I primi benchmark mostrano Samsung Galaxy S9 ben dietro l’iPhone X nelle prestazioni del processore

Il Samsung Galaxy S9 ha un processore più lento rispetto all’iPhone 8 e all’iPhone X, secondo i primi benchmark del nuovo dispositivo Samsung, dopo che i test del chip Exynos 9810 dello smartphone Android rivelano che sono rimasti indietro rispetto ai processori A10 e A11 creati da Apple.

Il benchmarking di un telefono dimostrativo all’evento di lancio di Samsung Galaxy S9 di Anandtech mostra che l’Exynos 9810 è un chip veloce, ma non veloce come A10 e A11. Attraverso la batteria dei test, il nuovo processore Samsung, presentato a gennaio , ha sovraperformato il suo predecessore, ma i chip Apple hanno continuato a dominare nella maggior parte dei risultati.

Un test single core iniziale di GeekBench 4 registrava punteggi interi e in virgola mobile di 3.734 e 3.440 rispettivamente per l’Exynos 9810, ma a confronto l’A11 ha ottenuto rispettivamente 4.630 e 3.958. La A10 batte anche il chip Samsung per il punteggio Integer, raggiungendo 4.007, ma è appena 95 punti dietro per prestazioni in virgola mobile a 3.345.

Non vi è alcun cambiamento di posizione tra i tre gettoni quando si abbattono i punteggi a un livello di megahertz, poiché il confronto tra i punteggi interi rivela l’Exynos 9810 con punteggio di 1.38 per megahertz, mentre A10 segna 1.71 per megahertz, salendo a 1.94 per l’A11 . Per il punteggio in virgola mobile, è la storia dei sami, con il 9810 che ottiene 1,27 punti per megahertz rispetto ai 1,43 punti della A10 e della 1,67 della A11.

Grafico di Anandtech
Grafico di Anandtech

Usando diversi benchmark per i telefoni stessi invece di restringersi al processore, i risultati sono rimasti abbastanza simili con iPhone 8 e iPhone X che battevano il Galaxy S9 Plus. Utilizzando WebXPRT 2015, l’iPhone X e l’iPhone 8 segnano rispettivamente 352 e 349, quasi il doppio dei 178 punti ottenuti dal Galaxy S9 Plus.

Sotto Speedometer 2.0, il divario tra i dispositivi si estende, come il Galaxy S9 Plus ha segnato solo 26,70 nel benchmark rispetto al 88,90 di iPhone 8 e 87,20 di iPhone X.

In entrambi i test, l’iPhone 7 riesce anche a ottimizzare il Galaxy S9 Plus, raggiungendo 199 sotto WebXPRT 2015 e 55,20 sotto Speedometer 2.0.

Grafico di Anandtech
Grafico di Anandtech

Andrei Frumusanu di Anandtech ritiene che potrebbe essersi verificato un problema con il dispositivo in prova, poiché “è stato appena in grado di distinguersi dall’Exynos 8895 dell’anno scorso”. Notando che i core più grandi stavano raggiungendo la loro massima velocità di clock, Frumusanu suggerisce che potrebbero esserci dei problemi con lo scheduler e la configurazione di DVFS che sta portando il portatile in mostra a sottoperformare.

Un portavoce di Samsung ha confermato che le unità dimostrative stavano eseguendo firmware speciale per Mobile World Congress, aggiungendo che potrebbe non essere ancora ottimizzato per l’hardware. Frumusanu ritiene difficile credere che Samsung avrebbe limitato le prestazioni per i loro smartphone di punta per lo spettacolo, né che la società avrebbe modificato le impostazioni del suo schedulatore per l’occasione.

Un altro elemento degno di nota è che Samsung ha sincronizzato i quattro core delle prestazioni utilizzati nel processore Galaxy S9 a 2,7 gigahertz, in calo rispetto ai 2,9 gigahertz massimi dichiarati al lancio del chip.

Test della GPU Mali G72MP18 inclusa nel Galaxy S9 Plus ha rivelato la stessa storia, con il suo punteggio di 45,70 picchi al secondo su GFXBench Manhattan 3.1 battuto da iPhone 8’s 60.34 e iPhone X’s 64.19. Non sono stati osservati molti cambiamenti sotto il test GFXBench T-Rex 2.7, con il Galaxy S9 Plus che ha raggiunto un picco di 143.4 fotogrammi al secondo mentre l’iPhone 8 e l’iPhone X hanno ottenuto framerate di picco 171.4 e 176.6.

Al momento del suo lancio, Samsung ha promosso l’Exynos 9810 utilizzando un processo a 10 nanometri, con un’architettura migliorata che ha affermato di raddoppiare le prestazioni single-core del suo predecessore, aumentando le prestazioni multi-core di circa il 40 per cento. Samsung ha anche vantato delle sue capacità di “deep learning basato sulla rete neurale” che possono aiutare con l’elaborazione delle immagini, una funzionalità simile al “Motore neurale” utilizzato nel processore Apple A11 Bionic.

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