https://www.anandtech.com/show/17102/snapdragon-8-gen-1-performance-preview-sizing-up-cortex-x2
https://bit.ly/3E40Fax
Anandtech 拿高通提供的開發樣機來測試 8 Gen1
但只是 preview 階段，之後上市的幾種可能又有變化。
X2 核心和 888相比尖峰多用了2%電力，但效能增加 8%，
因此跑完所有測試省了 5% 電力。
但同樣能源消耗下，Apple A14 還是贏了 34%。
記憶體架構讓部分測試有明顯增長，
例如 519.lbm 比 888 快 41%, 但能源消耗是 4.49w v.s 7.62w
CPU本身不太可能吃這麼多電力，可能是被新的記憶體設計消耗掉的。
總結是 8gen1 X2 主要加強在浮點數，但更大的快取也吃了更多電。
因此雖然平常使用較888省電，不過極限測試下更熱情了。
機器學習的大部分項目都是 android SOC 中最快的
平均快了 75%，只是不到高通聲稱的2.2倍。
Google Tensor 只在 mobileBERT 語言項目遙遙領先，
應該是 Google 有針對這類特別調整?
AI Benchmark 4 則是比 888 進步 2.7倍
但目前無法觀察這測試的能源消耗。
Geekbench 單核+9%, 多核和 888 差不多
PCMark 開 performance mode 後的增長蠻明顯
GFXBench GPU 則是和高通宣稱的 +50% 差不多，
可以和 iPhone 13/pro 一拚
只是目前還沒分析這部分的能源消耗。
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https://bit.ly/3E40Fax
Anandtech 拿高通提供的開發樣機來測試 8 Gen1
但只是 preview 階段，之後上市的幾種可能又有變化。
X2 核心和 888相比尖峰多用了2%電力，但效能增加 8%，
因此跑完所有測試省了 5% 電力。
但同樣能源消耗下，Apple A14 還是贏了 34%。
記憶體架構讓部分測試有明顯增長，
例如 519.lbm 比 888 快 41%, 但能源消耗是 4.49w v.s 7.62w
CPU本身不太可能吃這麼多電力，可能是被新的記憶體設計消耗掉的。
總結是 8gen1 X2 主要加強在浮點數，但更大的快取也吃了更多電。
因此雖然平常使用較888省電，不過極限測試下更熱情了。
機器學習的大部分項目都是 android SOC 中最快的
平均快了 75%，只是不到高通聲稱的2.2倍。
Google Tensor 只在 mobileBERT 語言項目遙遙領先，
應該是 Google 有針對這類特別調整?
AI Benchmark 4 則是比 888 進步 2.7倍
但目前無法觀察這測試的能源消耗。
Geekbench 單核+9%, 多核和 888 差不多
PCMark 開 performance mode 後的增長蠻明顯
GFXBench GPU 則是和高通宣稱的 +50% 差不多，
可以和 iPhone 13/pro 一拚
只是目前還沒分析這部分的能源消耗。
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