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骁龙845安兔兔跑分超26万,但这并不是全部

发布时间:2018-07-03 | 发布者: 东东工作室 | 浏览次数:

腾讯数码讯 短短三个月之内全球范围内两次活动,这足以证明高通对于骁龙845旗舰芯片的重视程度。

从靠谱的曝光消息来看,一批Android旗舰机型已经蓄势待发将搭载这枚最强芯片,比如呼声最高的三星S9、小米7。

骁龙845安兔兔跑分超26万,但这并不是全部

除了关注骁龙845旗舰终端,大家更好奇的是骁龙845的实际跑分性能以及背后那些看不见的升级特性。腾讯数码第一时间体验了内置骁龙845处理器的原型机,为你揭开骁龙845究竟有多强。

一、骁龙845跑分最全揭秘

其实高通在三年前就已经针对新一代骁龙845处理器的研发,包括与OEM厂商、APP、软件、云端、运营商等机构共同合作测试。

规格方面,骁龙845采用10nm工艺八核Kryo 385定制架构,X20 LTE调制解调器,支持Adreno 630 GPU,拥有主攻AI的Hexagon 685 DSP与影像视觉的Spectra 280 ISP等关键组建。

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跑分这个话题我们一直在谈,事实上好的图形基准测试能帮助芯片厂商预测在游戏、用户界面等真实应用中相应的图形性能。

目前业内相对有权威的平台主要有Antutu、Geekbench、GFXBench、3DMark,另外还有四个测试浏览器性能的工具,分别是Karaken、Ocktane、Sunspider、Jetstream。我们本次测试也围绕这些工具展开。

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测试的骁龙845原型机的主要配置如下:

·屏幕分辨率1440x2560

·骁龙845平台

·内存6GB

·Android 8.0操作系统

1、安兔兔 v7.0.4跑分破26万

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实际测试结果来看,安兔兔的综合跑分达到267288分,性能比之前的骁龙835旗舰提升近30%,其中GPU的分数更是破了10万。

2、Geekbench v4.2.1多核成绩8454分

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专业测试处理器性能的Geekbench下,骁龙845的单核性能2449分,多核性能8454分。

为了直观体现性能差异,我横向对比了搭载麒麟970的华为Mate 10 Pro、骁龙835的一加5T、Exynos8895的三星Note8以及A11的iPhone X。

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从左到右依次是麒麟970的华为Mate 10 Pro、骁龙835的一加5T、Exynos8895的三星Note8以及A11的iPhone X

最终骁龙845的原型机跑分无论是单核还是多核性能都大幅超越其他Android芯片平台,但略低于iOS平台的A11,这很大程度上是因为平台差异化所致。

3、GFXbench v4.0.13 1080P分辨率稳定在35FPS

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图形性能测试环节,我们选择三个主流场景,分辨率固定在Offscreen 1080P级别。最终的测试结果是GFXbench的曼哈顿3.1为61FPS、T-Rex为151FPS以及Car Chase为35FPS,整体测试的流畅性很不错,高负荷运转下的温度维持在35-38度之间。

4、3DMark最终成绩4404分

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另外一款图形测试软件选择的是3DMark,测试结果为4404分。多个场景下的帧数如果算平均数的话是30.48FPS,如果喜欢玩大型游戏的话,流畅度无需担心。

5、浏览器性能测试

最后是针对浏览器性能的测试部分。但由于原型机中预装的Chrome浏览器,这里的数据我们仅供参考。网页滑动过程中完全没有卡顿感。

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测试结果如下:Kraken v1.1为2451.5ms,Octane v2.0为15840,Sunspider v1.0.2为450.1ms,Jetstream v1.1为85.743。

二、骁龙845除了跑分还有哪些增强?

跑分是一方面,相信多数人可能跟我有一样的感觉,现在终端厂商越来越不愿意用不服跑个分来展示产品性能有多强,高通其实也在弱化这部分概念,评估SoC的整体性能也更需要从体验出发。

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具体来看,骁龙845的体验标准横跨了5个领域,包括沉浸体验(AR/VR)、人工智能(AI)、安全性(数据安全)、连接性(网络连接)以及性能(速度功耗与续航),只是这其中很多特性是没办法用数据去衡量的。比如网络连接稳定性、拍照摄像增强、虚拟与增强显示的体验以及音频效果等,而这却恰恰也是这代骁龙845最核心的部分。

拿音频技术来举例,我了解到高通内部有若干个专门的实验室测试音频,他们会模拟真实场景搭建实验室,比如模拟厨房、完全密闭的消声室、音频电路测量室等,在这种场景下去测试的音效更接近人们在现实生活中听到的音质。

这其中,人工智能的崛起显得尤为重要。得益于移动技术的快速发展,骁龙845引入了人工智能的HVX技术,这已经是骁龙处理器第三代AI芯片了。而就人工智能领域来说,高通已经和人工智能领域的合作伙伴建立了合作关系,其中包括终端、云端独立软件开发商、操作系统以及软件层面。

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高通产品管理高级总监Travis Lanier表示,现在测试领域一个很热门的话题是AI,很多人都想衡量出AI的性能。市场上现在有人通过GOPS(GigaOps,千兆每秒的计算能力)和TOPS(TeraOps,万亿次每秒的计算能力)这些数据来衡量AI性能,但高通认为并不严谨,目前还没有很好的衡量AI技术的基准测试工具出现,原因在于AI的应用以及支持这些应用的AI模型每年都会发生变化。

此前在夏威夷发布会上,高通也曾表示:AI正在改变一切,每个产业都受到人工智能的影响,预计到2025年整个生态系统会达到1600亿美元规模。人工智能的发展正在从云端到终端过度,一开始是因为数据需要从网络获得,现在终端有更好的计算能力。连接体验、隐私性、高可靠性决定了AI的发展。未来在增强现实、沉浸游戏体验、语音以及健康监测这几个领域,是未来一段时间应用AI比较广泛的区域。

如今在这个移动SoC略显性能过剩的时代,如何将性能优势转换到更有价值的体验层面是至关重要的,比如热议的5G、人工智能以及MR(类似混合现实)等,对于高通而言这正是机遇,同样也充满更大的挑战。

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