Apple augmente ses performances

Geekbench est devenu un incontournable de l’analyse comparative multiplateforme, et il y a une nouvelle version qui fait fureur dans les journaux. Nous avons saisi le logiciel et une sélection des derniers et meilleurs smartphones pour voir comment ils gèrent ce nouveau test de processeur. Mais avant d’entrer dans les chiffres, plongeons un peu plus dans la nouvelle référence.

Quoi de neuf avec Geekbench 6 ?

Selon John Poole de Primate Labs, Geekbench 6 est principalement conçu pour améliorer la pertinence réelle des suites de référence. Il est conçu pour imiter les charges de travail modernes, du flou d’arrière-plan de vidéoconférence au balisage de contenu automatisé comme dans Google Photos. Il faut un peu de peaufinage sous le capot pour mettre à niveau la suite.

L’un des changements les plus notables avec Geekbench 6 est une nouvelle méthode de test et de notation des charges de travail multicœurs. L’ancienne méthode d’attribution des tâches à chaque cœur a été remplacée par une approche de charge de travail partagée conçue pour mieux simuler la manière dont les processeurs modernes gèrent les charges de travail réelles. Après tout, les processus sont rarement parfaitement répartis de manière égale sur tous les cœurs. Au lieu de cela, différents threads de différentes tailles sont souvent programmés dans le noyau approprié.

Il s’agit d’un changement important, car les ressources de cache partagées, les optimisations du planificateur et même une conception de cœur unifiée utilisée par certains cœurs auront probablement encore plus de pouvoir sur les résultats à plusieurs niveaux, ce que nous verrons dans un instant. Les performances de la RAM seront également clairement plus affectées à partir de ce point. Le benchmark Geekbench 6 améliore également les charges de travail monocœur, avec des ensembles de données beaucoup plus volumineux qui peuvent mieux mettre en valeur les cœurs de processeur plus puissants d’aujourd’hui. De même, la suite d’apprentissage automatique (ML) comprend des modèles plus récents et plus à jour.

L’A16 Bionic d’Apple et l’A15 Bionic de dernière génération sont en tête des classements Geekbench 6. Selon ce test, l’iPhone 14 et même la série iPhone 13 de l’année dernière sont les téléphones les plus rapides disponibles, avec des scores impressionnants monocœur et multicœur qui dépassent la concurrence. Et comme nous le pensions, les combinés Android comblaient l’écart.

Les grands cœurs de processeur personnalisés Everest et Small Sawtooth d’Apple sont toujours considérablement plus puissants que la combinaison Cortex-X3, A715 et A510 d’Arm utilisée par les systèmes Android. En particulier, les performances multithread de la puce sont en avance sur tout le reste dans l’espace mobile et ont été fortement stimulées par les nouvelles charges de travail multicœurs. Mais plus à ce sujet dans une minute. Cela montre que le nombre de cœurs n’est pas tout ; Apple n’utilise que deux gros cœurs et quatre cœurs économes en énergie. Au lieu de cela, l’architecture sous-jacente est beaucoup plus importante, du moins en ce qui concerne les performances de pointe. Il sera intéressant de voir comment les cœurs Nuvia personnalisés de Qualcomm s’accumulent lorsqu’ils arrivent enfin.

La prochaine compétition dans l’espace Android vient du Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2. Plus précisément, la version de puce gonflée du Samsung Galaxy S23 pour les capacités monocœur et le REDMAGIC 8 Pro orienté jeu pour des capacités multicœurs impressionnantes. Pourtant, l’iPhone 14 Pro est 27,6% et 25,2% plus rapide que le Galaxy S23 Ultra dans les résultats monocœur et multicœur de Geekbench 6, respectivement. Bien que nous ayons utilisé ces deux téléphones Android, nous n’avons absolument rien à redire en termes de performances des applications et des jeux. Les critères sont tous relatifs, après tout.

Nous avons également inclus certains résultats de la génération précédente dans le graphique ci-dessus. Désormais, les scores de référence de Geekbench 5 et Geekbench 6 ne sont pas rétrocomparables. Cependant, il est intéressant de noter que les benchmarks améliorés ont creusé les écarts monocœur et multicœur entre certains appareils.

Par exemple, les puces Bionic et Google Tensor d’Apple bénéficient de charges de travail multicœurs mises à jour. Pendant ce temps, le dernier Snapdragon de Qualcomm, Exynos de Samsung et Dimensity de MediaTek ne le font pas. Cela semble un peu étrange, étant donné qu’il existe un large éventail de configurations de processeur entre ces trois fabricants. Notre théorie de travail est que le test de charge de travail commun révisé bénéficie de cœurs de processeur plus puissants. Le cœur et le cache du processeur A16 Bionic d’Apple sont légèrement plus puissants que leurs rivaux Android. De même, le Google Tensor G2 (et le Tensor d’origine) dispose de deux puissants processeurs Cortex-X1, tandis que d’autres chipsets reposent sur un seul cœur d’alimentation. Il semble que les nouvelles charges de travail s’exécutent plus rapidement avec des cœurs plus volumineux disponibles, mais nous ne savons pas à quel point cela est représentatif pour les cas d’utilisation réels poussés vers des cœurs plus efficaces.

Nous avons contacté Primate Labs pour en savoir plus sur les raisons pour lesquelles les scores ont évolué de cette façon. La société souligne que la topologie du cache et la configuration de la mémoire affecteront les scores. Cela indique également des augmentations similaires du score multicœur avec les combinés Snapdragon 8 Gen 1 et Apple, mais que la puce M1 d’Apple enregistre une baisse. Les changements ne sont donc certainement pas spécifiques à la marque. La société étudie la situation avec 8 Gen 2. Mais en d’autres termes, ne mélangez pas les données entre les deux versions de référence; ils mesurent des choses légèrement différentes.