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我们给搭载骁龙 845 的手机跑了分,还提前看了一些有趣的新功能

时间:2018-02-14 01:12 点击:
原标题:我们给搭载骁龙 845 的手机跑了分,还提前看了一些有趣的新功能 评测 刚刚 我们给搭载骁龙

原标题:我们给搭载骁龙 845 的手机跑了分,还提前看了一些有趣的新功能

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。

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。

我们给搭载骁龙 845 的手机跑了分,还提前看了一些有趣的新功能

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。

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从左到右:Mate 10(麒麟 970)、一加 5t(骁龙 835)、三星 Note 8(Exynos 889)、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。

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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:

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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。

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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。」

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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。

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。

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我们尝试在骁龙 835 和 845 的手机上同时播放一段 UHD 60FPS 的影片,监测数据显示,骁龙 845 的平均电耗大概是 1602mW,比骁龙 835 的 2947.71mW 低了 45%。

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。

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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。

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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。

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