ARM Mali-G77 MP11 vs ARM Mali-G52 MP2 vs ARM Mali-G68 MP2
ARM Mali-G77 MP11
► remove from comparisonDie ARM Mali-G77MP11 ist eine integrierte High-End-Grafikeinheit für ARM-SoCs, die erstmals Anfang 2020 im Smartphone- und Tablet-Chip Samsung Exynos 990 verbaut wurde (z.B. Galaxy S20 Serie). Die G77MP11 integriert 11 Cluster und soll laut ARM etwa 30% schneller sein pro Cluster als eine Mali-G76 bei 30% besserer Effizienz. Beim maschinellen Lernen soll die GPU sogar um 60 Prozent schneller sein.
Die G76 basiert auf die neue Valhall-Architektur mit 32 FMA pro Kern. Diese kann mit 7 - 16 Cluster und 0,5 - 4 MB L2-Cache konfiguriert werden.
Die GPU zählt damit zu den schnellsten Grafikkarten für Android-Smartphones in 2020 und daher sollten alle aktuellen Spiele flüssig dargestellt werden.
An Grafik-APIs unterstützt die G77 OpenGL ES 3.2, Vulkan 1.1 und OpenCL 2.0.
ARM Mali-G52 MP2
► remove from comparisonDie ARM Mali-G52 MP2 ist eine integrierte Mittelklasse-Grafikeinheit für ARM-SoCs, die erstmals Mitte 2020 im Smartphone- und Tablet-Chip MediaTek Helio G80 verbaut wurde.
Die Mali-G52 basiert auf die Bifrost Architektur und wird von ARM als kostengünstige und kleine Grafikkarte für Mainstream Smartphones beworben. Laut ARM ist sie 30 % schneller bei gleicher Fläche und 15 % effizienter als die alte ARM Mali-G51 bei gleicher Kernzahl. Neu ist die INT8-Genauigkeit, wodurch die Machine Learning-Performance um 3,6x schneller sein soll.
Die Leistung ist bei unseren Benchmarks dank der hohen Taktfrequenz mit der ARM Mali-G72 MP3 im Helio P70 bzw Adreno 612 im Snapdragon 675.
An Grafik-APIs unterstützt die G52 OpenGL ES 3.2, Vulkan 1.0, OpenCL 2.0 und Renderscript.
ARM Mali-G68 MP2
► remove from comparisonDie ARM Mali-G68 MP2 ist eine integrierte Mittelklasse-Grafikeinheit für ARM-SoCs, die erstmals Mitte 2021 im Smartwatch-Chip Samsung Exynos W920 verbaut wurde.
Die Mali-G68 basiert auf die Valhall Architektur und wird von ARM als Sub-Premium GPU beworben. Sie bietet alle Features der Mali-G78 Serie inklusive Verbesserungen bezüglich Akkulaufzeit und Machine Learning.
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