AndroidスマートフォンのExynos 9810チップのテストで、Appleが開発したA10およびA11プロセッサよりもはるかに遅れていることが判明した後、サムスンの新しいデバイスの初期のベンチマークによると、Samsung Galaxy S9はiPhone 8およびiPhone Xよりも遅いプロセッサを搭載している。
デモ端末のベンチマークサムスンギャラクシーS9による発売イベントアナンドテック を示していますExynos 9810 は高速チップですが、A10 や A11 ほど高速ではありません。一連のテストを経て、サムスンの最新プロセッサが発表1月に、前任者を上回っていますが、結果のほとんどではAppleのチップが引き続き優勢でした。
最初の GeekBench 4 シングルコア テストでは、Exynos 9810 の整数スコアと浮動小数点スコアがそれぞれ 3,734 と 3,440 でしたが、比較すると、A11 のスコアはそれぞれ 4,630 と 3,958 でした。 A10は整数スコアでもサムスンのチップを上回り、4,007点を達成したが、浮動小数点性能では3,345点とわずか95点差だった。
スコアをメガヘルツあたりのレベルに分類すると、3 つのチップ間の位置に変化はありません。整数スコアを比較すると、Exynos 9810 のスコアがメガヘルツあたり 1.38 であるのに対し、A10 のスコアはメガヘルツあたり 1.71 で、A11 のスコアは 1.94 に上昇します。 。浮動小数点スコアについても同様で、A10 の 1.43 ポイント、A11 の 1.66 ポイントと比較して、9810 はメガヘルツあたり 1.27 ポイントを獲得しています。
Anandtech のグラフ
プロセッサーに絞り込むのではなく、携帯電話自体に異なるベンチマークを使用したところ、結果はほぼ同じでした。iPhone8そしてiPhone XGalaxy S9 Plusを上回りました。 WebXPRT 2015 を使用すると、iPhone X と iPhone 8 はそれぞれ 352 点と 349 点を獲得し、Galaxy S9 Plus が達成した 178 点のほぼ 2 倍となりました。
Speedometer 2.0 では、iPhone 8 の 88.90 点や iPhone X の 87.20 点と比較して、Galaxy S9 Plus のベンチマークスコアはわずか 26.70 点であり、デバイス間の差は広がります。
これらのテストの両方で、iPhone 7 は Galaxy S9 Plus を上回ることに成功し、WebXPRT 2015 で 199、Speedometer 2.0 で 55.20 を達成しました。
Anandtech のグラフ
アンドレイ・フルムサヌアナンドテックは、「昨年のExynos 8895とほとんど区別できなかった」ことから、テスト対象のデバイスに問題があった可能性があると考えている。フルムサヌ氏は、大型コアが最大設定クロック速度に達しつつあることを指摘しつつ、展示中のハンドセットのパフォーマンスを低下させている原因はスケジューラーと DVFS 構成にある可能性があると示唆しています。
サムスンの広報担当者は、デモ機がモバイル・ワールド・コングレス用の特別なファームウェアを実行していることを認め、現時点ではまだハードウェアに最適化されていない可能性があると付け加えた。フルムサヌ氏は、サムスンがショーのために主力スマートフォンのパフォーマンスを制限したり、同社がショーのためにスケジューラー設定を変更したりするとは信じがたいと考えている。
もう1つの注目すべき要素は、SamsungがGalaxy S9のプロセッサで使用されている4つのパフォーマンスコアのクロックを、チップの発売時に主張していた最大2.9ギガヘルツから2.7ギガヘルツに下げたことです。
Galaxy S9 Plus に搭載されている Mali G72MP18 GPU をテストしたところ、同じ状況が明らかになり、GFXBench Manhattan 3.1 での 1 秒あたり 45.70 ピーク フレームのスコアは、iPhone 8 の 60.34 および iPhone X の 64.19 を上回りました。 GFXBench T-Rex 2.7 テストでは大きな変化は見られず、Galaxy S9 Plus のピーク フレームレートは 143.4 フレーム/秒でしたが、iPhone 8 と iPhone X のピーク フレームレートは 171.4 および 176.6 でした。
発売当時、サムスンはExynos 9810を10ナノメートルプロセスを使用し、前世代のシングルコア性能を2倍にし、マルチコア性能を約40パーセント向上させると主張する改善されたアーキテクチャを採用していると宣伝した。サムスンはまた、画像処理に役立つ「ニューラルネットワークベースの深層学習」機能も自慢しており、これはAppleのA11 Bionicプロセッサで使用されている「ニューラルエンジン」に似た機能である。
Isamu 
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