Dans Geekbench 5, il se montre 20 % plus rapide que l’Adreno 730 sous Vulkan.
La semaine dernière, Samsung a dévoilé son SoC Exynos 2200 armé d’un GPU Xclipse 920 sous architecture AMD RDNA 2. L’entreprise coréenne n’a toutefois divulgué aucun résultat illustrant les performances de la puce. Nous en avons désormais une petite idée grâce à quelques entrées dans Geekench.
Rappelons que Samsung avait prévu de présenter le SoC lors d’un évènement le 11 janvier – un rendez-vous manqué. Certains pensent que le GPU du SoC n’atteint pas la fréquence escomptée : il plafonnerait à 1,3 GHz au lieu du 1,9 GHz souhaité. Samsung n’a renseigné aucune fréquence à ce stade et malheureusement, Geekbench ne livre pas d’information à ce sujet. Le benchmark indique en effet une fréquence de 555 MHz, donc probablement erronée. L’appareil de test est un énigmatique Samsung SM-S908B sous Android 12 doté de 8 Go de mémoire. Les spécifications exactes du GPU ne sont pas connues, mais il s’appuierait sur 6 unités de calcul / 384 processeurs de flux.
Samsung présente trois puces destinées au secteur automobile
Des scores supérieurs à ceux du GPU Adreno 730
Le GPU RDNA 2 obtient un score global OpenCL de 9143 points. Pour la comparaison, sachez que le Snapdragon 8 Gen 1 avec GPU Adreno 730 marque environ 6050 points, le Snapdragon 888 avec GPU Adreno 660 environ 4850 points. Avec l’API Vulkan, le meilleur score pour le GPU Xclipse 920 est de 9029 points, de 7502 points pour le GPU Adreno 730 et de 5273 pour l’Adreno 660.
Pour étoffer la comparaison, le site Tom’s Hardware US propose le tableau ci-dessus qui inclut également les scores obtenus par l’A15 d’Apple, bien que ce dernier utilise l’API Metal.
| GPU | Exynos 2200 | Xclipse 920 | Snapdragon 888 | Adreno 660 | A15 | 5 GPU clusters |
| Score global | 9143 | 4853 | 14 556 |
| Sobel | 9900 | 5927 | 10 989 |
| Canny | 8159 | 3954 | 10 496 |
| Stereo Matching | 22 200 | 10 205 | 33 645 |
| Histogram Equalization | 6784 | 4092 | 10 203 |
| Gaussian Blur | 6605 | 3934 | 16 020 |
| Depth of Field | 17 004 | 9794 | 21 347 |
| Face Detection | 2294 | 1797 | 7831 |
| Horizon Detection | 8691 | 5367 | 16 204 |
| Feature Matching | 4417 | 2440 | 7568 |
| Particle Physics | 45 120 | 26 847 | 72 976 |
| SFFT | 6813 | 1475 | 6548 |
| API | OpenCL | OpenCL | Metal |
Sources : TechPowerUp, Tom’s Hardware US, Geekbench 1, 2, 3
bonjour pourquoi mettre le score métal de geek Bench pour iPhone alors qu il existe également des score open cl
pour permettre de comparer ce qui est comparable. de plus metal n étant pas multi plateforme les dev lui préfèrent open cl.
Bonjour, j’ai parcouru les 10 premières pages de résultats Geekbench et je n’ai trouvé aucun résultat Open CL, tous sont sous Metal.
Vulkan est une fonctionnalité d’AMD donc pas surprenant que le score soit si élever . Même en GCN4 (bien avant VEGA , RDNA 1 et 2) sur Vulkan vous obtiendrez des résultats de malade avec GPU AMD . Mais c’est plutôt une bonne nouvelle pour les CPU ARM Exynos qui étaient vraiment très mauvais au niveau du GPU intégré .
Par contre pourquoi ajouter les scores de l’iPhone qui n’utilise même pas l’API OpenCL je ne vois pas l’intérêt ?!