이미 A16 Bionic이 3.46 GHz(...)여서...

안드로이드 진영도 안드로이드 진영대로 할 말이 많겠지만,

x86 cpu가 이거 때문에 많이 손해를 보고 있죠...

솔직히 저는 사기치는거라고 봅니다.

요즘 ML은 CPU로 처리하지않고 별도 유닛으로 처리하는데 이걸로 CPU 점수 충당은 좀 거시기하거든요

그 모 회사 S사냐 Q사냐 M사냐 G사냐의 문제군요. 크흠...

일부 옹호하는 사람들은 모 회사 AP가 벤치마크에 연연하지 않고 실성능이나 사용자 경험을 신경써서 그동안 저평가되었었고 지금이 올바른 점수라고 주장하기도 하더라고요.

근데 ML이 실제로 얼마나 체감되는지와는 별개로 말씀하신 것처럼 그걸 굳이 CPU 성능을 측정하는 긱벤치에 포함하는게 맞나 의문이 들긴 하네요.

일단 긱벤치5 기준으로 봐야지 정확한 IPC 향상을 알수있을듯하네요

그리고 x86진영에서는 avx512라고 대놓고 벡터연산 하는 연산기가 있는데 오히려 득 보는거 아닐까여

그게 문제가 아니라 NPU는 아예 대놓고 CPU와 별개의 유닛입니다. 이전에 GB5로 넘어올때 테스트항목에서 배제된 메모리 I/O와 달리 완전히 다른 체계로 동작하는 독립적인 유닛인데 그게 성능 테스트 항목으로 들어갔단 말이죠. CPU 벤치마크라고 해놓고서 평가항목에서 GPU에서 처리하는게 들어간거나 다름없는겁니다. 그리고 AVX512는 엄연히 CPU SIMD 명령셋의 영역입니다. ARM 역시 SVE로 같은게 있는거고요.

ML 연산이 별게 아니라 그냥 벡터 곱셈 연산입니다. 이미지 처리나 별 다를바가 없는걸요?

그리고 긱벤치에서 사용된 MobileNet같은 경우는

MobileNet이란? 쉬운 개념 설명 - Easy is Perfect (melonicedlatte.com)

애초에 CPU로 간단간단하게 돌리려고 아주 최적화 된 모델인걸요?

머신러닝 모델이라고 꼭 GPU, NPU에서 돌릴 필요는 없잖아요?

그리이야기 하면 기실 GPU 셰이더 연산이나 래스터라이즈나 텍스쳐매핑이나 다 CPU로도 되는 간단한 연산들이죠. 실제로 90년대만 하더라도 게임에서 3D 그래픽연산은 CPU가 소프트웨어로 처리했었고, 21세기 들어서도 라라비가 아예 소형 x86 코어들을 많이 때려박아서 그짓을 시도했고요.(그리고 망했고요.) GPU가 따로 나온건 그걸 전용 하드웨어로 하는게 훨씬 나으니까 그쪽으로 정착한거죠. 간단하게 돌아가는 정도는 물론 편의상 CPU로 처리하기도 합니다만 이런걸 넣어야 하는지는 의문입니다.

맞아요! 실사용할때 성능이 중요한 부분은 신경써서 NPU, GPU로 돌리겠죠?

근데 벤치마크라는건 자고로 그 장치로 할수있는 모든 작업들을 테스트 해보는게 맞지 않나요?

그러면 이상할거 없는거 같은데요?

성능이 중요하지 않아서 굴러가는 걸로도 충분한 영역에서 편의를 위해서 사용하는 정도의 실사용 비중이 낮은 기능이 성능측정에 들어갈 이유도 딱히 없는것이 아닌가 합니다. 요즘의 벤치마크에서 굳이 게임을 소프트웨어 렌더링 모드로 돌려가면서 CPU 성능테스트라고 하지 않잖아요?

소프트웨어 렌더링으로 성능 측정하는게 있긴 합니다.. 시네벤치라고요

그쪽은 오히려 현실세계에서 실사용 비중이 매우 높은 쪽에 들어가죠. 당장 몇년전만 하더라도 GPGPU 활용이 되는 렌더러가 극히 드물었고 지금도 깡 CPU만으로 돌아가는 렌더러들이 있으니까요.

따지고 보면 블렌더같은 실제로 쓰는 툴은 GPU로 렌더링 다 돌리는데 왜 CPU로 렌더링 돌리는 테스트를 할까요?

그리고 님말이 전부 맞다 치더라도 실제 점수는 스냅이 오히려 우위인걸요?

저는 그쪽보단 x86-ARM 플랫폼간 비교를 좀 더 중점에 놓고 있습니다. x86과 비교해볼때 스냅드래곤만 해도 이 성능 맞다고? 하면 좀 갸우뚱하거든요. 외려 애플의 경우는 좀 납득할만한 편이죠.