iPhone 8 ada di sini dan ini adalah ponsel tercepat di dunia dalam hal tolok ukur sintetis dan tugas berat di dunia nyata, sebagaimana diuji oleh para pakar perangkat keras di Tom's Guide.
"Sederhananya, garis iPhone 8 memiliki prosesor tingkat Intel MacBook Pro di dalam," tulis penulis Mark Spoonauer. Berikut kutipan menarik dari artikelnya:
Bagian Bionic atas nama chip A11 Bionic Apple tidak hanya bicara pemasaran. Ini adalah prosesor paling kuat yang pernah dimasukkan ke dalam ponsel. Kami telah menguji chip ini dalam tolok ukur sintetis dan beberapa uji kecepatan dunia nyata, dan ini melenyapkan setiap ponsel Android yang kami uji..
Untuk menempatkan ponsel melalui langkahnya, mereka menggunakan aplikasi pembandingan Geekbench yang populer dan mencapai skor yang telah kita lihat sebelumnya. Kisah nyata di sini adalah lompatan besar dalam kinerja multi-core, tidak seperti chip Apple sebelumnya yang unggul dalam tes single-core tetapi dicocokkan atau dikalahkan oleh perangkat Android unggulan dalam kinerja multi-threaded.
Pada bagian multicore dari tes Geekbench, ponsel mencatat skor 10.170, atau 54 persen lebih cepat dari skor Samsung Galaxy Note 8, ponsel Android tercepat.
Persaingan Android tidak dekat. Note 8 mencetak 6.564, dan itu dengan RAM 6GB yang mengesankan dipasangkan dengan chip Snapdragon 835 Qualcomm yang cepat. Bagaimana dengan OnePlus 5 dan RAM 8GB serta Snapdragon 835? Handset itu mendapat 6.542. Dengan RAM 4GB, Galaxy S8 mencetak 6.295 dengan prosesor yang sama.
Dalam benchmark grafis 3DMark, ponsel Apple mencapai skor 62.212 (iPhone 8 Plus: 64.412) dibandingkan dengan Note 8 di 39.834 dan OnePlus 5 di 39.576. iPhone 8 bahkan mengalahkan MacBook Pro 13 inci dengan Intel Core i5 generasi ketujuh.
Menurut pendiri Geekbench John Poole, "skornya sebanding di seluruh platform, jadi jika iPhone 8 skor lebih tinggi dari chip Core i5, maka ponsel lebih cepat daripada Core i5."
Namun, tolok ukur sintetis tidak benar-benar menghasilkan gambar yang sepenuhnya realistis sehingga Tom's Guide memasang drone 4K dua menit yang sama pada perangkat Apple, Galaxy Note 8 dan Galaxy S8 Plus dan menambahkan transisi dan efek yang sama sebelum mengekspor dan menyimpan video.
Itu adalah tugas yang berat dan iPhone 8 menyelesaikannya dalam 42 detik. Sebagai perbandingan, Note 8 membutuhkan waktu lebih dari tiga menit dan Galaxy S8 Plus membutuhkan waktu lebih dari empat menit. Dengan kata lain, iPhone 8 empat kali lebih cepat dalam tugas intensif CPU ini daripada ponsel Samsung dan ini memberi tahu Anda seberapa cepat A11 Bionic digunakan dalam kehidupan nyata.
Satu informasi penting dihilangkan: aplikasi Tom's Guide yang digunakan untuk menguji video 4K mengekspor pada kedua platform. Memiliki aplikasi pengeditan video yang sangat dioptimalkan untuk platform seluler target yang menggunakan API terbaik dan penyandian video berbantuan GPU dapat membuat perbedaan dunia jadi ingatlah itu..
Bagaimanapun, tidak ada pertanyaan bahwa jumlah pekerjaan yang tim silikon Apple telah tuangkan dalam membuat chip yang dirancang di rumah mereka berdiri di atas apa pun yang tersedia di pasar sangat mencengangkan, sungguh, dan mereka benar-benar kalah sendiri kali ini.
Angka-angka semacam itu tidak pernah terdengar di industri seluler. Vendor Android yang menggunakan chip dari Qualcomm akan memiliki beberapa hal yang harus dilakukan untuk mencocokkan tingkat kinerja single dan multi-core dari chip B11 A11, dan Apple sudah bekerja pada penggantinya..
A11 Bionic silicon memiliki dua core berkinerja tinggi sambil menambahkan dua core berdaya rendah tambahan dibandingkan pinggul A10 Fusion untuk total enam core CPU yang dapat dialamatkan secara independen untuk mencapai kinerja puncak selama operasi tugas berat.
Apple mengklaim kedua core kinerja mencapai kinerja 25 persen lebih cepat daripada chip A10 Fusion, dengan peningkatan kecepatan 70 persen untuk core berdaya rendah.
Chip ini juga mencakup GPU mobile terdesain Apple pertama di rumah yang menawarkan grafis 30 persen lebih cepat dan menyediakan mesin saraf khusus dan bagian khusus lainnya untuk mempercepat tugas-tugas seperti pembelajaran mesin, visi komputer, kecerdasan buatan dan banyak lagi..
