображень і машинне навчання, але лише поступово покращує продуктивність ЦП і ГП. Щоб дізнатися, наскільки потужнішим є останній чіпсет Qualcomm, ми зазвичай отримуємо можливість запустити тести на його еталонному обладнанні. Однак через COVID-19 компанія Qualcomm не змогла організувати особисту сесію порівняльного аналізу, тому замість цього вони надіслали ми попередньо записане відео, яке демонструє еталонний пристрій Qualcomm Snapdragon 888, що працює в діапазоні популярних контрольні показники.

На еталонному пристрої Snapdragon 888 Qualcomm провела один комплексний тест (AnTuTu), орієнтований на ЦП (Geekbench), орієнтований на GPU тест (GFXBench) і кілька тестів AI/ML (AIMark, AITuTu, MLPerf і Проціон). Кожен тест проводився тричі, тому компанія поділилася середнім результатом за три ітерації. Крім того, компанія стверджує, що вони проводили кожен тест, використовуючи налаштування за замовчуванням на еталонному дизайні Snapdragon 888, тобто вони не ввімкнули жодного високопродуктивного режиму. Однак, оскільки тестові оцінки були надані нам, ми не можемо перевірити результати або умови тестування самостійно. Коли ми отримаємо комерційний пристрій із Qualcomm Snapdragon 888, ми повторно запустимо ці тести.

Якщо вам цікаво прочитати всі специфікації та функції мобільної платформи Qualcomm Snapdragon 888, то я рекомендую прочитати Чудовий пояснювач Ідреса Пателя про Snapdragon 888 опубліковано на початку цього місяця. У його статті детально розповідається про всі вдосконалення, які Qualcomm вніс у процесор, графічний процесор, модем, підсистему зв’язку, провайдера Інтернету, механізм ШІ, DSP та все інше. Для швидкого ознайомлення я склав діаграму, у якій порівнюю ключові характеристики еталонного пристрою Qualcomm Snapdragon 888 із два інші пристрої, використані в цьому порівнянні: еталонний пристрій на базі Snapdragon 865 і Pixel 4 на базі Snapdragon 855 що Я використовував у минулорічній сесії порівняльного аналізу. Ви можете знайти цю діаграму нижче перед результатами порівняльного тесту.

Результати тесту Qualcomm Snapdragon 888

Специфікації тестових пристроїв

Огляд тестів

З вхідними даними Маріо Серраферо

• 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 речовиною (30%) і, нарешті, на крипто (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 високої роздільної здатності, 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 першу ітерацію MLPerf Mobile забезпечує еталон 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. Використаною еталонною моделлю є MobileNetEdgeTPU з параметрами 4M, набором даних є ImageNet 2012 (224x224), а цільовою якістю є 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 (512x512), 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, набір даних — COCO 2017 (300x300), а цільова якість — 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).

Результати AnTuTu

Починаючи з AnTuTu, ми бачимо, що еталонний пристрій Qualcomm Snapdragon 888 набрав майже 17 000 балів вище, ніж еталонний пристрій Snapdragon 865, і майже на 350 000 балів вище, ніж Pixel на базі Snapdragon 855 4. Коли ви дивитеся на підпоказники CPU, GPU, пам’яті та UX (тут не показано), ми бачимо, що найбільше покращення продуктивності відбувається завдяки GPU та пам’яті. Snapdragon 888 QRD отримав приблизно на 45,56% більше результатів у підтесті GPU AnTuTu порівняно з Snapdragon 865 QRD. Подібним чином Snapdragon 888 QRD отримав приблизно на 52,08% більше результатів у підтесті пам’яті AnTuTu порівняно з Snapdragon 865 QRD. Порівняно з Pixel 4 на базі Snapdragon 855, 888 QRD перевершив його в підтестах GPU та пам’яті на 98,42% і 117,58% відповідно.

Тим часом Snapdragon 888 QRD отримав приблизно на 30,05% і 90,28% більше результатів у підтесті CPU AnTuTu порівняно з Snapdragon 865 QRD і Pixel 4 на базі Snapdragon 855 відповідно. Підпоказник UX важко порівняти через різні версії ОС Android на кожному пристрої (Pixel 4 і Snapdragon 865 QRD працювали під управлінням Android 10, коли я тестував їх минулого року, тоді як 888 QRD працює під управлінням Android 11.)

Значне підвищення продуктивності пам'яті є досить цікавим. І 865 QRD, і 888 QRD оснащені 12 ГБ оперативної пам’яті LPDDR5, хоча ми не знаємо, на якій тактовій частоті вона працює. Примітно, що 865 підтримує до 16 ГБ оперативної пам’яті LPDDR5 на частоті 2750 МГц, тоді як 888 підтримує до 16 ГБ оперативної пам’яті LPDDR5 на частоті 3200 МГц. Нерівності в процесорі та графічному процесорі продуктивність тут трохи вище наших очікувань, оскільки Qualcomm заявила, що приріст ЦП і ГП Snapdragon 888 становить 25% і 35% відповідно з року в рік. Однак наступні тести, орієнтовані на ЦП і ГП, показують досягнення, які більше відповідають нашим очікуванням.

Результати Geekbench

У Geekbench 5.0 Qualcomm Snapdragon 888 на 22,17% і 9,97% вище в одноядерних і багатоядерних тестах відповідно порівняно з Snapdragon 865. У порівнянні зі Snapdragon 855, 888 працює приблизно на 89,17% і 51,82% відповідно.

Qualcomm каже, що Snapdragon 888 забезпечує на 25% приріст продуктивності процесора в порівнянні з Snapdragon 865. Єдине ядро ​​ARM Cortex-X1 Prime процесора працює на консервативній тактовій частоті 2,84 ГГц — така ж тактова частота, як і ARM останнього покоління Ядро Cortex-A77 Prime — тому цілком можливо, що ми побачимо тактову частоту 3+ ГГц для неминучого в середині року Snapdragon 888 «Plus» оновити. Якщо це так, ми можемо очікувати, що продуктивність процесора покращиться ще більше, хоча зараз можна сказати, що приріст є серйозним, але лише поступовим.

Таким чином, якщо ви оновлюєте флагман дворічної давності, 888 має значно підвищити продуктивність ЦП. Якщо ви оновлюєте річний флагман, ці переваги будуть набагато меншими. Я особисто радий побачити, як пристрій Snapdragon 888 справляється з емуляцією консолі.

Результати GFXBench

Qualcomm не розкрила кількість ядер або максимальну частоту графічного процесора Adreno 660 у Snapdragon 888, тому ми мало що можемо сказати про графічний процесор, крім його збільшення продуктивності. У тесті GFXBench на Манхеттені, який використовує API OpenGL ES 3.0 і рендерить сцену 1080p поза екраном, Snapdragon 888 мав середня частота кадрів 169 кадрів в секунду, приблизно на 34,13% і 83,7% вище, ніж частота кадрів, досягнута Snapdragon 865 і 855 відповідно. У тесті GFXBench Aztec Ruins, який використовує графічний API Vulkan і рендерить сцену 1080p поза екраном, Snapdragon 888 мав середня частота кадрів 86 кадрів в секунду, приблизно на 38,71% і 95,45% вище, ніж частота кадрів, досягнута Snapdragon 865 і 855 відповідно.

Не так багато ігор, які вимагають багато потужності GPU ( недавній Genshin Impact є одним винятком), але покращена продуктивність GPU корисна не тільки для ігор. Але ігри, безумовно, є головною причиною, чому люди будуть дбати про ці результати порівняння Snapdragon 888 безсумнівно забезпечує високу швидкість рендерингу графіки на 35% і кращу енергоефективність на 20%. з року в рік. Однак ці результати демонструють лише максимальну продуктивність GPU, тому нам доведеться переглянути їх GFXBench — як тільки ми отримаємо комерційне обладнання — для довгострокового запуску тесту тести продуктивності.

Результати MLPerf

Мабуть, найцікавіші досягнення пов’язані з продуктивністю ШІ. Qualcomm загалом робить величезні стрибки в продуктивності ШІ щороку, але цьогорічні здобутки є найбільш вражаючими. Механізм штучного інтелекту Snapdragon 888 може похвалитися продуктивністю 26 TOPS, що перевищує продуктивність 15 TOPS у Snapdragon 865 і 7 TOPS у Snapdragon 855. Qualcomm пояснює цей приріст новою злитою архітектурою прискорювача ШІ Hexagon 780 DSP, що об’єднує скалярні, векторні та тензорні прискорювачі для усунення фізичних відстаней і об’єднання пам’яті для спільного використання та переміщення даних ефективно.

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.

На початку цієї статті ми згадували, що Qualcomm провела 4 різні тести AI на еталонному пристрої Snapdragon 888: AIMark, AITuTu, MLPerf і Procyon від UL. Мабуть, найобіцяючішим із цих тестів є MLPerf Mobile, який незабаром буде випущений, 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, тому ми використали ці результати для порівняння з Snapdragon 888. Результати охоплюють лише 3 пристрої: Xiaomi Redmi 10X 5G із процесором MediaTek Dimensity 820, ASUS ROG Phone 3 із процесором Qualcomm Snapdragon 865+ і Samsung Galaxy Note 20 із процесором Exynos 990 Ultra 5G. Компанія Qualcomm не надала результатів затримки — лише показники пропускної здатності, тому ми не нанесли повні результати як подані постачальниками для перевірки MLCommons.

У цих окремих контрольних тестах комп’ютерного зору та обробки природної мови ми бачимо, що еталонний пристрій Qualcomm Snapdragon 888 отримав найвищі результати в усіх чотирьох тестах. З 3 чіпсетів попереднього покоління Dimensity 820 від MediaTek перевершив Snapdragon 865+ і Exynos 990 у виявленні об’єктів, а Exynos 990 перевершив Snapdragon 865+ і Dimensity 820 у НЛП. Snapdragon 865+ від Qualcomm був загалом конкурентоспроможним, отримавши рівні з Dimensity 820 у сегментації зображень і перевершивши його в NLP. У цих конкретних тестах інференції з цими конкретними моделями та наборами даних Snapdragon 888 перевершив 3 чіпсети останнього покоління.

Буде цікаво побачити, які додатки та функції можуть створити розробники та OEM-виробники, використовуючи майстерність ШІ Snapdragon 888. Комп’ютерний зір відіграватиме особливо важливу роль у багатьох функціях відеозйомки, розширених штучним інтелектом ймовірно, побачимо в 2021 році, тоді як покращена продуктивність NLP також може вплинути на суміжні аспекти відео, наприклад аудіо запис.

Однак слід зазначити, що результати Snapdragon 888 є такими неперевірений від MLCommons, оскільки частина процесу перевірки організації вимагає, щоб пристрій був комерційно доступні (еталонні пристрої Qualcomm не продаються через оператора або як розблоковані телефон). Крім того, продуктивність залежить від обраних моделей ML, числових форматів і фреймворків ML, а також від доступних прискорювачів ML.

Висновок

Qualcomm Snapdragon 888 знову забезпечує поступове покращення продуктивності процесора та графічного процесора, але також значно покращує обробку зображень та штучний інтелект. Не багато людей, які оновлюють пристрій дворічної давності, помітять покращення процесора та графічного процесора (якщо вони не планують використовувати емулятори або грати в такі ігри, як Genshin Impact), але вони точно помітять інші досягнення, які були досягнуті в мобільних технології. Пристрої мають дисплеї з вищою частотою оновлення, більше камер із датчиками зображення з вищою роздільною здатністю, підтримку з’єднання 5G і багато іншого. Масивний приріст продуктивності ШІ залишиться непоміченим пересічним користувачем, але над можливостями, які відкрилися завдяки новому чіпсету Qualcomm, цікаво подумати. Удосконалення відео зі штучним інтелектом у реальному часі, багатокамерні потоки та багато іншого вже на горизонті наступного року, і такі компанії, як Google, продовжують дивувати функціями, які вони випускають на основі навчального машинного навчання моделі.

Однак Qualcomm не єдина компанія, яка вдосконалює свою лінійку SoC. Кажуть, що майбутній Exynos 2100 від Samsung для Galaxy S21 значно покращить продуктивність. Також є новий HiSilicon Kirin 9000 від Huawei та зростаюча лінійка мобільних SoC Dimensity від MediaTek. Я сподіваюся повернутися ці контрольні показники, коли ми матимемо принаймні один топовий пристрій із наступним поколінням Samsung, Huawei та MediaTek кремній.

Демонстрація порівняльного аналізу Qualcomm Snapdragon 888

На початку цієї статті я згадав, що Qualcomm поділився з нами попередньо записаним відео. Якщо вам цікаво, я завантажив це відео на YouTube. Він показує, що Snapdragon 888 працює з усіма тестами, якими я поділився вище, а також іншими тестами ШІ, які я не демонстрував.

Між тим, ось таблиця, яку Qualcomm надала нам, узагальнюючи результати тесту Snapdragon 888: