Expectativas de rendimiento del buque insignia para 2022

La semana pasada, se presentó el nuevo Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 en la cumbre tecnológica de la compañía en Hawái. El último conjunto de chips de Qualcomm contiene una serie de mejoras importantes en todos los ámbitos, lo que lo convierte en uno de los dispositivos de Qualcomm más emocionantes en mucho tiempo. Si bien la compañía dudaba en proporcionar detalles técnicos detallados sobre ciertos aspectos (incluida la omisión de mencionar el nombre de una versión de Adreno o Kryo), aún pudimos ejecutar una variedad de puntos de referencia populares en el dispositivo de referencia Snapdragon 8. Gen 1. Estos Los puntos de referencia ayudan a sentar las bases de las expectativas de rendimiento para los próximos buques insignia en 2022, lo que nos da algo más que esperar el próximo año.

En el dispositivo de prueba Snapdragon 8 Gen 1, ejecutamos una prueba comparativa holística (AnTuTu), una prueba comparativa centrada en la CPU (Geekbench), una prueba comparativa centrada en la GPU (GFXBench) y las pruebas comparativas MLPerf. Cada punto de referencia se ejecutó tres veces y tomamos el promedio de los tres resultados. Qualcomm tenía una opción de 'Modo de rendimiento de la interfaz de usuario' habilitada de forma predeterminada que desactivamos, ya que efectivamente intenta forzar que las aplicaciones de evaluación comparativa se ejecuten en núcleos Prime para obtener una puntuación ligeramente más alta en algunos análisis. También vale la pena señalar que una vez que tengamos en nuestras manos un dispositivo comercial con Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1, volveremos a ejecutar esos puntos de referencia.

Si desea leer todas las especificaciones y características de la plataforma móvil Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 que la compañía ha puesto a disposición hasta ahora, le recomiendo que lea nuestro explicativo sobre Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1. Para una referencia rápida, I ' Hemos elaborado una tabla que compara las especificaciones clave del dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 con los otros dos puntos de referencia utilizados en esta comparación de referencia. Puede encontrar este gráfico a continuación antes de los resultados de la evaluación comparativa.

Qualcomm nos proporcionó un conjunto de puntos de referencia esperados basados ​​en sus propias pruebas. Lo usamos solo como referencia, y hay una tabla disponible al final de este artículo con los puntajes de referencia que Qualcomm esperaba que alcanzara el dispositivo de referencia.

Acerca de este artículo: Qualcomm patrocinó a mi colega, Rich Woods, para que asistiera al Snapdragon Tech Summit en Kona, Hawái. La empresa pagó su vuelo y su hotel. Sin embargo, Qualcomm no participó en el contenido de este artículo.

Resultados de la prueba de Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

Especificaciones del dispositivo de prueba

Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1

(Dispositivo de referencia de Qualcomm)

Qualcomm Snapdragon 888

(Dispositivo de referencia de Qualcomm)

Qualcomm Snapdragon 865

(Dispositivo de referencia de Qualcomm)

UPC
  • 1x núcleo principal de Kryo (basado en ARM Cortex-X2) a 2.995 GHz, 1 MB de caché L2
  • 3 núcleos de rendimiento Kryo (basados ​​en ARM Cortex A710) a 2,5 GHz
  • 4 núcleos de eficiencia Kryo (basados ​​en ARM Cortex A510) a 1,79 GHz
  • ARM Cortex v9
  • 6 MB de caché L3
  • 1x Kryo 680 (basado en ARM Cortex X1) Core Prime a 2,84 GHz, 1x 1 MB de caché L2
  • 3x Kryo 680 (basado en ARM Cortex A78) núcleos de rendimiento de 2,4 GHz, 3x 512 KB de caché L2
  • 4x Kryo 680 (basado en ARM Cortex A55) núcleos de eficiencia de 1.8GHz, caché 4x 128KB L2
  • 4 MB de caché L3
  • 1x Kryo 585 (basado en ARM Cortex A77) Core Prime 2.84GHz, 1x 512KB L2 caché
  • 3x Kryo 585 (basado en ARM Cortex A77) núcleos de rendimiento de 2,4 GHz, 3x 256 KB de caché L2
  • 4x Kryo 385 (basado en ARM Cortex A55) núcleos de eficiencia de 1.8GHz, caché 4x 128KB L2
  • 4 MB de caché L3
GPUNueva GPU Adreno (sin especificar)Adreno 660Adreno 650
Monitor
  • Resolución 2340 x 1080
  • Frecuencia de actualización de 120 Hz
  • Resolución de 2880 x 1440
  • Frecuencia de actualización de 60 Hz
AI
  • Hexagon DSP con Hexagon Vector eXtensions, Hexagon Tensor Accelerator y Hexagon Scalar Accelerator
  • Motor de inteligencia artificial de séptima generación
  • Centro de detección de Qualcomm de tercera generación
  • Procesamiento del lenguaje natural del rostro abrazado
  • El modo Leitz Look de Leica
  • Hexagon 780 con arquitectura Fused AI Accelerator
  • Motor de IA de sexta generación
  • Hub de detección de Qualcomm (2.a generación)
    • Nuevo procesador de inteligencia artificial dedicado
    • Reducción del 80% en las tareas de descarga de Hexagon DSP
    • 5 veces más potencia de procesamiento año tras año
  • Memoria compartida 16 veces más grande
  • Acelerador escalar 50% más rápido, acelerador tensorial 2 veces más rápido YoY
  • 26 ARRIBA
  • Hexagon 698 con Hexagon Vector eXtensions y nuevo acelerador Hexagon Tensor
  • Motor de inteligencia artificial de quinta generación
  • Centro de detección de Qualcomm
  • 15 TOP
MemoriaLPDDR5 de 8 GB a 3200 MHz, 16 GB
  • LPDDR5 de 12 GB
  • Caché de nivel de sistema de 3 MB
  • LPDDR5 de 12 GB
  • Caché de nivel de sistema de 3 MB
Almacenamiento512 GB UFS 3.1512 GB UFS 3.0128 GB UFS 3.0
ISP
  • ISP triple de 18 bits Spectra 680
  • Rendimiento de 3,2 gigapíxeles por segundo
  • Triple ISP Spectra 580 de 14 bits
  • Velocidad de 2,7 gigapíxeles por segundo
  • ISP dual Spectra 480 de 14 bits
  • Rendimiento de 2,0 gigapíxeles por segundo
Proceso de fabricación4 nm (probablemente Samsung)5 nm (5LPE de Samsung)7 nm (TSMC N7P)
Una versión de softwareAndroid 12Android 11Android 10

Descripción general de los puntos de referencia. Click para agrandar.

Descripción general del marcador

  • AnTuTu: Esta es una referencia holística. AnTuTu prueba el rendimiento de la CPU, la GPU y la memoria, al tiempo que incluye pruebas abstractas y, recientemente, simulaciones relevantes de la experiencia del usuario (por ejemplo, la subprueba de desplazamiento de un ListView). La puntuación final se pondera según las consideraciones del diseñador.
  • GeekBench: Una prueba centrada en el procesador que utiliza múltiples cargas de trabajo informáticas, que incluyen cifrado, compresión (texto e imágenes), renderizado, simulaciones físicas, visión por computadora, trazado de rayos, reconocimiento de voz e inferencia de redes neuronales convolucionales en imágenes. La distribución de puntuaciones proporciona métricas específicas. La puntuación final se pondera de acuerdo con las consideraciones del diseñador, con énfasis en el rendimiento total (65%), luego el rendimiento flotante (30%) y finalmente la criptografía (5%).
  • Banco GFX: Tiene como objetivo simular la representación de gráficos de videojuegos utilizando las últimas API. Muchos efectos y texturas en pantalla de alta calidad. Las pruebas más recientes usan Vulkan, mientras que las pruebas heredadas usan OpenGL ES 3.1. Las salidas son fotogramas durante la prueba y fotogramas por segundo (el otro número dividido por la duración de la prueba, básicamente), en lugar de una puntuación ponderada.
    • Ruinas aztecas: Estas pruebas son las más pesadas en términos de cálculo que ofrece GFXBench. Actualmente, los mejores conjuntos de chips móviles no pueden admitir 30 fotogramas por segundo. Específicamente, la prueba ofrece una geometría de conteo de polígonos muy alta, teselado de materiales, texturas de alta resolución, iluminación global y muchas asignaciones de sombras, muchos efectos de partículas, así como efectos de floración y profundidad de campo. La mayoría de estas técnicas se centrarán en las capacidades computacionales del sombreador del procesador.
    • Manhattan ES 3.0 / 3.1: Esta prueba sigue siendo relevante dado que los juegos modernos ya han alcanzado la fidelidad gráfica propuesta y utilizan el mismo tipo de técnicas. Presenta geometría compleja utilizando múltiples objetivos de renderizado, reflejos (mapas cúbicos), renderizado de malla, muchas fuentes de luz retrasadas, así como floración y profundidad de campo en una pasada de posprocesamiento.
  • MLPerf Mobile: MLPerf Mobile es un punto de referencia de código abierto para probar el rendimiento de la IA móvil. Fue creado por MLCommons, un consorcio de ingeniería abierto sin fines de lucro, para "proporcionar transparencia y igualdad de condiciones para comparar sistemas, software y soluciones de AA ”. La primera iteración de MLPerf Mobile proporciona un punto de referencia de rendimiento de inferencia para un puñado de tareas de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Para obtener más información, consulte el artículo "Prueba comparativa de inferencia móvil de MLPerf: por qué la evaluación comparativa de IA móvil es difícil y qué hacer al respecto".
    • Clasificación de imágenes: Esta prueba consiste en deducir una etiqueta para aplicar a una imagen de entrada. Los casos de uso típicos incluyen búsquedas de fotos o extracción de texto. El modelo de referencia utilizado es MobileNetEdgeTPU con parámetros 4M, el conjunto de datos es ImageNet 2012 (224 × 224) y el objetivo de calidad es el 98% de FP32 (76,19% Top-1).
    • Segmentación de imagen: Esta prueba consiste en dividir una imagen de entrada en objetos etiquetados. Los casos de uso típicos incluyen la conducción autónoma o la teledetección. El modelo de referencia utilizado es DeepLab v3 + con configuraciones de 2M, el conjunto de datos es ADE20K (512 × 512) y el objetivo de calidad es 93% FP32 (0.244 mAP).
    • Detección de objetos: Esta prueba implica dibujar cuadros delimitadores alrededor de los objetos y proporcionar una etiqueta para esos objetos. Los casos de uso típicos involucran la entrada de la cámara, por ejemplo, para la detección de peligros o el análisis del tráfico mientras se conduce. El modelo de referencia es SSD-MobileNet v2 con 17M de parámetros, el conjunto de datos es COCO 2017 (300 × 300) y el objetivo de calidad es el 97% de FP32 (54,8% mIoU).
    • Procesamiento de idiomas: Esta prueba implica responder preguntas de manera familiar. Los casos de uso típicos incluyen motores de búsqueda en línea. El modelo de referencia es MobileBERT con 25M de parámetros, el conjunto de datos es mini Squad (Stanford Question Answering Dataset) v1.1 dev, y el objetivo de calidad es 93% FP32 (93.98% F1).

Resultados comparativos

AnTuTu

Resultados generales de AnTuTu para Snapdragon 8 Gen 1

Comenzando con AnTuTu, podemos ver que el dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 obtuvo una puntuación significativamente más alta que en años anteriores, con un aumento significativo de alrededor de 240,000 puntos año tras año. Esta es una mejora bastante grande de alrededor del 33%, muy por encima de las promesas de Qualcomm de una mejora de la velocidad del 20%. Esto es solo una prueba, pero AnTuTu es una gran herramienta para comparar la capacidad de cómputo sin procesar entre dispositivos, incluso si todo esto no se traduce en un uso real.

Geekbench

En Geekbench 5.0, sin embargo, es una historia completamente diferente. El Snapdragon 8 Gen 1 muestra poca o ninguna ganancia sobre el último dispositivo de referencia Snapdragon 888 y, de hecho, incluso retrocede en términos de rendimiento multinúcleo. Tampoco es como si fallamos: Qualcomm nos dio una página de información con puntajes de referencia que esperar del Snapdragon 8 Gen 1, y eso es lo que deberíamos esperar. De hecho, el rendimiento de un solo núcleo estuvo por encima de los límites superiores que nos dio Qualcomm, mientras que el rendimiento de varios núcleos estuvo 20 puntos por debajo de los límites inferiores de lo que podíamos esperar.

Habiendo dicho eso, creo que está claro que sea cual sea la prueba, no es una prueba en la que Qualcomm haya realizado mejoras. Nuestras otras pruebas muestran mejoras importantes con respecto a los conjuntos de chips de años anteriores.

Banco GFX

Qualcomm no ha revelado mucho sobre la nueva GPU Adreno del Snapdragon 8 Gen 1, por lo que no tenemos mucho que decir sobre la GPU aparte de sus ganancias de rendimiento. No sabemos el número de núcleos, no sabemos la frecuencia y ni siquiera tenemos un número de versión. En la prueba de Manhattan de GFXBench, que utiliza la API OpenGL ES 3.0 y renderiza una escena de 1080p fuera de la pantalla, el Snapdragon 8 Gen 1 tuvo una velocidad de cuadro promedio de 221 fps, alrededor de 31% y 75% más alta que las velocidades de cuadro logradas por el Snapdragon 888 y 865 respectivamente. En la prueba Aztec Ruins de GFXBench, que utiliza la API de gráficos Vulkan y muestra una escena de 1080p fuera de la pantalla, el Snapdragon 8 Gen 1 tuvo una velocidad de cuadro promedio de 41 fps. Sin embargo, hay una salvedad al respecto; Los resultados anteriores en dispositivos de referencia se probaron a 1080p, mientras que la única prueba de ruinas aztecas a la que tuvimos acceso fue a 1440p. La actualización a 1080p requiere renderizar un 43,75% más de píxeles a la vez, razón por la cual el rendimiento disminuyó en esta prueba.

Solo algunos de los mejores juegos de Android requieren mucha potencia de GPU, pero el rendimiento mejorado de la GPU es útil para más que solo juegos. Dicho esto, los juegos son definitivamente la razón número uno por la que a la gente le importan estos puntos de referencia, y el Snapdragon 8 Gen 1 parece ofrecer un renderizado de gráficos un 35% más rápido y un 20% más de eficiencia energética año tras año. Sin embargo, estos resultados solo demuestran el máximo rendimiento de la GPU, por lo que tendremos que volver a visitar GFXBench, una vez que tengamos en nuestras manos algo de hardware comercial, para ejecutar las pruebas de rendimiento a largo plazo del punto de referencia.

MLPerf

Qualcomm ha sido particularmente cuidadoso con los detalles cuando se trata de mejoras en inteligencia artificial. No tenemos cifras de TOPS (billones de operaciones por segundo), aunque sí tenemos información sobre otras mejoras. Existe, por ejemplo, la tercera generación del centro de detección de la empresa, y también ha demostrado una serie de otras características específicas del SoC en Hawái.

Sin embargo, es difícil para nosotros demostrar cuán significativo es este salto en el rendimiento. Hablamos en detalle sobre los desafíos de la evaluación comparativa de la IA durante nuestras entrevistas con Travis Lanier, Gary Brotman y Ziad Asghar de Qualcomm. La buena noticia es que desde nuestras discusiones con los ejecutivos de Qualcomm, ha habido avances significativos en el área de los puntos de referencia de IA.

Los puntos de referencia más prometedores actualmente disponibles vienen en forma de MLPerf Mobile, que es un punto de referencia de inteligencia artificial móvil de código abierto respaldado por múltiples proveedores de SoC, proveedores de marcos de ML y productores de modelos. Su lote inicial de resultados de inferencia móvil es público, por lo que usamos esos resultados para comparar el Snapdragon 8 Gen 1 con el Snapdragon 888 en el Xiaomi Mix 4, el Dimensity 1100 en el Vivo S9 5G y el Exynos 2100 en el Samsung. Galaxy. S21 Plus. No obtuvimos ningún resultado de latencia, solo cifras de rendimiento, por lo que no trazamos los resultados completos tal como los enviaron los proveedores para la revisión de MLCommons.

En estas pruebas de inferencia seleccionadas para la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, podemos ver que el dispositivo de referencia Qualcomm Snapdragon 8 Gen 1 obtuvo la puntuación más alta en las cuatro pruebas con diferencia. El Demensity 1100 lo está haciendo bastante mal en general. El Snapdragon 888 de Qualcomm aún supera cómodamente a otros en esta prueba, pero el Snapdragon 8 Gen 1 está en otro nivel en todas estas pruebas.

Será interesante ver qué aplicaciones y características pueden crear los desarrolladores y los fabricantes de equipos originales utilizando la destreza de inteligencia artificial del Snapdragon 8 Gen 1. La visión por computadora desempeñará un papel particularmente importante en las muchas características de videografía mejoradas por inteligencia artificial. ver en 2022, mientras que el rendimiento mejorado de la PNL también puede afectar aspectos adyacentes al video, como la grabación de audio. Empresas como Google que trabajan en Google Tensor también impulsarán a otros proveedores de SoC en este departamento.

Conclusión

La tabla que Qualcomm nos proporcionó con los puntajes de referencia esperados se encuentra a continuación, lo que puede ver son principalmente los resultados que obtuvimos arriba.

Benchmark esperado para el diseño de benchmark Snapdragon 8 Gen 1 (de Qualcomm)

ReferenciaVersiónMétodoRango de puntuación esperado
SistemaGeekbench STv5.4.2Promedio de 3 iteraciones~ 1220 - 1233
SistemaGeekbench MTv5.4.2Promedio de 3 iteraciones~ 3770 - 3810
SistemaAnTuTuv9.2.1Promedio de 3 iteracionesPrimera ronda: ~ 1 m

Promedio de 3 iteraciones: ~ 980K

SistemaPCMarkv3.0.4061Promedio de 3 iteraciones~ 17k
Navegador (Chrome v95.0.4638.74 64 bits)JetStreamv2.0Promedio de 3 iteraciones~ 135 - 140
NavegadorVelocímetrov2.0Promedio de 3 iteraciones~ 123 - 126
NavegadorWebXPRTv3.0Promedio de 3 iteraciones~ 194 - 197
AIAITuTuv2.0Promedio de 3 iteraciones~ 2.550.000 - 2.600.000
AIAIMarkv3.0Promedio de 3 iteraciones~ 97K
AIMLPerf (en un QRD separado, ya que tarda 30 minutos en ejecutarse)v1.1Promedio de 3 iteraciones
  • Clase de imagen: ~ 2435 - 2450
  • Detección de objetos: ~ 1180-1250
  • Segmento de imagen: ~ 520 - 540
  • Comprensión del lenguaje: ~ 38 - 40
  • Clase de imagen (sin conexión): ~ 3580 - 3650
AIETH AIBv4.0.4Promedio de 3 iteraciones~ 530 - 550k
GráficoGFXBench Manhattan 3.0 Fuera de pantalla (1080p) (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 267 - 268 FPS
GráficoGFXBench T-Rex - Fuera de pantalla (1080p) (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 450 - 452 FPS
GráficoGFXBench Manhattan 3.1 Fuera de pantalla (1080p) (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 176 FPS
GráficoGFXBench Car Chase Offscreen (1080p) ES3.1 (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 97 - 98 FPS
GráficoGFXBench Aztec Ruins Vulkan (alto nivel) Fuera de pantalla (1440p) (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 49 FPS
GráficoGFXBench Aztec Ruins OpenGL (alto nivel) fuera de pantalla (1440p) (FPS)v5.0Promedio de 3 iteraciones~ 43 FPS

El Snapdragon 8 Gen 1 trae un montón de mejoras con respecto al conjunto de chips del año pasado, especialmente cuando se trata de IA. Si bien ciertamente hay algunas peculiaridades en los resultados relacionados con el procesador de Geekbench, está claro que hay mejoras generales. Si está actualizando desde un dispositivo que es dos años más antiguo (o más), es probable que las mejoras se noten, aunque las ganancias masivas en el rendimiento de la IA probablemente pasarán desapercibidas en su mayor parte. Las empresas rara vez aprovechan al máximo el potencial de la inteligencia artificial cuando se trata de los conjuntos de chips de Qualcomm, y es probable que ocurra lo mismo aquí.

También vale la pena señalar que con una mayor competencia, podría valer la pena esperar y ver qué hacen Samsung y MediaTek a continuación. El chipset Dimensity 9000 tiene el potencial de enfrentar al Snapdragon 8 Gen 1 en lo que respecta al rendimiento, y todavía no sabemos mucho sobre el próximo Exynos 2200. Personalmente, espero revisar estos puntos de referencia en un dispositivo comercial en el futuro, especialmente en un entorno más controlado.

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