После выхода iPhone 11 с SoC Bionic A13 в очередной раз возникло желание сравнить его производительность с ПК. Пару лет назад эппловские чипы уже обошли средний сегмент ноутбуков. И поскольку там прогресса в производительности практически нет, новый карманный гаджет должен сейчас обойти уже всю ноутбучную братию и хорошенько «покусать» настольные системы.
Во многом обошел. Покусал. Детали под катом.
Изучая мнения о том, кто быстрее (смартфоны или ноутбуки), самым распространенным оказался вариант: «как смартфон за 60 тыс. может быть медленнее ПК, стоящего дешевле?» Правда, эти мнения высказывались не на Хабре. А вот технически подкованные люди наоборот вопрошали, мол, как кроха с TDP в 3-5 Вт может обойти монстров с TDP 65 Вт и более, при том, что производятся они по близким техпроцессам?
Образовались два разных лагеря. Сам я, будучи по первому ВО инженером-системотехником, принадлежу ко второму. И на вопрос о ваттах у меня есть ответ. Но давайте перейдем к сути дела.
Сравнивать производительность будем в кроссплатформенном тесте Geekbench 5, эмулирующем работу реальных пользовательских задач типа архивации, шифрования. Насколько легитимно сопоставлять в нем разные платформы – хороший вопрос. Поднимем его чуть ниже. А сейчас лишь скажу, что создатели теста усиленно на это напирают:
Этим тестом пользуюсь периодически. Но результаты для данного поста взял из официальных чартов. В них создатели помещают усредненные значения из того, что попадает к ним в базу от пользователей. Чаще всего такие результаты оказываются слегка заниженными, ведь пользователи – не профессиональные тестеры. У них во время теста в фоне может работать какое-нибудь ПО, или включен режим энергосбережения. Впрочем, нас это не волнует. Крайние нижние значения там и так наверняка отбрасываются. Вдобавок у меня нет цели получить прецизионные данные. Достаточно обрисовать некую общую картину.
Первое – Apple крута, и за последние пару лет она увеличила отрыв от Qualcomm и Samsung с их лицензионными и допиленными армами.
Второе – уровень производительности топовых смартфонов в офисно-потребительских задачах сравнялся с продвинутыми ноутбуками и хорошими офисными ПК (см. оговорки ниже).
Третье – одноядерная производительность. Именно она отвечает за отзывчивость интерфейса и быстроту работы приложений, основная масса которых плохо приспособлена к распараллеливанию.
Теперь давайте глянем на нутрянку подопытных. Для удобства я собрал все в одну табличку.
Если совместить эти данные с диаграммой производительности, видно, что ограниченный тепловой пакет не дает молотить всем ядрам мобильных чипов на полную катушку. Дополнительные ограничения вводит архитектура big.LITTLE, в рамках которой не всегда возможна одновременная работа высокопроизводительного кластера в чипе и энергоэффективного.
Полноценное сравнение процессорных архитектур крайне затруднительно, и у меня нет идей, как это грамотно можно сделать. ARM принадлежит к типу RISC, а x86 к CISC. За счет меньшего числа команд и меньшего количества блоков ARM-чип должен выполнять отдельные команды быстрее и энергоэффективнее. Но как только речь заходит о выполнении сложных функций, под которые у x86 есть заготовленные аппаратные блоки и наборы команд, ARM будет курить в сторонке. Но это в теории.
А еще есть разные операционки, разные компиляторы. И мне кажется, разработчики Geekbench слегка забили на все это, упростив все до мониторинга выполнения системой каких-то типовых задач, например декодирования jpg или сборки закэшированных веб-страниц. При этом код этих задач они старались оптимизировать для каждой системы отдельно.
В итоге счастливый владелец последнего айфона может с гордостью сказать, что его смарт способен так же быстро открывать фотки из галереи, как и топовая пятигигарцовая «печка» от Intel. Но делать более серьезные заявления Geekbench уже не позволяет. Впрочем, для большинства бытовых ситуаций этого вполне достаточно.
Больше деталей по их тестам можно найти вот в этом pdf.
Три года назад меня посетила мысль, что с ростом производительности мобильных чипов они могли бы покуситься на сегмент недорогих нетбуков, треть цены которых, порой, составляет ОС от Microsoft. С учетом того, что Google распространяет свою ОС бесплатно, а за добавление сервисов Google Play и прочих надо заплатить лишь $1 с устройства, идея захвата нижнего сегмента выглядела вполне реалистичной.
Однако маркетологи Qualcomm пошли иным путем и последние пару лет пытаются удивить мир системами за $1000, в которых их топовые чипы уживаются с Windows 10…
Если вам интересны усредненные результаты других систем, можно воспользоваться онлайновой базой «Гикбенча». Вот прямые ссылки на автоматически обновляемые чарты для Android, iOS и PC. Там же в поиске можно вбивать любые ключевые слова (модели чипов, смартфонов) и смотреть результаты, полученные другими пользователями для данных устройств. Единственное, фильтровать неадекватные варианты придется самостоятельно.
P.S. и да, владельцы топовых смартфонов могут гордиться, что носят в кармане штуку помощнее большинства современных ноутбуков. По крайней мере, если сравнивать их по работе в повседневных приложениях.
Во многом обошел. Покусал. Детали под катом.
Изучая мнения о том, кто быстрее (смартфоны или ноутбуки), самым распространенным оказался вариант: «как смартфон за 60 тыс. может быть медленнее ПК, стоящего дешевле?» Правда, эти мнения высказывались не на Хабре. А вот технически подкованные люди наоборот вопрошали, мол, как кроха с TDP в 3-5 Вт может обойти монстров с TDP 65 Вт и более, при том, что производятся они по близким техпроцессам?
Образовались два разных лагеря. Сам я, будучи по первому ВО инженером-системотехником, принадлежу ко второму. И на вопрос о ваттах у меня есть ответ. Но давайте перейдем к сути дела.
Какой линейкой будем мерить
Сравнивать производительность будем в кроссплатформенном тесте Geekbench 5, эмулирующем работу реальных пользовательских задач типа архивации, шифрования. Насколько легитимно сопоставлять в нем разные платформы – хороший вопрос. Поднимем его чуть ниже. А сейчас лишь скажу, что создатели теста усиленно на это напирают:
Этим тестом пользуюсь периодически. Но результаты для данного поста взял из официальных чартов. В них создатели помещают усредненные значения из того, что попадает к ним в базу от пользователей. Чаще всего такие результаты оказываются слегка заниженными, ведь пользователи – не профессиональные тестеры. У них во время теста в фоне может работать какое-нибудь ПО, или включен режим энергосбережения. Впрочем, нас это не волнует. Крайние нижние значения там и так наверняка отбрасываются. Вдобавок у меня нет цели получить прецизионные данные. Достаточно обрисовать некую общую картину.
Результаты тестов
Первое – Apple крута, и за последние пару лет она увеличила отрыв от Qualcomm и Samsung с их лицензионными и допиленными армами.
Второе – уровень производительности топовых смартфонов в офисно-потребительских задачах сравнялся с продвинутыми ноутбуками и хорошими офисными ПК (см. оговорки ниже).
Третье – одноядерная производительность. Именно она отвечает за отзывчивость интерфейса и быстроту работы приложений, основная масса которых плохо приспособлена к распараллеливанию.
Кто есть кто на диаграмме
Теперь давайте глянем на нутрянку подопытных. Для удобства я собрал все в одну табличку.
Если совместить эти данные с диаграммой производительности, видно, что ограниченный тепловой пакет не дает молотить всем ядрам мобильных чипов на полную катушку. Дополнительные ограничения вводит архитектура big.LITTLE, в рамках которой не всегда возможна одновременная работа высокопроизводительного кластера в чипе и энергоэффективного.
А можно ли сравнивать разные архитектуры?
Полноценное сравнение процессорных архитектур крайне затруднительно, и у меня нет идей, как это грамотно можно сделать. ARM принадлежит к типу RISC, а x86 к CISC. За счет меньшего числа команд и меньшего количества блоков ARM-чип должен выполнять отдельные команды быстрее и энергоэффективнее. Но как только речь заходит о выполнении сложных функций, под которые у x86 есть заготовленные аппаратные блоки и наборы команд, ARM будет курить в сторонке. Но это в теории.
А еще есть разные операционки, разные компиляторы. И мне кажется, разработчики Geekbench слегка забили на все это, упростив все до мониторинга выполнения системой каких-то типовых задач, например декодирования jpg или сборки закэшированных веб-страниц. При этом код этих задач они старались оптимизировать для каждой системы отдельно.
В итоге счастливый владелец последнего айфона может с гордостью сказать, что его смарт способен так же быстро открывать фотки из галереи, как и топовая пятигигарцовая «печка» от Intel. Но делать более серьезные заявления Geekbench уже не позволяет. Впрочем, для большинства бытовых ситуаций этого вполне достаточно.
Больше деталей по их тестам можно найти вот в этом pdf.
К чему вообще эти сравнения?
Три года назад меня посетила мысль, что с ростом производительности мобильных чипов они могли бы покуситься на сегмент недорогих нетбуков, треть цены которых, порой, составляет ОС от Microsoft. С учетом того, что Google распространяет свою ОС бесплатно, а за добавление сервисов Google Play и прочих надо заплатить лишь $1 с устройства, идея захвата нижнего сегмента выглядела вполне реалистичной.
Однако маркетологи Qualcomm пошли иным путем и последние пару лет пытаются удивить мир системами за $1000, в которых их топовые чипы уживаются с Windows 10…
Ссылки на чарты
Если вам интересны усредненные результаты других систем, можно воспользоваться онлайновой базой «Гикбенча». Вот прямые ссылки на автоматически обновляемые чарты для Android, iOS и PC. Там же в поиске можно вбивать любые ключевые слова (модели чипов, смартфонов) и смотреть результаты, полученные другими пользователями для данных устройств. Единственное, фильтровать неадекватные варианты придется самостоятельно.
P.S. и да, владельцы топовых смартфонов могут гордиться, что носят в кармане штуку помощнее большинства современных ноутбуков. По крайней мере, если сравнивать их по работе в повседневных приложениях.
