Snapdragon 8 EliteGen 5アウトプェースA19 Pro Benchmarks

Qualcomm's Snapdragon 8 Elite Gen 5とAppleの新しいA19 Proは、フラッグシップデバイスのパフォーマンスの限界を押し広げる最新のモバイルプロセッサです。新しいベンチマークの比較により、合成テストで直接対面になり、2つのチップセットがどのように互いに積み重なっているかを最も明確に見ていきます。

YouTubeチャンネルGeekerwanは、Geekbench 6および3DMarkの結果を公開し、Snapdragon 8 Elite Gen 5とAppleのiPhone 17 Pro Maxを搭載したデバイスでA19 Proを搭載したデバイスで実行しています。結果は、Appleがシングルコアのパフォーマンスで引き続き支配的であることを確認していますが、Qualcommの新しいエリートチップは現在、マルチコアおよびGPUワークロードでリードしています。

Geekbench 6ベンチマーク結果

プロセッサ /デバイスGeekbench 6シングルコアGeekbench 6マルチコア
Snapdragon 8エリートGen 5384612,546
Snapdragon 8エリート323710,242
Dimenity 9500370910,716
Dimenity 940030109317
Apple A19 Pro(iPhone 17 Pro Max)401911,054
AppleA19(iPhone17)384910,307
Apple A18 Pro(iPhone 16 Pro Max)36059376

チャートは、AppleのA19 Proがシングルコアのトップスポットを依然として主張しており、Snapdragon 8 Elite Gen 5の3846と比較して4019を獲得していることを示しています。ただし、マルチコアでは、Qualcommの新しいチップが12,546ポイントで前進し、A19 Proの11,0​​54を追い越しています。このシフトは、Qualcommが以前にAppleに遅れをとっていた重要な領域である並列コンピューティングパワーを大幅に改善した方法を示しています。

CPU効率の比較

Geekerwanは、Geekbench 6マルチコアのCPU効率曲線もプロットしました。 Snapdragon 8 Elite Gen 5は最高のパフォーマンスに達し、12,500ポイントを超えましたが、20W近くを引きつけただけです。 AppleのA19 Proは、11Wを超えるわずか11,000のマルチコアポイントを獲得し、Appleの優れた効率を強調しました。実際には、iPhoneはワットあたりのパフォーマンスを増やし、長いセッションでより涼しく、より一貫性を維持しますが、Snapdragonデバイスは熱予算が許可されるとより高いピークを押します。

3DMARK Wild Life Extreme結果

プロセッサ /デバイス3DMARK Wild Life Extreme(スコア)メモ
Snapdragon 8エリートGen 5〜5700最強のGPUスコア、安定性が向上しました
Snapdragon 8エリート〜4900持続性の低いパフォーマンス
Dimenity 9500〜5300競争力がありますが、エリートGen 5の背後にあります
Apple A19 Pro(iPhone 17 Pro Max)〜5500高効率、安定した性能
AppleA19(iPhone17)〜5200PROモデルよりわずかに弱い
Apple A18 Pro(iPhone 16 Pro Max)〜4800前世代のGPUベースライン

3DMARK Wild Life Extremeでは、Snapdragon 8 Elite Gen 5が約5700で最高スコアを記録し、AppleのA19 Proを約5500で上回りました。生のギャップは控えめですが、Geekerwanの拡張ランはQualcommのGPUが重い負荷の下で優れていることを示しました。 AppleのGPUは非常に一貫したままでしたが、SnapdragonのAdrenoはこの世代のピークスループットを明確に提供します。

関連している:Snapdragon X2 Elite ExtremeはApple M4、Intel、およびAMDをベンチマークに掲載しています

全体として、AppleのA19 Proはシングルコアの速度と効率の王のままですが、QualcommのSnapdragon 8 Elite Gen 5は現在、マルチコアおよびGPUスループットの明確なリーダーです。ユーザーにとって、これにより、iPhoneとAndroidのフラッグシップのパフォーマンスギャップがこれまでで最も近いものになり、生のシリコン数よりもエコシステムとソフトウェアの最適化が重要になります。

以下の完全なビデオをご覧ください。