iPhone 8 är världens snabbaste telefon, utplånar alla Android-telefoner där ute

iPhone 8 är här och det är världens snabbaste telefon när det gäller både syntetiska riktmärken och tunga verkliga verklighetsuppgifter, som testats av hårdvaruexperter på Tom's Guide.

"För att uttrycka det enkelt, har iPhone 8-linjen en MacBook Pro Intel-processor på insidan," skrev författaren Mark Spoonauer. Här är ett intressant utdrag från hans artikel:

Bionic-delen i Apples A11 Bionic-chip är inte bara marknadsföring. Det är den mest kraftfulla processor som någonsin har lagts i en mobiltelefon. Vi har testat detta chip i både syntetiska riktmärken och några verkliga hastighetsförsök, och det utplånar alla Android-telefoner som vi testade.

För att sätta telefonen genom dess steg, använde de den populära Geekbench benchmarking-appen och uppnådde poäng som vi sett tidigare. Den verkliga historien här är ett enormt hopp i prestanda med flera kärnor, till skillnad från tidigare Apple-chips som utmärkt sig i tester med en enda kärna men matchades eller slogs av Android-enheter med flaggskepp i flera gängade prestanda.

På flerfärgad del av Geekbench-testet registrerade telefonen en poäng på 10 170, eller 54 procent snabbare än poängen från Samsungs Galaxy Note 8, den snabbaste Android-telefonen.

Android-tävlingen var inte nära. Note 8 fick 6,564, och det är med en imponerande 6 GB RAM i kombination med Qualcomms snabba Snapdragon 835-chip. Vad sägs om OnePlus 5 och dess 8 GB RAM och Snapdragon 835? Den handenheten fick 6,542. Med 4 GB RAM fick Galaxy S8 6 295 med samma processor.

I 3DMark-grafikens riktmärke träffade Apples telefon en off-the-charts poäng på 62 212 (iPhone 8 Plus: 64 412) kontra Note 8: s 39 834 och OnePlus 5: s 39,576. iPhone 8 slår till och med 13-tums MacBook Pro med en sjunde generationens Intel Core i5 inuti.

Enligt Geekbench-grundaren John Poole är "poängen jämförbara mellan plattformar, så om en iPhone 8 får högre poäng än ett Core i5-chip är telefonen snabbare än Core i5."

Syntetiska riktmärken målar dock inte riktigt en helt realistisk bild så Toms Guide lägger samma två minuters 4K-drönare på Apples enhet, Galaxy Note 8 och Galaxy S8 Plus och lägger till samma övergångar och effekter innan du exporterade och sparar videon.

Det är en ansträngande uppgift och iPhone 8 avslutade den på 42 sekunder. Som jämförelse tog not 8 mer än tre minuter och Galaxy S8 Plus tog mer än fyra minuter. Med andra ord, iPhone 8 var mer än fyra gånger så snabb i denna speciella CPU-intensiva uppgift än Samsungs telefoner och detta säger hur snabbt A11 Bionic är i verklig användning.

En avgörande information utelämnades: appen Tom's Guide användes för att testa 4K-videoexport på båda plattformarna. Att ha en videoredigeringsapp som är mycket optimerad för en mobil mobilplattform som använder de bästa tillgängliga API: erna och GPU-assisterad videokodning kan göra en värld av skillnad så tänk på det.

I alla fall är det ingen tvekan om att mängden arbete Apples kiselgrupp har strömmade till att få sina egna designade chips att stå ovanför allt annat som finns på marknaden är verkligen häpnadsväckande, och de har verkligen överträffat sig själva den här gången.

Sådana nummer är helt enkelt okända i mobilbranschen. Android-leverantörer som använder chips från Qualcomm kommer att ha något att göra för att matcha nivåerna för en och flera kärnprestanda för A11 Bionic-chip, och Apple arbetar redan med sin efterträdare.

A11 Bionic-kisel har två högpresterande kärnor och lägger till ytterligare två kärnor med låg effekt jämfört med A10 Fusion-höft för totalt sex CPU-kärnor som är oberoende adresserbara för att uppnå toppprestanda under tunga funktioner.

Apple hävdar att de två prestandakärnorna uppnår 25 procent snabbare prestanda jämfört med A10 Fusion-chipet, med så mycket som en 70 procents hastighetsökning för lågeffektkärnorna..

Chipet innehåller också Apples första internt designade mobila GPU som erbjuder 30 procent snabbare grafik och ger en dedikerad neuralmotor och andra specialiserade avsnitt för att påskynda uppgifter som maskininlärning, datorsyn, artificiell intelligens och mer.