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发布时间:2018-10-21

原标题:我们给搭载骁龙845的手机跑了分

“嚎丧什么,这些人一定就是杀死我们的那些人,追,就算追到天涯海角也要抓住这些人。”

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叶扬冷哼一声,森然的说道:“对于这些曰本人,就应该扔上几枚核弹将他们全部炸沉了。”
机括解除,史莱克七怪同时收起自己的诸葛神弩,深处右手,做出胜利的手势。宁荣荣更是兴奋地叫了起来。

“这家伙什么都好就是花心不够好。”黄药师看到刘皓和小龙女,李莫愁几人的时候心里想道,不过一想到自己女儿目前的状况,心里也是一阵郁闷,对郭靖更加不爽了,如果不是郭靖的话,自己的女儿嫁给这样的人多完美啊,哪里会像现在这样一个三十多岁的美妇嫁给刘皓,这样对追求完美的黄药师来说当然郁闷了。

2018年不知不觉已经翻过了六分之一,诸如三星Galaxy S9等首批旗舰手机还没浮出水面,但其性能几何,我们已经提前探出了深浅。

在骁龙845发布两个月后,我们对这块Android旗舰手机的标配芯片做了一次基准测试。

跑分性能碾压一众竞品,可能只有一个对手

用于跑分测试的是搭载骁龙845的高通开发机,Android 8.0原生系统,5.9英寸1440×2560分辨率屏幕,5GB RAM+9GB ROM的配置组合虽然奇葩,但用来模拟实际操作基本没什么问题。

在GeekBench的测试中,骁龙845跑出单核2454,多核8386的成绩,估算下来单核提升了大约20%,多核提升了大约28%,符合高通24%-30%的设计目标。

对比两大竞品——Exynos 8895和华为麒麟970,发布相对较晚的骁龙845也不负众望,碾压对手。

从左到右:Mate 10(麒麟970)、一加5t(骁龙835)、三星Note 8(Exynos 8895)、骁龙845、iPhone X(A11仿生芯片)

如果要给骁龙845找出一个对手,那可能是iPhone X上那颗A11仿生芯片。

从绝对数字上看,A11的单核性能几乎是骁龙845的两倍,但考虑到跨平台测试的差异,我们认为将两者不具备可比性。毕竟在此前的测试中,就出现过A11与X86架构的Intel Core i7-6700分数相当的悖论。

再来看国内厂商喜闻乐见的安兔兔,骁龙845的跑分飙到了令人咋舌的266323分。

浏览器JavaScript跑分是衡量CPU性能一个不错的指标,我们采用了Kraken、Octane、SunSpider等多个工具在Chrome上测试,有些分数越高越好,有些是越低越好,具体参考下表:

为了测试3D图形能力,我们在GFXBench中测试了多款游戏。其中T-Rex在2392×1440的分辨率下,帧率能维持在60Fps上下,另一款赛车游戏Car Chase在相同的分辨率下运行,帧率为22Fps左右,如果降低分辨率到1080p,帧率则能提升到35Fps。

那些跑分反应不了的东西,我们也测了下

熟悉爱范儿评测的朋友们可能知道,爱范儿在评测里很少有单独的跑分环节。

在高通总部,专业人士给了我们一个很好的理论支持:

「基准测试只能衡量手机非常有限的一部分。比如CPU性能、GPU性能,以及一定程度上的内存性能。」

高通负责产品管理高级总监的Travis Lanier告诉爱范儿,在测试一款芯片时,它的网络连接性能、AR和VR的沉浸感、拍照能力、续航和充电速度,都是无法完整衡量的。

为了获得降噪算法,高通在总部设立了消声实验室

一部分原因在于,跑分测试往往是逐个对手机不同单元进行测试,而现实中的异构计算更多是看不同模块的协同能力。比如手机拍照的时候,考验的是摄像头与ISP和DSP的协调能力。运动计步,计算卡路里就得通过DSP进行协处理,分担处理器的部分工作。而在运行大型3D游戏时,手机则会调用GPU的处理能力。

比如智能手机的续航,几乎是所有移动设备的桎梏。在电池技术未能有显著突破之前,目前行之有效的办法只有两种,一是加速充电速度,二是降低设备的功耗。

在曼哈顿测试中,骁龙845的平均功耗为2951mW,骁龙835为3775mW。我们也尝试播放一段4K@60fps超高清视频,骁龙845的平均电耗大概是1602mW,比骁龙835的2080mW低了大约23%。

关于功耗,用户常常有这么一个误解:中端芯片要比高端芯片能耗更低。而实际情况是,在执行相同性能需求的同一任务时,功能更强大的处理器通常功耗更小。

此前高通在骁龙技术峰会上的测试数据显示,骁龙660的平均电耗是1560mW,骁龙835是1470mW,而性能最强的骁龙845只有1350mW,比660的能效提升了15%。

所以,高通骁龙845的优势并不只是跑分成绩,而是在全负载或者高负载情况下要比骁龙835的发热和功耗要低很多,简单的理解,就是性能提升的同时更加节能。

手机里的人工智能究竟能做什么?

另一个无法用跑分衡量的就是AI的能力。

高通没有像苹果和华为一样直接在芯片里增加单独的AI模块,而是通过由CPU、GPU和DSP组成的异构系统和NPE任务分配系统,帮助不同应用场景提供相应的计算解决方案。

业界常常以计算能力作为评判AI性能的指标,比如GOPS(GigaOps,千兆每秒的计算能力)和TOPS(TeraOps,万亿次每秒的计算能力),但高通认为,这些数据并不能很好得反映AI性能。

「因为使用AI的应用,以及支持这些应用的AI模型每年都在发生变化。对于AI来讲,目前最重要的是拥有广泛的生态系统合作伙伴,以及能够提供相应软件来支持。」

从目前的情况看,AI在智能手机上的应用场景仍然非常有限。高通告诉我们,简化图片和视频的拍摄、提升VR游戏的体验,让语音交互更自然将是三个主要方向。

利用骁龙845的类神经网络,今年Android旗舰的前置单摄像头就可以拍出媲美iPhone X虚化的人像效果。

根据场景自动添加滤镜,也是一个不错的功能,以往需要大量用户手工完成的后期操作,通过类神经网络的加持,在按下快门前就可以看到效果。

高通还展示了一个有趣的手势拍照功能,与目前智能手机上利用摄像头识别的手势拍照不同,这台搭载了骁龙845能够在数米之外准确地完成快门的激活。其原理是手机在自拍的时候发出超声波,当用户摆手改变了超声波的反射速度,芯片里的类神经网络就能够识别并自动完成拍照。

「要知道,两年前我们还做不到这些。」高通的工作人员说。

编辑:纯华

发布时间:2018-10-21 14:18:39

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