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“发哥”次旗舰逆袭!Redmi 10X Pro首发评测 天玑820首秀场

2020/5/29 6:49:19发布148次查看

三、天玑820详析抓握绝佳时机 arm、台积电给力加持
——7nm制程工艺
工艺制程直接影响到性能和功耗表现,先进的工艺制程是性能体验和能效体验的基础,也是广大手机用户的核心诉求。
2019年乃至如今2020年的绝大部分旗舰、次旗舰soc都使用7nm制程。然而当去深究各家soc的工艺时,会发现不同产品的7nm似乎存在些差别。
比如台积电的n7(n7ff)应用在了骁龙855、麒麟990、苹果a12;台积电n7p应用在骁龙865、苹果a13、天玑1000l;台积电n7 应用在了麒麟990 5g;三星的7lpp应用在exynos 9825、骁龙765g。
其中台积电在2018年开始大规模量产7nm制程,刚刚提到的n7(或n7ff)即是最早的一批tsmc 7nm方案,采用duv,是初代方案。2019年台积电推出n7p,也就是第二代7nm,是n7初代方案的改良版,仍采用duv以及一样的的设计准则。
n7 与n7、n7p有所不同,它开始采用euv极紫外光刻,按照台积电的说法,整体表现会优于n7。暂不清楚天玑820的7nm制程具体是采用了哪种方案,从天玑1000l采用台积电n7p来看,天玑820很有可能也是如此。
熟悉pc领域的朋友们应该都知道,台积电已经实现了成熟的7nm制程以及5nm制程也在逐渐推进,其中7nm甚至助力amd在综合产品力方面实现了罕见的大逆转。要知道在天玑出现以前,联发科的g90/p90时代,制程完全不占优势的情况下,依然收获不错的市场反馈,现在搭载了7nm制程的天玑820表现胜过去一筹。
——cpu
cpu方面,天玑820集成八核心,包括四个大核a76 2.6ghz、四个小核a55 2.0ghz,率先将旗舰级的四大核架构引入主流平台。
2018年的a76其实是arm推出的一个非常成功的核心架构,全新的架构体系与7nm tsmc工艺的结合,带来了巨大的性能和效率飞跃,骁龙855就是很好的例子。a76由austin团队设计,和a57/a72一脉承。作为比较,a73/a75是sophia团队,a53/a55是cambridge团队。
还记得在a76的发布会上,arm一直强调a76的笔记本级性能,架构师mike filippo表示,cortex a76当于i5-7300,如果ip厂商缓存设计得好,那么可以媲美i7(当然,在当时演示过程中3.3ghz的a76功耗超过了5w,这对于手机来说肯定是不可接受的)。
官标的数据方面,基于台积电7nm工艺的3ghz a76核心比10nm 2.8ghz的a75核心性能提升35%、省电40%、机器学习的负载能力提升4倍。a76同样支持dynamiq拓扑特性,官方在当时建议1 7/2 6这样的big.little大小核设计。
当前大数旗舰soc所采用cortex-a77也只不过是a76的直接继任者,两者核心在很大程度保持一致,a77架构依然采用和a76同的armv8.2 cpu核心,与a76比,a77的基本配置也没有变化,依然可以看到64kb l1指令和l1缓存,以及256或512kb l2缓存。
总体而言,a77较a76的提升,没有a76较a75的提升幅度那么大,a76在非旗舰soc上的性能优势十分明显。
——gpu
gpu方面天玑820搭配有mali-g57 mc5 gpu图形核心,频率达900mhz,并支持hyperengine 2.0游戏增强引擎。mali-g57,采用了和mali g77(旗舰芯大采用此gpu)一样的valhall架构。
在此之前,从mali-g71一直到mali-g76采用的都是bifrost架构,架构升级势在必行。事实上,对比高通的adreno gpu,arm mali的表现一直都差强人意。
从2016年,第一款基于bifrost架构的mali-g71宣布,并在exynos 8895应用时,外界就对其性能以及效能充满期待。但从最终表现来看,mali-g71以及下一代mali-g72都难称出色,这也直接导致当时采用其作gpu的soc性能表现一般,明显落后于同时代的adreno。
而mali-g57 gpu则采用了全新的valhall架构设计,新架构带来了全新的isa总线和计算核心设计,弥补了bifrost体系结构的主要缺点。较于过去三年的bifrost架构,arm改进了图形指令集、运算架构等。较前作g52,g57有着1.3倍的性能,能效提升30%、性能密度提升30%、机器学习提升60%。
——ai
ai已经成为移动平台的必备技能,联发科此前推出过neuropilot ai平台,设计了独立的apu(人工智能处理单元),可以是一两颗dsp,可以是npu,也可以是其他组合,非常灵活。
经过helio p60、helio p90上的两代进化,天玑820集成的是和自家旗舰天玑1000 一致的第三代apu 3.0,首次采用了两个大核、三个小核、一个微核的组合,好地应对不同ai算力需求,并降低功耗,号称整体性能比上代提升2.5倍,功耗则降低40%。
其中,微核会始终开启,主要用于人脸检测,提升拍照时对于人脸的捕捉能力。
——鲁大师跑分
按照鲁大师的评分体系,搭载天玑820的redmi 10x的综合成绩不逊于天玑1000l的机型。
——安兔兔跑分
redmi 10x的安兔兔跑分超过40万,这一得分要高过骁龙765机型普遍30万分的成绩,领先一个身位。
四、天玑820 cpu测试核心成了最大优势
前面我们已经说过,在cpu方面,天玑820括四个大核a76 2.6ghz、四个小核a55 2.0ghz。
为了凸显差异性,我们使用骁龙765g机型和三星exynos 980机型作为对比参考,所以这里也简单介绍一下骁龙765g和三星exynos 980的cpu规格
先是三星exynos 980,基于8nm工艺,采用8核cpu设计,分别两颗cortrex a77大核(2.2ghz)和六颗cortex a55小核(1.8ghz)。
然后是骁龙765g,基于7nm euv工艺,cpu方面采用kryo475,与骁龙855同架构,具体配置一颗2.4ghz的a76大核,一颗2.2ghz的a76中核,六颗1.8ghz的a55小核。
——测试工具geekbench
介绍一下,我们在测试cpu性能当中所用到的工具geekbench,它是跨平台的cpu性能测试工具,可精准反映设备cpu单核心、核心性能。测试负载模拟现实生活应用设计,结果有意义。
单核心成绩可反映cpu架构设计优劣、运行频率的高低。核心成绩则可反映个cpu核心同时工作时的效率高低。
geekbench考察的是cpu单核心、核心性能,权威性毋庸置疑。redmi 10x pro可以达到单核跑分621和核跑分2393的成绩,线程性能有明显改进。
按照geekbench 5的衡量标准,redmi 10x pro所搭载的联发科天玑820单核得分基本上与骁龙765g持平,与a77大核加持的三星exynos 980存在差距,但是并不大。
让三者之间真正拉开巨大差距的是在核心方面,可以明显看到骁龙765g比较天玑820落后19%,三星exynos 980与联发科天玑820的差距则达到了22%。也就是说,根据geekbench 5的评价体系,在考验调度配合的核心测试方面,天玑820有着较为明显的优势。
五、天玑820 gpu测试次旗舰中一骑绝尘
gpu方面天玑820搭配有mali-g57 mc5 gpu图形核心,频率达900mhz,并支持hyperengine 2.0游戏增强引擎。mali-g57,采用了和mali g77(旗舰芯大采用此gpu)一样的valhall架构。
作为参照对比的仍然是骁龙765g和三星exynos 980的机型。这里也简单介绍一下骁龙765g和三星exynos 980的gpu规格
先是骁龙765g,图形处理器采用adreno 620。然后是三星exynos 980,基于8nm工艺,采用8核cpu设计,分别两颗cortrex a77大核(2.2ghz)和六颗cortex a55小核(1.8ghz)。
——测试工具gfxbench
简单介绍一下gfxbench,这是跨平台、跨api的3d基准测试软件,可精准反映设备gpu的图形性能。个测试场景,可充分考察设备的opengl es图形表现,并能进行电池续航测试。
gfxbench提供了当屏(onscreen)、离屏(offscreen)两种测试对比方式。当屏即以设备屏幕原生分辨率运行测试,离屏即统一到1080p分辨率,便于跨设备对比。
测试项目主要有6个霸王龙(t-rex)、曼哈顿3.0(manhattan)、曼哈顿3.1(manhattan)、赛车(car chase),分别对应opengl es 2.0/3.0/3.1/3.1标准下的性能,另外还有新加入的阿兹特克废墟vulkan离屏、阿兹特克废墟opengl离屏,测试压力越来越高,结果以平均帧率(fps)衡量。
gfxbench考量的是gpu图形核心游戏性能。联发科平台自诞生之后当长的一段时间当中gpu不占上风,好在全新的valhall架构设计带来了全新的isa总线和计算核心设计,弥补了bifrost体系结构的主要缺点,现在看起来终于开始逆转过去gpu拖后腿的局面。
在以上测试子项中,最能表现gpu图形计算能力的,就是曼哈顿(manhattan)、霸王龙(t-rex)以及阿兹特克废墟测试场景。其中霸王龙测试偏向gpu纹理与填充率吞吐,曼哈顿属于shader核心重型任务。
从快科技汇总的柱状图不难发现redmi 10x pro所搭载的所搭载天玑820的gpu表现在各个子项当中都有好于骁龙765g以及三星exynos 980,在最能表现gpu图形计算能力的,就是曼哈顿(manhattan)、霸王龙(t-rex)以及阿兹特克废墟测试场景领先优势尤为明显。

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