iPad Pro 2017 punktet in Geekbench
Shortnews Das neue iPad Pro 2017 taucht in ersten Benchmarks auf. Erwartungsgemäß hat der neue A10X-CFPU performancetechnisch deutlich zugelegt.
Das iPad Pro 2017 wird in ersten Läufen des Benchmarktools Geekbench gesichtet, via ZDNet. Es wird vom neuen A10X-CPU angetrieben. Drei seiner sechs Kerne laufen mit 2,36 GHz und sind entscheidend für die Benchmarkwerte. Im Single Core-Benchmark legt das neue iPad Pro um knapp ein Drittel zu, Im MultiCore-Lauf steigt der Speed um knapp 80% im Vergleich zum Vorgänger. Der A10X profitiert besonders von einem deutlich vergrößerten L2 Cache, dieser ist nun acht MB groß, der A9X-Chip hatte nur drei MB L2 Cache. Der Cryptotest von Geekbench schließlich lässt vermuten, dass der A10X AES-Befehle unterstützt. Die Verschlüsselung einer Testdatei in AES 256 zeigt eine fast drei mal so gute Performance wie es beim A9X der Fall war.
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Roman van Genabith
9 Kommentare zu dem Artikel "iPad Pro 2017 punktet in Geekbench"
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captain 12. Juni 2017 um 12:13 Uhr ·Der Geekbenchtest zeigt auch das vermutlich 4GB Ram verbaut sind.
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moeNES 12. Juni 2017 um 13:52 Uhr ·Hilfreiche Nebeninfo zum Speichermanagement von iOS und Android: Bei modernen Programmiersprachen werden bestimmte Teile des Programmes über sogenannte Objekte angesprochen, möchte man beispielsweise ein Kästchen auf dem Display zeichnen erstellt man dafür ein Objekt was dieses Kästchen (mit Farbe, breite, länge etc.) modelliert. Ungefähr so funktioniert das bei allen möglichen Dingen die in einer App passieren. Beim Betriebssystem greift man zu C und C++ welches keine objektorientierte Sprache ist, aber das ist nicht so relevant um zu erklären warum Android-Geräte mehr Speicher brauchen. Nun fallen bei der Laufzeit sehr viele dieser Objekte an. Bei einem Spiel kommen und gehen beispielsweise verschiedene 3D-Elemente, bei einer News-App wird eine neue Seite geöffnet die auch aus vielen verschiedenen Elementen besteht. Was passiert nun mit den Objekten, die nicht mehr benötigt werden und welche man nun löschen kann? Android: Android macht es dem Entwickler mit der Dalvik Java-VM sehr einfach. Der Entwickler muss sich überhaupt nicht über Memory Management kümmern, es reicht, die Referenz zu dem Objekt zu zerstören sodass es nicht mehr angesprochen werden kann. Irgendwann wird dann ein Hintergrundprozess kommen und den Speicher den das Objekt belegt für andere Dinge freigeben. Der Entwickler hat hierüber keine Kontrolle. Dieser Prozess nennt sich „Garbage Collector“. Der Garbage Collector muss im Hintergrund nach diesen „Müll-Objekten“ suchen und den Speicher freigeben, natürlich dauert das auch seine Zeit. Bei Apps die viele Objekte erstellen und zerstören müssen (beispielsweise Spiele) bedeutet das natürlich, dass diese deutlich mehr Speicher brauchen werden und dann unter Umständen deutlich langsamer sind. iOS: Für iOS-Entwickler hat sich das Leben nach der Einführung des sogenannten Automatic Reference Counting (ARC) auch deutlich erleichtert; Vorher musste der Entwickler selbstständig festlegen, wo welcher Speicher von welchem Objekt wieder freigegeben wird, was natürlich offensichtlich den Entwickler in stärkere Verantwortung für Programmqualität gemacht hat. Durch ARC erleichtert sich die Arbeit für den Entwickler deutlich. Er muss das nun nicht selbst machen, sondern es wird beim kompilieren für ihn gemacht. Der Compiler, welcher den lesbaren Programmcode in Maschineninstruktionen umwandelt, findet (mithilfe von Hinweisen des Programmierers) automatisch heraus an welchen Stellen der Speicher freigegeben werden soll oder nicht. Hierdurch entsteht ein minimaler Speicherbedarf der durch den Programmierer zu hohem Komfort gesteuert werden kann. Allerdings hat ARC auch ein höheres Risiko für Speicherlecks und Programmierfehler, weshalb es mehr Erfahrung in der Nutzung erfordert als Java. Warum brauchen nun Android-Geräte für die gleiche App bei etwa gleicher Performance nun 2-3 mal mehr Arbeitsspeicher als ein iOS-Gerät? Ich habe oben ja bereits erklärt dass „by design“ Android mehr Speicher braucht wegen des Garbage Collectors. Wenn die App nun viele dieser Objekte erstellt und zerstört, gibt es extrem viele Speicherbewegungen, die der Garbage Collector eben erkennen und bearbeiten muss. Das braucht Rechenleistung. Damit nun der Garbage Collector nicht so häufig über den Speicher schauen muss, gibt es eine einfache Maßnahme dafür, man erhöht einfach die Menge des Speichers damit der Abfall sich sozusagen im Speicher stapeln kann bevor er von dem Garbage Collector aufgesammelt wird. Dadurch hat man ein Gleichgewicht von Menge des Arbeitsspeichers und Performance des Gerätes zu beachten, Geräte mit wenig Speicher sind dann eben deutlich langsamer. Bei iOS hingegen wird der Speicher sofort freigegeben, es gibt keine Hintergrundprozesse und der Speicher ist immer sofort verfügbar. Die oben beschriebenen Tatsachen sollten dir verdeutlichen, dass 4 GB Speicher bei iOS extrem viel und mehr als genug ist, aber bei Android hingegen schlecht erscheint. Es gibt auf youtube ja diverse App-Öffne-Tests in denen der Tester die Apps alle nacheinander öffnet und dann die Zeit die dafür nötig ist misst. Hier sieht man ja, dass iOS-Geräte perfekt mit weniger als der Hälfte des Speichers auskommen, der bei konkurrenzgeräten vorhanden ist. Und das ist auch der Schlüssel, warum iOS-Geräte extrem haltbar werden, mit dem zunehmenden Speicher.
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apleko 13. Juni 2017 um 15:17 Uhr ·C++ ist aber schon Objektorientiert wenn mich nicht alles täuscht.. Außerdem lassen sich Android Apps ja auch in C++ programmieren, das ist doch vor allem bei Aufwändigeren Apps der Fall.
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John 12. Juni 2017 um 12:22 Uhr ·Es wäre auch arm wenn nicht…
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jo 12. Juni 2017 um 12:22 Uhr ·Ein richtiges Biest!
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Papajobs 12. Juni 2017 um 12:32 Uhr ·4GB RAM haben beide Modelle :)
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moeNES 12. Juni 2017 um 14:03 Uhr ·Der Autor sollte vielleicht eine hilfreiche Information zum CPU-Design ergänzen damit dieser Kernzahlen-Wahnsinn endlich sein Ende findet. Core-Count ist zur Erklärung von Performance auf Geräten total unrelevant wenn man nicht versteht wie die Kerne zueinander im Verhältnis stehen und funktionieren. Der Prozessor besteht aus 3 CPU-Modulen, welche in einen leistungs- und Energiespar-Kern unterteilt sind. Ein Modul ist sozusagen eine CPU, welche automatisch regelt auf welchem Teil der CPU gerechnet wird. Aufgrund dessen sind beide Kerne nie aktiv, die Hardware regelt automatisch wann das Programm von dem Energiespar-Kern auf den Leistungskern verschoben werden soll. Der offensichtliche Vorteil ist, dass mit maximalem Energie-Effizienz-Wachstum der Entwickler nichts dafür tun muss. Logisch gesehen sind es also 3 CPUs, nicht 6. Ist ja auch gut für das Marketing wenn man eine höhere Zahl nimmt. Da aufgrund oben beschriebener Tatsache in den 3 Modulen jeweils nur ein Kern gleichzeitig aktiv sein kann, sollte man den Prozessor eigentlich als Triple-Core-Chip bezeichnen. Trotz der Tatsache dass der Chip eigentlich nur 3 Kerne hat, ist seine Performance dennoch weit über dem, was die Konkurrenz (inklusive Intel in dieser Energieverbrauchs-Klasse) zu bieten hat.
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Roman van Genabith 12. Juni 2017 um 15:12 Uhr ·Das war ein wirklich hervorragender Nachtrag zu meinem Beitrag, vielen Dank für diese Ergänzungen. Du hast natürlich recht. Wir werden versuchen da in Zukunft präziser zu sein.
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moeNES 12. Juni 2017 um 14:11 Uhr ·Ich bitte streng um ein Außereinanderhalten der Begriffe CPU und Prozessor in technischer Literatur. Prozessor ist der gesamte Chip inklusive GPU, Speichercontroller und diversen anderen Dingen wie ISP etc. CPU ist hingegen ein Rechenwerk und Steuerwerk kombiniert betrachtet, der A10X hat sozusagen hardware-mäßig 6 CPUs.
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