解析驍龍888處理器的特性

導讀 新SoC的發布節點 直接左右旗艦手機的發布周期。剛在12月發布的驍龍888 不但打破了歷史規律 還帶著CPU、GPU和AI性能的顯著提升 和小米1

新SoC的發布節點 直接左右旗艦手機的發布周期。剛在12月發布的驍龍888 不但打破了歷史規律 還帶著CPUGPUAI性能的顯著提升 和小米11一起拉開了小米新十年的序幕。

小米11首批35萬臺之后 已多次連續放量 不少人已經體驗到2021年的新旗艦。“一人內測 全民公測”的酷安上 小米11的關鍵詞已霸榜許久。

驍龍888注定會是2021年旗艦手機的標配 在它的身上可以觀測到高通對未來的構想 也能預測未來一年移動端的趨勢。

暴漲的GPU和單核性能

高通今年從臺積電7nm N7P工藝切換到三星5nm LPE工藝。對比三星上一代的7LPP 三星承諾同性能下的功耗降低20% 同功耗下性能提高10% 面積減少20%。

構架方面 驍龍888更新到Kryo 680 超大核是2.84GHz Cortex-X1構架 配備了1MB的L2緩存;大核是3個2.24GHz類A78核心 每核L2緩存翻倍到512KB;而小核仍然是4顆1.8GHz的類A55構架。

Cortex-X1是安卓陣營迎來的第一個公版超大核:6條整數流水線 5解碼8發射的前端 有真?PC級的四條帶FMA的NEON 是移動端浮點堆料的極致。相應的 X1的芯片面積是A78的2.3倍 峰值性能是A77的1.3倍 機器學習性能提升2倍。

和X1同代的御用搭檔A78 IPC比A77提升7% 主要負責“提升能效比、節省芯片面積” 以達到更好的面積和功耗均衡。CPU集群維持4MB的L3緩存 高通官方解釋 這是難度和緩存配置之間的平衡。此外 驍龍888支持最高支持4*16bit 3200MHz的滿血LPDDR5內存。

我們通過對比小米11(驍龍888)和小米10 Ultra(驍龍865) 可以看到驍龍888在GeekBench和RAR的單核測試上 給出了安卓陣營多年沒出現過的25%單核性能提升。高通更在乎持續輸出 所以在頻率設定上相對保守 多核提升在11%-18%之間。

在安卓陣營 單核性能一直沒有得到應有的重視。但實際上 在當今的情況下 提升單核性能的效果和“性價比”都明顯更高 會更加影響應用加載、切換、超大型游戲的體驗。

對比需要深度優化的多核性能 單核性能的影響簡單直接。在應對很多(其實是大部分)多線程優化不佳的日常APP和游戲時 單核性能的提升效果遠高于多核性能。游戲中大量的游戲畫面元素、移動、NPC動作等 都需要CPU運算后再交給GPU。而《原神》等跨平臺的大型游戲的出現 讓移動端的CPU壓力空前絕后。

強大的單核性能 除了降低開發人員的壓力 還無需額外優化就能直接提升大部分應用的基礎使用體驗。但在功耗敏感的移動端 無法像PC端那樣提升頻率 所以超大核的出現是必然的。

反映到這一代旗艦手機的基礎體驗 驍龍888單核25%的提升 即便是出廠MIUI 12.0系統 依然讓小米11的系統操作出奇地流暢。監控頻率可以看到發現 驍龍888的X1調度比較積極。

小米11在微博、貼吧、淘寶這些傳統“巨型”APP的流暢度都上了一個臺階。應用開啟、應用多開、切換等多種場景的感知 都出乎預料地明顯。這時候再回來看 2.3倍的芯片面積 仿佛又顯得有“性價比”了。

GPU方面 高通Adreno系列在安卓陣營獨孤求敗了很多年 在驍龍888上又帶來了高通GPU史上最大的性能提升。840MHz的Adreno 660 性能提升35% 能效比提升20% 且性能和能效比的提升能同時實現。

同樣使用小米11(驍龍888)和小米10 Ultra(驍龍865)對比參考 低壓力場景的提升在27%到35%左右 提升最大的是3D Mark的Wild Life大壓力測試 幅度達到53% Vulkan模式下的GFXBench Aztec場景也有43%的提升。

而驍龍865的Adreno 650 就算超頻到905MHz GFX曼哈頓場景也“只有”110fps(默頻驍龍865是90fps)。但驍龍888的Adreno 660 在840MHz就已經有118fps 部分用戶都跑到125fps以上了。驍龍888 GPU的同頻性能 依然比超頻到905MHz Adreno 650高15%以上。

性能之外 驍龍888還有隱藏技能。Adreno 660是首個在移動端引入可變速率陰影(VRS)技術的GPU。VRS是桌面平臺剛上的新增特性 能在VR/XR等場景中 降低非注視區域的著色精度 大大降低GPU的壓力。在VR/AR還在構建發展的階段 看到高通積極地提供相關特性 無論是游戲廠商還是用戶 大家都是非常歡迎的。

第六代AI引擎:60%的算力提升

和其他芯片廠商不同 在CPU、GPU和調制解調器之外 高通每年都會“花很多筆墨”聊Hexagon DSP。而高通的AI構架 也是各個廠商中最特殊的。從AI部分的提升 能看到高通在方向和策略上的考量 以及未來一年移動AI的發展趨勢。

遙想2017年 主流旗艦只有0.6TOPS的AI算力 獨立的NPU也才2TOPS不到。但后來從驍龍855的7TOPS 到驍龍865的15TOPS 再到驍龍888的26TOPS 移動端對AI算力的渴求依然見不到盡頭。

和常見的獨立NPU不同 高通是CPU+GPU+DSP等多部件的異構AI 宣稱可以比獨立的DSP+機器學習推理引擎方案 提供更高的性能和靈活性。而當中的Hexagon 780 其實是驍龍888上提升最大的部分。

以前Hexagon 600系列中的標量 張量(Hexagon Tensor Accelerator HTA)和向量(Hexagon Vector eXtensions HVX)功能 在Hexagon 780被融合在一起 成為一個整體式IP。

融合后 不同執行引擎間的工作負載切換時間也更短 性能和能效都提升巨大 標量執行能力提高了50% 張量執行吞吐量直接翻倍翻。SRAM增加16倍后 狂漲的內存池 能運行更大的機器學習推理模型。

幾乎推倒重構的構架 配合X1超大核2倍的機器學習性能和暴漲的浮點性能、AI性能提升43%的Adreno 660 每瓦性能提升3倍的Hexagon 780 讓驍龍888可以提供遠高于前代的26TOPS算力。

在機器學習基準測試MLPerf中 驍龍888的性能最高提升4倍 遠超IP塊在執行單元的理論計算吞吐量改進(新內存體系的優勢?)

夸張的AI性能 有什么用呢?高通技術公司產品管理副總裁Ziad Asghar提到 AI性能大幅提升的主要來自客戶的需求。現在移動AI一大部分應用場景都是圖像處理 是近年來手機拍照水平突飛猛進的重要原因之一。

雖然被吹得很玄學 但移動AI可籠統理解為“為各種AI算法設計的硬件加速器”。而這些AI算法 早就應用到拍照(成像處理、拍照輔助、圖像識別等)、語音通話降噪、語音識別、翻譯、人臉解鎖、手寫識別、游戲和XR體驗支持等大量領域。

高通的異構AI設定 是高通移動平臺“關注均衡和功耗的設計思路”的產物。在驍龍865首次集成的傳感器中樞 也已經升級到第二代 并集成性能提升5倍 但功耗不到1毫安的專用低功耗AI處理器。后者可以提供低功耗的全天候AI待命能力 并分擔Hexagon 780 80%的工作負載。

其在“Ok Google”偵測算法上 可以降低38%的負載 并為陀螺儀、麥克風等需要全天候實時收集數據的傳感器 提供更多的可能性(已被用在汽笛聲、嬰兒哭聲的低功耗監測等場景上)。

計算攝影:AI+拍照

AI是“計算攝影”的基礎 小米11發布會重點說的夜景視頻拍攝和眾多拍照提升 背后是驍龍888全新的三ISP和Hexagon 780。

在小米11上 除了驍龍865時代就有的AI換天功能 現在夜景模式也能用來拍攝視頻 大幅提升夜景視頻的畫面亮度和降噪表現。夜景視頻可理解為每秒拍攝超過24張超級夜景照片 是ISP和AI算力暴力提升的直接效果。

在拍照過程中 AI也負責提供非常基礎的HDR+硬件加速能力 能進行畫面降噪、重新著色、自動校色(讓色彩表現更加真實或更加吸引眼球)等操作。像把單攝玩出花的Google 就已經依靠AI 提供了背景虛化、全景、Motion動圖(類似iOS平臺的Live Photo)、AR實時追蹤貼圖、超分辨率放大、超級夜景等多種功能。

除了效果提升 也有很多是關于拍照易用性和趣味性的提升。例如驍龍888融合AI的3A算法 能提高對焦速度。虹軟基于Spectra 580和第六代高通AI引擎推出“傻瓜相機”功能 可以自動跟蹤人物 自動進行畫面縮放變焦等。

在高通AI Engine的支持下 驍龍888可以做到4K 30FPS的實時背景摳圖 CV-ISP硬件計算視覺加速器也能提供60fps實時景深識別的人像、背景分割和替換 人體追蹤、物體識別/追蹤的效果。

而相同CMOS、同樣是MIUI的小米11和小米10 Pro 是非常適合用來對比ISP和AI對拍照影響的樣本。得益于驍龍888的ISP和AI性能 小米11 不論取景框預覽畫面、1億像素模式、HDR、夜景等多幀合成場景 畫面的高光壓制、鬼影、偽像、顏色還原等部分 都有明顯提升。

總結:安卓陣營大跨越的一年

這是小米多年來 首次在1年內發布兩臺數字系列旗艦 驍龍888機型的量產時間遠比以前早 為下一代產品留下了充足的準備時間 不禁讓人猜想 高通是不是在憋著什么大招。

高通做的是SoC移動平臺 在他們眼中 除了絕對性能 均衡也是核心指標。驍龍888在CPU單核性能和GPU性能上的提升 直接抬升了安卓旗艦日常操作的流暢度 以及應對跨平臺大型游戲的能力。而AI和DSP的倍數級提升、傳感器中樞上的低功耗AI處理器 則成了高通新的護城河。 責任編輯:tzh

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