Continuiamo ad aggiornare la nostra comparativa di processori, questa volta inserendo in tabella i test eseguiti con i nuovi Kirin 980 e Apple A12 Bionic integrati rispettivamente su Huawei Mate 20 Pro e iPhone Xs. L’obiettivo continua a essere di fotografare la situazione attuale mettendo alla prova le piattaforme hardware più potenti oggi disponibili sugli smartphone di fascia alta. Abbiamo eseguito i benchmark Geekbench 4 e Antutu 7.1 su smartphone diversi al fine di abbinare i processori a varie configurazioni di Ram e di specifiche, al fine di fornire un panorama sufficientemente descrittivo della situazione di mercato e delle effettive prestazioni che si ottengono nella vita reale.
I risultati
Questi sono i dati “grezzi” ottenuti con le app di benchmarking.
Iniziamo con l’analisi dicendo che Geekbench provvede a misurare le prestazioni della Cpu con test che simulano l’utilizzo di app e funzioni diffuse per simulare un ambiente “realistico”. I risultati si suddividono in tre tipi: multi core e single core per comprendere l’efficienza del processore anche nelle app più impegnative (sono tenuti in considerazione anche gli scambi con la Ram e lo storage); Gpu, invece, misura la capacità computazionale del reparto grafico.
Dal canto suo, Antutu è un benchmark sintetico che restituisce un punteggio ottenuto dalla media ponderata dei risultati su Cpu, Gpu, interfaccia grafica e memoria integrata. In entrambi i casi, valori più alti indicano risultati migliori.
Geekbench
Raggruppiamo quindi i risultati in base al tipo di app. Per quanto riguarda Geekbench, abbiamo sommato sul grafico i tre risultati per verificare quale SoC abbia la migliore efficienza complessiva.
Come prima considerazione si può trarre il ragionamento che la Ram ha una incidenza marginale decrescente. O, in altri termini, il passaggio vero nell’uso effettivo si percepisce passando da 4 GB a 6 GB. Superati i 6 GB, il guadagno effettivo è minore.
L’A11 è il processore con la forza bruta maggiore, ma lo Snapdragon 845 non gli è lontano. Ottimo l’Exynos 9810 che sfida ad armi pari i due contendenti. Del Kirin 970 è impossibile misurare l’impatto effettivo della Npu, quindi i risultati del benchmark sono privi di questa funzione che non è attivata se non dalla Emui quando serve ed è previsto (per esempio, attivando la fotocamera). Ma il boost garantito dalle unità di elaborazione neurale di Kirin 980 e Apple A12 Bionic è pazzesco: questi due sono i processori a garantire un incremento di prestazioni pazzesco rispetto alle precedenti versioni.
Antutu
Anche l’app di benchmarking più diffusa in Android conferma quanto mostrato con Geekbench, ossia che la Ram impatta in modo significativo da 4 a 6 GB, dopo a farla da padrona è il processore. Ancora una volta: A12 Bionic e Kirin 980 mostrano prestazioni incredibili, nettamente superiori agli altri.
Approfondimento: i Soc in dettaglio
Kirin 980 (utilizzato da Huawei e Honor)
La seconda generazione di processori con intelligenza artificiale by Huawei parte dalle solide basi del predecessore 970 e ne aumenta in modo considerevole le prestazioni. In alcuni punti raddoppiandole, come dimostrano anche i nostri benchmark. L’architettura del Soc è articolata, forse la più complessa, flessibile e avanzata oggi disponibile per dispositivi mobili. Le soluzioni adottate da Huawei sono avveniristiche in alcuni punti. A iniziare dall’architettura: il Kirin 980 è stato il primo processore a 7 nm a essere annunciato. Ciò ha permesso di incrementare le prestazioni pur mantenendo una elevata efficienza energetica: +20% in velocità, miglioramento del 40% nell’efficienza energetica e densità 1,6 volte maggiore del precedente modello.
Il SoC è stato rivisto in ogni sua parte: ha due unità Npu, la Gpu è Mali G76 (10 unità di elaborazione a 750 MHz), supporta le Ram più veloci disponibili e ha Lte a 1,4 Gbps. Il tutto si riassume in un package che contiene 6,9 miliardi di transistor. Il Kirin 980 integra 1,4 miliardi di transistor in più del Kirin 970. Questo ha permesso di variare la logica da quella classica Big.Little a un più articolato Big.Middle.Little con 2 core ad alte prestazioni (2,6 GHz), due a medie prestazioni per un perfetto bilanciamento tra prestazioni e consumi e quattro (little) ad alta efficienza energetica.
Apple A12 Bionic (utilizzato da Apple)
Il chip A12 Bionic è realizzato a 7 nanometri per impacchettare l’architettura Fusion a sei core con due core ad alte prestazioni fino al 15% più scattanti, quattro core ad alta efficienza fino al 50% più efficienti, una Gpu a quattro core fino al 50% più veloce, un potente processore ISP (Image Signal Processor) progettato da Apple, un encoder video e tanto altro. Il processore arriva a una frequenza massima di 2,49 GHz, è composto da 6,9 miliardi di transistor e integra una Gpu a sei core ed è assistito da 3 GB nell’iPhone XR e da 4 GB negli iPhone Xs e Xs Max.
Il Neural Engine di nuova generazione è stato progettato per l’uso di sofisticate tecnologie di apprendimento automatico in ogni campo, dalla fotografia alla realtà aumentata. Un nuovo design a otto core permette di completare fino a 5000 miliardi di operazioni al secondo rispetto ai 600 miliardi del chip A11 Bionic, ampliando il ventaglio di possibilità, tra cui plane detection più veloce per ARKit e nuove funzioni che usano l’apprendimento automatico in tempo reale. Per la prima volta il Neural Engine è aperto al framework Core ML, il che permette agli sviluppatori di creare app che utilizzano questo motore di apprendimento automatico ad alta efficienza. Core ML sul Neural Engine del chip A12 Bionic è fino a nove volte più veloce che sul chip A11 Bionic, con un consumo energetico pari a un decimo.
Apple A11 (utilizzato da Apple)
La società di Cupertino è sempre molto avara in fatto di dettagli tecnici dei propri processori. Dell’A11, presente su iPhone 8, 8 Plus e X, si conosce che è a sei core: due ad alte prestazioni chiamati Monsoon e quattro ad alta efficienza energetica che vanno sotto il nome di Mistral. Sono tutti di tipo Arm v8 e hanno una frequenza operativa di picco pari a 2,39 GHz.
I sei core possono anche essere attivi tutti in contemporanea grazie al nuovo controller di seconda generazione (il primo aveva debuttato sull’A10), vero protagonista del balzo di prestazioni del Soc di Apple. L’A11 è poi completato dalla Gpu a tre core (uno in più rispetto alle generazioni precedenti) e dal coprocessore M11 che si occupa di scaricare dalla Cpu centrale le funzioni relative al giroscopio.
Infine, l’A11 integra il cosiddetto “Neural Engine” identificato dalla sigla Bionic e che si occupa dell’intelligenza artificiale. Questo hardware dedicato esegue fino a 600 miliardi di operazioni al secondo e supporta le esigenze delle funzioni FaceID, Animoji e di machine learning con una maggiore efficienza rispetto a Cpu+Gpu ma con un impatto energetico inferiore.
Kirin 970 (utilizzato da Huawei e Honor)
Il Kirin 970 ha debuttato sul Huawei Mate 10 Pro, è stato poi impiegato su P20 e P20 Pro e di recente è giunto anche su Honor 10. Presentato a Ifa 2017, è stato il primo SoC a puntare sulla Npu, acronimo di Neural Processing Unit ed equipaggiata con ben 5,5 miliardi di transistor. Rispetto alla precedente generazione di processori di Hisilicon, società afferente a Huawei, assicura prestazioni fino al 50% superiori con consumi ridotti del 20%.
Il merito di questi risultati è del processo produttivo a 10 nm, che ha permesso di integrare una geometria octa core (quattro core Cortex A73 a 2,4 GHz + quattro Cortex A53 a 1,8 GHz). Questa è la sezione “classica”, ovvero quella che definiamo Cpu. Però il Kirin 970 è una Npu perché somma il core neurale dedicato che è capace di una potenza di calcolo di 1,92 Teraflop (un teraflop è pari a mille miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo).
La Npu è al servizio dei processi di machine learning (in ultima analisi dell’intelligenza artificiale) e di strumenti più impegnativi, come quelli alla base dell’imaging e del multimedia. A tutto ciò si aggiunge il reparto grafico Mali-G72 MP12, che vanta 12 pipeline di elaborazione alla frequenza massima di 850 MHz.
Snapdragon 845 (utilizzato da LG, Xiaomi, Samsung, Oppo, OnePlus, Motorola, Sony, Asus, Htc)
Allo stato attuale, il Qualcomm Snapdragon 845 mostra tra i migliori livelli di ottimizzazione per Android. Tanto che potrebbe essere definito uno “standard”, così come i processori Intel rappresentano una sorta di piattaforma di riferimento di fatto per Windows. La Cpu è di tipo octa core con quattro nuclei Kryo 385 Gold a 2,8 GHz e altrettanti Kryo 385 Silver a 1,7 GHz.
La geometria è sempre di tipo Big.Little, classica di Qualcomm. I quattro core Big (Kryo 385 Gold, Cortex A75) sono attivati quando è necessario sostenere applicazioni e funzioni che richiedono un’elevata capacità di calcolo. I Little (Kryo 385 Silver, Cortex A55) sono comunemente impiegati perché bilanciano prestazioni e consumi. La gestione dei core avviene attraverso la tecnologia DynamIQ, che consente di sfruttare core diversi dello stesso cluster anziché core dello stesso tipo in blocco.
A questi si integra la Gpu Adreno 630, che ha prestazioni nettamente superiori rispetto all’Adreno 530 dello Snapdragon 835, seppure l’architettura rimane di 256 pipeline di elaborazione a 710 MHz. Anche l’845 ha un reparto di elaborazione di machine learning (intelligenza artificiale): è l’Hexagon 685 Dsp, che coadiuva Cpu e Gpu nelle operazioni (accelerandole) ma non è una Npu.
Exynos 9810 (utilizzato da Samsung)
Con i nuovi Galaxy S9 e S9+, Samsung ha portato al debutto il chipset Exynos 9810 Octa. Questa Cpu è impiegata anche sulle versioni europee del Galaxy Note 9, mentre negli Stati Uniti e in alcuni Paesi orientali il phablet si affida al Qualcomm Snapdragon 845. L’Exynos 9810 ha una architettura octa core con un sistema Big.Little. L’unità ad alte prestazioni è il Mongoose M3, costituito da quattro core costruiti a 10 nm ed è, di fatto, un progetto originale di Samsung. Opera a 2,7 GHz e punta a fornire un’efficienza superiore grazie a una geometria totalmente personalizzata dal brand coreano. L’unità quad core a risparmio energetico è di tipo tradizionale Cortex A55, opera a 1,7 GHz.
A questi si aggiunge il reparto grafico affidato al Mali-G72 MP18, che vanta 18 pipeline di elaborazione a 850 MHz. La declinazione di intelligenza artificiale implementata da Samsung prende il nome di Vpu, cioè Vision Processing Unit, è dedicata al machine learning in ambito imaging e di trattamento dell’immagine statica e dinamica (video). Questo chip consente di accelerare enormemente il riconoscimento della scena analizzando i singoli oggetti inquadrati e i relativi movimenti. Ciò porta benefici in termini di miglioramenti sostanziali della qualità di foto e video e di supporto anche per le app di riconoscimento degli oggetti fisici.
