Vai all’approfondimento<\/a><\/p>\n
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Negli ultimi dieci anni sono stati scoperti numerosi attacchi che sfruttano l’esecuzione speculativa delle CPU e Qualcomm ha implementato protezioni specifiche contro Spectre<\/b>, che sfrutta la predizione dei branch, Meltdown che permette accesso non autorizzato alla memoria kernel, PACMAN che attacca la pointer authentication, Straight-Line Speculation che sfrutta l’esecuzione speculativa lineare, e Augury che usa attacchi timing sui data cache.<\/p>\n
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Una novit\u00e0 interessante che X2 Elite eredita dal\u2019architettura ARM \u00e8 il Memory Tagging, che funziona come un sistema di “lucchetto e chiave” per la memoria. Ogni blocco di memoria ha un “tag”, come un lucchetto, e ogni puntatore ha una “chiave”: la CPU verifica che chiave e lucchetto coincidano prima di ogni accesso. Questo protegge da use-after-free, quando si usa memoria gi\u00e0 deallocata e dal classico buffer overflow, che sovrascrive memoria adiacente ed \u00e8 spesso sfruttato per attacchi ai sistemi.<\/b><\/p>\n
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Mentre i core Prime sono progettati per le prestazioni massime, i core Performance sono ottimizzati per il bilanciamento tra prestazioni ed efficienza. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/ef4199_page-017.jpg\")
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Condividono la stessa microarchitettura out-of-order dei Prime, ma con implementazione diversa. Il decoder \u00e8 pi\u00f9 stretto, probabilmente a 6-7 vie invece di 9, la finestra out-of-order \u00e8 pi\u00f9 piccola con meno istruzioni in volo contemporaneamente, le cache sono pi\u00f9 contenute con 12 MB di L2 condivisi invece di 16 MB e la frequenza \u00e8 pi\u00f9 bassa a 3.6 GHz invece di 4.4-5.0 GHz.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/76ad53_page-018.jpg\")
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Il risultato di queste scelte \u00e8 che questi core possono operare efficacemente sotto i 2W di potenza<\/b>, rendendoli ideali per carichi di lavoro prolungati come navigazione web, riproduzione video, lavoro d’ufficio e task in background. <\/p>\n
Qualcomm li posiziona come core che offrono la “migliore efficienza energetica ai livelli di prestazioni a basso consumo” mantenendo comunque un’architettura moderna e performante.<\/p>\n
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\nLe prestazioni misurate: il salto \u00e8 impressionante
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I benchmark sintetici della nuova CPU con Geekbench 6.5 mostrano un salto prestazionale impressionante. C’\u00e8 un incremento di velocit\u00e0 del 39% a parit\u00e0 di consumo rispetto al modello precedente e una riduzione del 43% nel consumo energetico a parit\u00e0 di prestazioni.<\/b><\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a820f9_page-015.jpg\")
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Come \u00e8 stato raggiunto questo risultato lo abbiamo visto prima: \u00e8 una combinazione di fattori che lavorano in sinergia a partire da una frequenza pi\u00f9 alta, da 4.0 a 5.0 GHz, che offre da sola un guadagno teorico del 25%.<\/b> <\/p>\n
L’IPC, cio\u00e8 le istruzioni per ciclo, sono migliorate grazie al decoder pi\u00f9 largo a 9 vie, ai predittori migliorati, alle cache pi\u00f9 grandi con quella da 192 KB per le istruzioni e 96 KB per i dati e al prefetching pi\u00f9 aggressivo.<\/p>\n
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\nCon la GPU Adreno X2-90 il ray tracing arriva su Windows ARM
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La GPU Adreno X2 utilizza la stessa architettura slice-based vista anche su Snapdragon 8 Elite, dove ogni “slice” \u00e8 un’unit\u00e0 di rendering completa e indipendente. Potete pensare agli slice come stazioni di lavoro autonome: pi\u00f9 ne avete, pi\u00f9 lavoro potete fare in parallelo. <\/b><\/p>\n
La configurazione completa delle versioni con 18 core GPU prevede 4 slice totali, e ogni slice 2 shader processors, 512 ALU FP32, 128 KB di cluster cache e 5.25 MB di Adreno High Performance Memory, una memoria ultra-veloce.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/07c88f_page-005.jpg\")
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La versione da 12 core ha solo 3 slice, e secondo Qualcomm si perde circa il 15% di prestazioni: la potenza non scala in modo proporzionale all\u2019aumentare o al calare del numero delle \u201cfette\u201d.<\/p>\n
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Se sommiamo tutti gli elementi di calcolo presenti nella versione top di gamma della Adreno X2-90, la GPU nella sua forma pi\u00f9 evoluta dispone di 2048 ALU FP32, 128 texel per ciclo di texturing, 21 MB di Adreno High Performance Memory on-chip, 2 MB di cache di secondo livello unificata, supporto per memorie LPDDR5X a 9523 Mbps (228 GB\/s di banda) e pu\u00f2 operare a frequenze fino a 1.85 GHz.<\/p>\n
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Qualcomm ci spiega che a 1.85 GHz le 2048 ALU forniscono circa 7.6 TFLOPS di potenza computazionale<\/b>: per dare dei riferimenti utili la PlayStation 5 offre circa 10 TFLOPS, la Xbox Series S circa 4 TFLOPS, la Steam Deck circa 1.6 TFLOPS e l’Adreno X1 della generazione precedente circa 3.3 TFLOPS. Ricordiamo che ci troviamo davanti ad una piattaforma che non raggiunge i consumi di una console, consuma meno della met\u00e0.<\/b><\/p>\n
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La vera rivoluzione dell’Adreno X2 \u00e8 per\u00f2 il ray tracing hardware dedicato<\/b>, una prima assoluta per le GPU Qualcomm destinate ai PC. Il ray tracing, lo ricordiamo, simula come la luce realmente si comporta nel mondo fisico: traccia raggi di luce che rimbalzano sugli oggetti, calcola riflessi accurati in tempo reale e gestisce l’illuminazione globale in modo realistico.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/cafbbb_page-013.jpg\")
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Ogni slice dell’Adreno X2 ha Ray Tracing Units dedicate che accelerano operazioni specifiche<\/b>: senza hardware dedicato servirebbero centinaia di cicli di clock per capire in che modo i raggi colpiscono i vari elementi della scena, mentre ora le unit\u00e0 di ray-box e ray-triangle intersection integrate da Qualcomm calcolano matematicamente dove i raggi colpiscono gli oggetti, completando l’operazione in pochi cicli invece di decine.<\/p>\n
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Il supporto software include DirectX Raytracing e Vulkan Ray Pipeline<\/b>, e questo significa che i giochi esistenti che gi\u00e0 supportano il ray tracing su altre piattaforme funzioneranno immediatamente anche su Snapdragon senza necessit\u00e0 di modifiche da parte degli sviluppatori.<\/p>\n
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Al momento le prestazioni non sono tuttavia quelle che ci saremmo aspettati, almeno in ray tracing: abbiamo provato Cyberpunk usando le stesse impostazioni che abbiamo usato per la prova di Apple M5 e mentre il processore Apple tiene i 28\/29 fps, lo Snapdragon X2 Elite arriva a 7\/8 fps<\/b>. Secondo gli ingegneri Qualcomm \u00e8 gi\u00e0 tanto se allo stato attuale dei driver il gioco gira in ray tracing: mancano mesi al lancio e tutta la parte driver \u00e8 ancora da finalizzare.<\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/5d3a28_SnapdragonX2_15.JPG\")
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La gpu Adreno dello Snapdragon X2 Extreme \u00e8 anche la prima GPU ARM con supporto completo alle DirectX 12.2 Ultimate, il che \u00e8 significativo perch\u00e9 mette la piattaforma Qualcomm sullo stesso piano delle GPU discrete moderne.<\/p>\n
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Lo Shader Model 6.8 include funzionalit\u00e0 chiave per i giochi moderni come il Mesh Shading, fondamentale per tecnologie come Nanite di Unreal Engine 5 e il Variable Rate Shading, che permette di renderizzare il centro dello schermo a qualit\u00e0 massima e la periferia a risoluzione ridotta, migliorando le performance del 20-30% senza perdita visibile di qualit\u00e0<\/b>. Il VRS sfrutta il principio che l’occhio umano ha risoluzione massima solo nella zona centrale della visione, e la zona periferica pu\u00f2 quindi essere trascurata.<\/p>\n
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Per migliorare le prestazioni della grafica integrata Qualcomm ha dotato la GPU di una memoria dedicata, l\u2019Adreno High Performance Memory: sono 21 MB di SRAM on-chip, con 5.25 MB per ogni slice. <\/b><\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/068089_page-015.jpg\")
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Questa memoria \u00e8 cruciale per le prestazioni complessive della GPU: accedere alla RAM principale costa 100-200 cicli di clock, mentre l’AHPM ha una latenza di circa 50 cicli e soprattutto una banda di 4 TB al secondo contro i 228 GB al secondo della RAM. Stiamo parlando di una velocit\u00e0 20 volte pi\u00f9 superiore, una scheggia.<\/p>\n
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La GPU adotta un approccio Tile-Based, dividendo lo schermo in piccoli riquadri (tile) ed elaborando ciascun tile interamente nella velocissima memoria locale interna, scrivendo il risultato nella RAM di sistema solo a lavoro finito. Questo approccio riduce il traffico verso la memoria principale del 70-80%, traducendosi in minore consumo energetico. <\/p>\n
Qui entrano in gioco i 21 MB di memoria Adreno: funzionano come un enorme polmone che permette di mantenere on-chip non solo i dati dei tile attivi, ma anche gran parte delle texture e delle geometrie usate pi\u00f9 di frequente. In questo modo, operazioni complesse come l\u2019anti-aliasing e il post-processing possono avvenire attingendo i dati da questa memoria ultra-veloce e a bassa latenza, evitando il collo di bottiglia della RAM condivisa.<\/p>\n
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Abbiamo chiesto a Qualcomm per quale motivo non hanno dotato la GPU di acceleratori neurali,<\/b> e come hanno intenzione di gestire eventuali motori di upscaling AI per i giochi, ma ci viene spiegato che al momento pensano di abbracciare la soluzione Microsoft Super Resolution. Non c\u2019\u00e8 alcuna previsione al momento per soluzioni di upscaling o frame generation proprietarie. Non \u00e8 da escludere per\u00f2 che possa venir supportata dai driver una soluzione open di qualche con corrente.<\/p>\n
Per chi gioca arriver\u00e0 a breve anche il pannello di controllo, questo anche per i prodotti attuali. Era una richiesta degli utenti.<\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/9d2ead_Screenshot-2025-11-19-alle-14.59.20.jpg\")
\nLe prestazioni grafiche:\u00a0il confronto con\u00a0Intel e AMD
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Confrontato con l’Intel Core Ultra Series 2, lo Snapdragon X2 Elite Extreme mostra un vantaggio del 50% nella performance media a 1080p con qualit\u00e0 media, e domina nei titoli moderni come Cyberpunk 2077, Doom Eternal e Forza Horizon 5. <\/p>\n
Contro l’AMD Ryzen AI 9 HX 370 il vantaggio \u00e8 del 29% sempre a 1080p qualit\u00e0 media, con Qualcomm che vince specialmente sui titoli DirectX 12 moderni che sono meglio ottimizzati.<\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/ede0b6_page-009.jpg\")
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Qualcomm mostra anche il confronto con la generazione precedente, e si vede chiaramente come la potenza della sola GPU sia praticamente raddoppiata: si fanno il doppio degli FPS. Si nota anche come sia aumentato il parco di titoli giocabili.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/de15b7_page-008.jpg\")
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Qualcomm a supporto dei benchmark in gioco dichiara che la sua GPU \u00e8 il 70% pi\u00f9 veloce a parit\u00e0 di consumo rispetto alla generazione precedente, e parla di un miglioramento del 125% in performance per watt. <\/p>\n
In termini pratici questo significa pi\u00f9 autonomia a batteria durante il gaming, che \u00e8 il punto debole delle soluzioni oggi basate su GPU dedicate come quelle NVIDIA, meno calore generato quindi laptop pi\u00f9 silenziosi ma soprattutto la possibilit\u00e0 di creare form factor pi\u00f9 sottili perch\u00e9 serve meno spazio per il sistema di raffreddamento.<\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/be6ade_page-010.jpg\")
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Il problema del gaming su Windows ARM, lo sappiamo bene, riguarda non tanto le prestazioni ma \u00e8 soprattutto la compatibilit\u00e0 con diversi titoli e il supporto dei sistemi anti-cheat che operano a livello kernel, la stessa barriera contro la quale al momento si \u00e8 scontrata Steam con Proton e SteamOS.<\/p>\n
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Qualcomm ha lavorato direttamente con i principali fornitori per garantire supporto nativo: Tencent ACE Anti Cheat, Roblox, Denuvo by Irdeto, InProtect GameGuard, BattleEye e Uncheater sono ora tutti supportati nativamente.<\/b> <\/p>\n
Giochi popolari come Fortnite, PUBG e Apex Legends funzionano senza workaround o hack, esattamente come su piattaforme x86 tradizionali. Fortnite \u00e8 da poco disponibile e funziona abbastanza bene: su X2 gira senza alcun problema a 120 fps e massimo dettaglio.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/ab91e9_fortnite.JPG\")
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Durante la nostra visita inoltre ci \u00e8 stato spiegato perch\u00e9\u00a0quella che viene chiamata “emulazione” impatta davvero poco sui giochi.\u00a0<\/p>\n
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Il codice del gioco, anche quando non \u00e8 compilato nativamente per ARM, viene tradotto automaticamente dal formato x64 al formato ARM64EC e questo viene fatto una sola volta: dopo aver riscritto il codice l’impatto a livello di performance \u00e8 minimo.<\/b><\/p>\n
La parte grafica, poi, viene gestita dai driver Adreno ARM64EC sviluppati in modo nativo per l\u2019architettura ARM e questo permette alle chiamate DirectX di essere processate senza passaggi intermedi superflui, e consente di sfruttare appieno la GPU: se la parte “cpu” del codice \u00e8 trascritta, la parte grafica \u00e8 invece gestita nativamente. Secondo Qualcomm \u00e8 quasi inutile chiedere giochi “nativi” perch\u00e9 tanto ci sono componenti di Steam, per fare un esempio, che non lo sono e che comporterebbero l’uso dell’emulatore. L’emulazione, lo abbiamo gi\u00e0 visto con Proton, non \u00e8 oggi un collo di bottiglia. Al massimo lo \u00e8 il sistema operativo, ma non \u00e8 escluso che in futuro l’azienda possa supportare oltre a Windows anche Linux. <\/p>\n
Alla nostra domanda specifica, supporterete Bazzite, Kedar Kondap ci ha detto sorridendo:\u00a0“Non rilascio commenti”.<\/p>\n
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\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/fbd6f8_SnapdragonX2_16.JPG\")
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\nNon solo giochi: una GPU pensata anche per 3D e content creator
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La GPU non \u00e8 utile solo per il gaming: il Windows Compute Runtime offre supporto nativo per il calcolo general-purpose, permettendo di usare la potenza della GPU per accelerare applicazioni professionali.<\/b> <\/p>\n
Adobe Creative Suite con Photoshop, Premiere e After Effects, DaVinci Resolve per l’editing video professionale, Blender per la modellazione 3D, e varie applicazioni di machine learning possono tutte sfruttare la GPU e Qualcomm si \u00e8 mossa in questa direzione. Non ci hanno voluto dire che punteggio spunta su Blender Benchmark, \u201clo vedrete\u201d ci hanno detto, ma secondo l\u2019azienda le performance sono ottime.<\/b><\/p>\n
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Da quanto abbiamo visto \u00e8 una buona GPU, ma non \u00e8 una GPU miracolosa ed \u00e8 giusto accennare anche alle limitazioni intrinseche dell’architettura<\/b>. La memoria LPDDR5X ad esempio \u00e8 condivisa con la CPU e altri componenti del sistema: questo significa che la larghezza di banda \u00e8 condivisa, con un limite massimo di 228 GB al secondo che deve essere spartito tra tutti i componenti che ne hanno bisogno. Questo limite \u00e8 inoltre legato alla versione Extreme, che sar\u00e0 la pi\u00f9 cara:\u00a0le altre versioni hanno bus a\u00a0128bit con banda pi\u00f9 bassa.\u00a0<\/p>\n
Una RTX 4060 di NVIDIA, per fare un confronto diretto, ha circa 272 GB al secondo di bandwidth dedicata solo alla GPU <\/b>ma\u00a0Qualcomm mitiga questo problema con i 21 MB di memoria on board; resta comunque un vincolo per i carichi di lavoro pi\u00f9 estremi. <\/p>\n
La potenza \u00e8 un altro fattore limitante: la GPU di Qualcomm arriva a consumare circa 30-40W contro i 200W delle GPU per laptop NVIDIA, pertanto le prestazioni assolute non possono competere con le soluzioni dedicate presenti nei laptop top di gamma<\/b>: sia per il gaming che per applicazioni AI \/ editing \/ content creation NVIDIA su PC resta la scelta per chi vuole le prestazioni. <\/p>\n
Inoltre l’ecosistema software \u00e8 ancora in costruzione: Premiere \u00e8 ancora in beta e non \u00e8 dato sapere quando uscir\u00e0 dalla beta e anche all\u2019interno di molti software manca l\u2019accelerazione hardware GPU<\/b>, supportata invece su Apple e su NVIDIA.<\/p>\n
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\nLa nuova NPU garantisce 80 TOPS di potenza AI<\/b>
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Qualcomm non \u00e8 nuova nel campo degli acceleratori neurali. L’architettura Hexagon nasce come Digital Signal Processor nel lontano 2004, ed \u00e8 stata inizialmente pensata per elaborare filtri audio in modo efficiente. Nel corso di due decenni, e con oltre 20 miliardi di core spediti nei dispositivi di tutto il mondo, questa architettura si \u00e8 evoluta attraverso diverse generazioni ognuna caratterizzata da un salto qualitativo nelle capacit\u00e0.<\/p>\n
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Dal 2019 al 2024, se consideriamo quella che viene definita Hexagon NPU, ci sono state ben sei evoluzioni di NPU chiamate numericamente da NPU1 a NPU6. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/6ec851_page-006.jpg\")
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Snapdragon X Elite usava NPU3, Snapdragon X2 Elite utilizza la nuova NPU6 ottimizzata specificamente per i Large Language Models<\/b> moderni, capace di decine di migliaia di MAC (Moltiplica e Accumula) per ciclo.<\/p>\n
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Entrando nel dettaglio, la NPU di sesta generazione dello Snapdragon X2 Elite \u00e8 costruita attorno a tre unit\u00e0 di calcolo specializzate. Non \u00e8 una scelta di design curiosa: rispecchia esattamente il modo in cui funzionano i carichi di lavoro di intelligenza artificiale moderni, che non utilizzano un solo tipo di operazione, ma una combinazione di attivit\u00e0 molto diverse.<\/p>\n
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La prima unit\u00e0 \u00e8 lo scalar processor, che possiamo immaginare come il \u201ccoordinatore\u201d della NPU. \u00c8 composto da 12 thread distribuiti in 6 coppie disposte a griglia ma questi thread non fanno i calcoli pesanti, si occupano dell\u2019organizzazione. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/62302c_page-010.jpg\")
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Sono come direttori d\u2019orchestra che non suonano, ma dicono a tutti gli altri strumenti quando partire. Nella NPU gestiscono la preparazione degli operatori, controllano le altre unit\u00e0, curano la sincronizzazione veloce dell\u2019hardware e gestiscono la memoria. In questa generazione, Qualcomm ha raddoppiato la banda verso la memoria principale e ha introdotto un Direct Memory Access a 64 bit, cos\u00ec da poter gestire modelli molto pi\u00f9 grandi. Il risultato \u00e8 un aumento del throughput del 143% rispetto allo Snapdragon X Elite.<\/b><\/p>\n
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Concretamente, cosa fanno questi thread scalar? Ogni volta che un modello deve eseguire un\u2019operazione complessa, lo scalar processor carica dalla memoria i parametri necessari, configura le unit\u00e0 vector e matrix indicando loro quali operazioni eseguire, coordina il flusso dei dati affinch\u00e9 arrivino al momento giusto e gestisce le dipendenze tra operazioni, facendo s\u00ec che una parte del modello aspetti il risultato dell\u2019altra quando \u00e8 necessario. <\/p>\n
Il supporto al multi-threading simultaneo su 6 thread e il set di istruzioni a 4 vie per ciascun thread permette a ogni thread di eseguire fino a quattro operazioni per volta, mascherando cos\u00ec la naturale latenza che si ha quando si cerca di accedere alla memoria.<\/p>\n
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La seconda unit\u00e0 \u00e8 il vector processor, che potremmo definire il mulo da soma per tutte le operazioni ripetitive ma fondamentali<\/b>: funzioni di attivazione, normalizzazioni, e tutte le operazioni \u201celement-wise\u201d, cio\u00e8 quelle applicate a ogni elemento di un vettore o di una matrice. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/b6b763_page-012.jpg\")
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Il vector processor \u00e8 composto da 8 motori paralleli, ognuno capace di processare 128 byte in modalit\u00e0 SIMD: anche qui il miglioramento del 143% nel throughput deriva dall\u2019introduzione di nuovi formati numerici come FP8 e BF16, oltre che da diverse ottimizzazioni microarchitetturali.<\/p>\n
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La terza unit\u00e0, e probabilmente la pi\u00f9 importante, \u00e8 il matrix processor ed \u00e8 qui che la NPU dell\u2019X2 fa il salto pi\u00f9 evidente. <\/p>\n
Questa unit\u00e0 \u00e8 dedicata alle moltiplicazioni di matrici su larga scala, cio\u00e8 proprio l\u2019operazione che da sola rappresenta circa il 90% del lavoro nei moderni modelli transformer,<\/b> l\u2019architettura alla base di GPT e di tutti i Large Language Models. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/907000_page-014.jpg\")
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Il matrix processor accelera nativamente operazioni integer e floating-point in FP16, BF16 e FP8, dispone di cache separate per pesi e attivazioni, implementa operazioni fuse (pi\u00f9 operazioni combinate direttamente in hardware), ha un suo power rail dedicato per consumare meno e raggiunge un incremento del 78% nel throughput rispetto alla generazione precedente.<\/b><\/p>\n
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Per chiudere una delle innovazioni pi\u00f9 significative della NPU \u00e8 il supporto hardware nativo per pesi a 2 bit.<\/b> Nei modelli neurali tradizionali ogni peso, cio\u00e8 ogni parametro della rete, occupa 16 o 32 bit. Un modello come GPT con miliardi di parametri richiede quindi decine di gigabyte di memoria solo per memorizzare i pesi. La quantizzazione a 2 bit significa che ogni peso pu\u00f2 assumere solo 4 valori possibili, rappresentabili con le combinazioni 00, 01, 10, 11 e i benefici pratici sono enormi. I modelli diventano da 8 a 16 volte pi\u00f9 piccoli, si caricano dalla memoria da 8 a 16 volte pi\u00f9 velocemente,<\/b> e il consumo energetico si riduce drasticamente. Sono anche meno precisi, ma per la pura inference locale questo potrebbe non essere un problema.<\/p>\n
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All\u2019atto pratico un modello da 7 miliardi di parametri, che normalmente occuperebbe 14 gigabyte in formato FP16, con quantizzazione a 2 bit occupa meno di 2 gigabyte<\/b>: questo lo rende eseguibile completamente nella cache invece di dover continuamente caricare pezzi dalla memoria principale, con un impatto enorme sulle prestazioni.<\/p>\n
\nLe performance misurate: cosa significano 80 TOPS
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Qualcomm dichiara “fino a 80 TOPS\u201d, che sta per tera operations per second, ovvero 80 trilioni di operazioni al secondo. Ricordiamo che Microsoft, per i suoi Copilot+ PC richiede almeno 45 TOPS e ad oggi le altre piattaforme, se guardiamo alla sola NPU, sono abbastanza distanti da questo valore. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/d3858b_page-018.jpg\")
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Questo numero va tuttavia contestualizzato perch\u00e9 pu\u00f2 significare cose diverse a seconda del formato numerico: Qualcomm ci spiega che con operazioni INT8, integer a 8 bit, otteniamo effettivamente 80 trilioni di operazioni al secondo, ma se passiamo ad esempio a FP16, operazioni in virgola mobile a 16 bit, otteniamo circa 40 TOPS perch\u00e9 ogni operazione richiede il doppio delle risorse.<\/b><\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/975085_page-017.jpg\")
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I benchmark reali confermano l\u2019entusiasimo di Qualcomm per la sua NPU: su Geekbench AI 1.5 lo Snapdragon X2 Elite Extreme ottiene un punteggio di 88615 mentre l’Intel Core Ultra 9 285H si ferma a 15628, quindi 5.7 volte pi\u00f9 lento. L’Intel Core Ultra 9 288V arriva a 48566, 1.8 volte pi\u00f9 lento, e persino l’Apple M5 ottiene 57345, quindi 1.5 volte pi\u00f9 lento.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/d05e0e_page-020.jpg\")
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Su Procyon AI Computer Vision, benchmark che misura specificamente le capacit\u00e0 di elaborazione di immagini con intelligenza artificiale, X2 Elite Extreme ottiene 4151 punti, l’Intel 285H solo 719 punti (5.7 volte pi\u00f9 lento), l’AMD Ryzen AI 9 arriva a 1742 punti quindi e per avvicinarsi bisogna prendere Apple con M4, che fa comunque un punteggio inferiore. Ricordiamo tuttavia che si sta confrontando la NPU, e CoreML\u00a0per certi carichi di lavoro sfrutta, come NVIDIA, la GPU.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/b2947e_page-019.jpg\")
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Nei sue giorni a San Diego Qualcomm non ha mai parlato di prestazioni senza abbinare la parte “consumi”: un grafico, sempre fornito da Qualcomm, ci mostra inoltre che fissando il consumo a 5 watt la nuova NPU raggiunge 1.6 volte le performance della generazione precedente.<\/p>\n
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/3dcbd0_page-016.jpg\")
\nL\u2019ecosistema AI software: dove l’hardware viene sfruttato a pieno
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Su Mac, lo abbiamo visto nella recente prova di MacBook Pro M5, sta iniziando a svilupparsi un interessante ecosistema software che sfrutta la potenza dell\u2019IA locale. Ma su Windows? <\/p>\n
Qui le cose sono diverse, perch\u00e9 il problema \u00e8 la classica frammentazione che colpisce le piattaforme non verticali: NVIDIA ha le sue soluzioni, Microsoft ha api generiche per l\u2019IA che non offrono sempre le performance migliori e anche Qualcomm ha i suoi framework. <\/p>\n
Per velocizzare la creazione di app compatibili con gli Snapdragon Qualcomm ha creato AI Hub, un sito che contiene oltre 1000 modelli gi\u00e0 ottimizzati specificamente per il suo processore<\/b>: questa libreria copre un’enorme gamma di applicazioni e ci troviamo i pi\u00f9 famosi foundational models, ovvero i modelli aperti usati anche come base per la distillazione di altri modelli. <\/p>\n
Troviamo la famiglia Microsoft Phi con Phi-3 e Phi-3.5, che modelli compatti ma sorprendentemente potenti, Meta Llama con le versioni 3.2 e 3.1, Large Language Models open source diventati uno standard, DeepSeek con versioni distillate particolarmente efficienti e Alibaba Qwen con modelli multilinguistici ottimi per lingue non occidentali, oltre a Mistral 7B e Stable Diffusion per la generazione di immagini.<\/p>\n
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\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/07a59f_Screenshot_2025-11-19_alle_21.02.20.jpg\")
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Qualcomm offre questi modelli sia agli sviluppatori sia agli utenti che vogliono usare app come LM Studio, ma \u00e8 consapevole che ad oggi una persona preferisce usare modelli Cloud per velocit\u00e0 e qualit\u00e0. <\/p>\n
Sposta quindi il focus sulle app con funzioni \u201cAI\u201d, e qui dichiara oltre 300 esperienze AI gi\u00e0 abilitate su Snapdragon X Series, quindi anche sui modelli attualmente in commercio.<\/b><\/p>\n
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Nell’ambito della computer vision troviamo cos\u00ec funzionalit\u00e0 come Super Sharp che aumenta la nitidezza delle immagini in modo intelligente, Upscale che porta le immagini da bassa ad alta risoluzione mantenendo i dettagli, Color Grading per correzione colore professionale automatica, Masking e Object Selection per isolare automaticamente soggetti nelle immagini, Auto-Crop che ritaglia intelligentemente le foto, Super Resolution che genera dettagli artificiali ma plausibili, Generative Fill che riempie aree selezionate con contenuto generato dall’AI e Generative Erase che rimuove oggetti dalle foto in modo naturale. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/f2d599_Screenshot_2025-11-19_alle_21.03.20.jpg\")
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Applicazioni come Adobe Premiere Pro, Affinity Photo, Topaz Labs, Luminar Neo e DaVinci Resolve supportano queste funzionalit\u00e0.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n
Per audio e musica ci sono Voice Separation che isola le tracce vocali dalla musica, Stem Separation che separa i singoli strumenti musicali, Beat Mix per mixaggio automatico basato sul tempo, Audio Transcription per trascrizione speech-to-text, Music Generation per creare musica originale, Singer Voice Conversion per cambiare il timbro vocale, Echo e Noise Reduction per pulizia audio professionale. <\/p>\n
CapCut, Steinberg, Moises e DJ Pro sono tra le app che usano queste funzioni specifiche del framework AI.\u00a0<\/b>\ufeffNe abbiamo avuto un assaggio nel laboratorio audio.<\/p>\n
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![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/762518_SnapdragonX2_21.JPG\")
I microfoni posti di fianco all’orecchio in camera anecoica
\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/cc9442_SnapdragonX2_22.JPG\")
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Nell’ambito della videoconferenza e della comunicazione, Zoom e Microsoft Teams hanno aggiunto in questi mesi funzioni come la trascrizione in tempo reale durante le videochiamate,\u00a0la traduzione simultanea in tempo reale, la cancellazione del rumore per eliminare i rumori ambientali, e lo sfondo magico per gli sfondi virtuali avanzati. Sono tutti gi\u00e0 supportati.<\/b><\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/6e88f6_SnapdragonX2_20.JPG\")
Il laboratorio audio dove vengono elaborati i filtri che cancellano il rumore tramite AI
\nPer l’Agentic AI locale servono pi\u00f9 di 50 TOPS<\/p>\n
Una delle evoluzioni pi\u00f9 interessanti della piattaforma AI di Qualcomm \u00e8 per\u00f2 l’intelligenza artificiale agentica: non si limita a rispondere a domande, pu\u00f2 agire autonomamente per raggiungere obiettivi. <\/p>\n
Qualcomm ci ha mostrato una serie di demo dove questa funzione, da poco aggiunta anche dentro Windows 11, \u00e8 gi\u00e0 funzionante:<\/b> l’utente dice semplicemente: “Aggiungi al mio calendario il meeting con il cliente domani alle 14:00\u201d e dietro le quinte l\u2019AI esegue a catena una serie complessa di operazioni.<\/p>\n
<\/p>\n
L\u2019agente, che \u00e8 un Large Language Model, estrae le informazioni chiave: l’evento \u00e8 un meeting, il tempo \u00e8 domani alle 14 e deve accedere al calendario per aggiungerlo. Identifica che serve il Calendar Agent per questa operazione e chiama cos\u00ec il Calendar Agent passandogli i parametri estratti, e quest\u2019ultimo usa un modello locale per comprendere il contesto, accede all’API del calendario di sistema, ad esempio Outlook, crea l’evento con tutti i dettagli e conferma all\u2019agente primario che l’operazione \u00e8 completata<\/b>. <\/p>\n
L\u2019IA a questo punto risponde all’utente: “Ho aggiunto il meeting di domani alle 14”. Tutto questo gira sulla NPU locale, senza mandare dati sensibili al cloud, mantenendo completa privacy.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/99a4ef_Screenshot_2025-11-19_alle_17.11.22.jpg\")
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I requisiti computazionali per questi workflow agentici sono elevatissimi: in uno scenario con 4 agenti che lavorano contemporaneamente, per esempio per photo search, photo auto-toning, text summarization e AI chat, ciascuno con un Large Language Model e un Large Vision Model e usando modelli da 3 miliardi di parametri, servono 31 TOPS di potenza<\/b>. Se si vogliono usare modelli da 7 miliardi servono 72 TOPS, con modelli da 14 miliardi servono addirittura 143 TOPS: questo spiega perch\u00e9 gli 80 TOPS della NPU sono cruciali.<\/b> <\/p>\n
Quattro agenti che lavorano contemporaneamente su modelli di dimensioni realistiche possono facilmente saturare tutti gli 80 TOPS disponibili, specialmente se si vogliono usare modelli grandi e capaci: un agente AI complesso potrebbe doverne usare di pi\u00f9.<\/p>\n
\nNon solo prestazioni ma anche bassi consumi: la ricetta di Qualcomm per una giorno di autonomia
\n
<\/p>\n
In questo lungo articolo, siamo alla fine, abbiamo capito che Qualcomm ha provato a spremere dai 31 miliardi di transistor ogni singola goccia di performance<\/b>. Abbiamo anche visto che a parit\u00e0 di prestazioni la CPU consuma il 43% in meno, e che la GPU mostra un miglioramento del 125% in performance per watt. Qualcomm ci ha dato anche altri dati ad esempio c’\u00e8 una riduzione superiore al 10% nei consumi su carichi quotidiani come web browsing, Office, YouTube e Teams.<\/p>\n
<\/p>\n
Un aspetto poi trascurato, ma fondamentale per i laptop, sono le performance quando il laptop \u00e8 alimentato a batteria: molti laptop x86 tradizionali hanno cali prestazionali significativi quando scollegati dall’alimentazione. <\/p>\n
Lo Snapdragon X Elite aveva un comportamento praticamente identico, Snapdragon X2 Elite mostra un leggero calo di performance tra batteria e rete ma con la maggior parte dei benchmark mantiene il 95-100% delle prestazioni anche se scollegato. <\/b>Sotto vedremo i dati.<\/p>\n
<\/p>\n
Ma quanto consumano realmente questi Snapdragon? Lo scorso anno abbiamo fatto un po\u2019 fatica a capirlo, quest\u2019anno entrando nei laboratori dove vengono analizzati i consumi e parlando direttamente con Guy Therien ci siamo fatti un\u2019idea pi\u00f9 precisa.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/1b38bd_SnapdragonX2_19.JPG\")
Il laboratorio dove vengono misurati i consumi
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Qualcomm usa una metrica chiamata INPP, che sta per Idle-Normalized Platform Power, per misurare i consumi in modo accurato e confrontabile tra piattaforme diverse. <\/p>\n
L’INPP \u00e8 definito come la potenza totale della piattaforma dalla quale viene tolta la potenza idle minima<\/b>. I componenti misurati includono il SoC completo con CPU, NPU, GPU e fabric, la DRAM, e le perdite di conversione di potenza nei PMIC.<\/p>\n
<\/p>\n
La potenza totale viene misurata tramite data acquisition usando diverse strumentazioni di test che vediamo nelle foto. La potenza idle \u00e8 misurata senza app attive, con brightness al minimo e connettivit\u00e0 disabilitata.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/d9f0e2_SnapdragonX2_6.JPG\")
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Perch\u00e9 l’INPP \u00e8 importante? Misurare solo il consumo del SoC come fanno altri produttori pu\u00f2 essere fuorviante, perch\u00e9 non tiene conto di componenti essenziali: l’INPP misura i consumi a livello di piattaforma completa<\/b>, includendo la RAM che consuma energia durante gli accessi, le perdite di conversione DC-DC che possono essere significative e i chip accessori come audio codec, PMIC e connettivit\u00e0. <\/p>\n
Usare questo parametro secondo Qualcomm permette confronti equi tra piattaforme diverse indipendentemente dall’implementazione specifica scelta dai produttori.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n
Per Qualcomm la situazione \u00e8 differente rispetto a quella di Apple, che produce sia il processore che la macchina: Qualcomm vende il processore ai produttori e ogni produttore decide come costruire poi il laptop attorno al processore,<\/b> quindi non c\u2019\u00e8 certezza che il comportamento delineato dall\u2019azienda di San Diego si rifletta poi sui prodotti che si trovano in vendita. <\/p>\n
Qualcomm ha realizzato quelle che secondo lei dovrebbero rappresentare le implementazioni reali di prodotto, le due Compute Reference Design che sono anche i due laptop da noi usati per i test.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/734706_SnapdragonX2_1.JPG\")
<\/p>\n
Il primo \u00e8 un reference design \u201cunconstrained\u201d, che si basa sulla versione Extreme del processore, l\u2019X2E-96-100. \u00c8 un laptop abbastanza grande con raffreddamento attivo sovradimensionato, che permette al processore di esprimersi al meglio senza mai andare in throttling termico. <\/p>\n
Come ci ha mostrato Qualcomm questa versione, con il processore a 18 core, pu\u00f2 toccare per pochi secondi anche i 140 Watt di potenza complessiva della piattaforma. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/ec7fe4_page-006.jpg\")
<\/p>\n
Il grafico sopra mostra il tipico andamento di Geekbench v6: si vedono chiaramente i periodi di pausa tra un test e l\u2019altro, e i picchi in alcune sequenze del test che sfruttano a piano tutti i core. Si tratta ovviamente di consumi istantanei che difficilmente vengono replicati poi in situazioni reali.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n
Per chi invece vuole una soluzione pi\u00f9 silenziosa, con un ottimo velocit\u00e0 \/ autonomia, Qualcomm propone un reference design pi\u00f9 compatto con una sola ventola basato sui due processori X2E-88-100 e X2E-80-100. Questo reference design \u00e8 dotato di una dissipazione sostenuta del SoC di 22 watt,<\/b> quindi dopo un boost iniziale ha un throttling termico pi\u00f9 conservativo.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/b46b78_page-005.jpg\")
<\/p>\n
Sar\u00e0 comunque pi\u00f9 facile capire se il produttore ha seguito le indicazioni di Qualcomm. Questa nuova versione di processore avr\u00e0 un’interfaccia software per la telemetria che potr\u00e0 essere usata da software come HWiNFO: permetter\u00e0 di monitorare in tempo reale i consumi separati di CPU, GPU e NPU, le temperature dei vari componenti, le frequenze operative, e i power limits attivi in ogni momento<\/b>. <\/p>\n
Si tratta di misurazioni secondo Qualcomm poco precise e stimate, ma sta continuamente raffinando il sistema per migliorare l\u2019accuracy: sar\u00e0 comunque possibile creare grafici e avere una analisi pi\u00f9 accurata con strumenti che oggi le persone usano su altre piattaforme.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/cabed9_SnapdragonX2_17.JPG\")
La misura dei consumi che abbiamo fatto in laboratorio
\nCome ha fatto Qualcomm a tenere consumi cos\u00ec ridotti<\/b>
<\/p>\n
Una delle innovazioni chiave per ottenere un elevatissimo rapporto prestazioni consumi \u00e8 il boost multi-livello per cluster. Ogni cluster Prime ha un boost indipendente e granulare che scala in modo intelligente<\/b>: con 1 core attivo pu\u00f2 raggiungere 5.0 GHz, con 2 cores attivi scende a 4.8 GHz, con 3 cores attivi arriva a 4.47 GHz e con 4, 5 o 6 cores attivi si stabilizza a 4.45 GHz.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/bc5ae7_page-014.jpg\")
<\/p>\n
Perch\u00e9 questo \u00e8 importante? Nei workload single-thread tipici di browser e applicazioni Office il sistema pu\u00f2 portare un singolo core a 5.0 GHz mentre tiene gli altri core idle o in low-power, massimizzando la reattivit\u00e0 dell’interfaccia. <\/p>\n
Nei workload multi-thread, come rendering video o compilazione di codice, pu\u00f2 distribuire il lavoro su tutti i core operando a frequenze leggermente ridotte per mantenere la temperatura sotto controllo. I due cluster Prime hanno controllo indipendente, quindi possono operare a frequenze diverse contemporaneamente ottimizzando per il carico specifico di ogni cluster.<\/p>\n
<\/p>\n
Il sistema di controllo sviluppato da Qualcomm, chiamato Scenario-Based Optimization, o SBO, ottimizza automaticamente i controlli hardware e software in base al caso d’uso rilevato<\/b>. Il sistema rileva automaticamente scenari specifici e configura di conseguenza le frequenze di CPU e GPU, i limiti di potenza e l’aggressivit\u00e0 del thermal throttling.<\/p>\n
<\/p>\n
Gli scenari ottimizzati includono riproduzione video locale dove si riduce la potenza di GPU e CPU perch\u00e9 non servono prestazioni elevate per riprodurre un video, gaming, dove bilancia attentamente GPU e carico termico, l’esecuzione di un\u2019app dove applica un boost aggressivo breve per aprire l’applicazione velocemente e infine il browser, dove ottimizza la latenza per rendere la navigazione fluida.<\/p>\n
<\/p>\n
Il sistema \u00e8 configurabile da ogni produttore, il che significa che i vari HP, Lenovo, Acer etc possono personalizzare i profili SBO per le singole famiglie di portatili <\/b>ottimizzando per le caratteristiche termiche e di alimentazione del loro design.<\/p>\n
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\n
<\/p>\n
Qualcomm ci ha mostrato usando Cinebench la scalabilit\u00e0 perfetta di Snapdragon X2. A 20 watt di INPP ottiene circa 750 punti con la versione base di X2 Elite da 12-core. A 40 watt INPP arriva a 1500 punti, a 60 watt tocca i 1750 punti mentre a 100 watt raggiunge i 2000 punti con X2 Elite Extreme da 18-core.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/5b734d_page-012.jpg\")
<\/p>\n
Confrontato con i competitor, il Ryzen AI 9 HX370 mostra curve simili, ma Snapdragon \u00e8 sempre davanti del 10-15% mentre il Ryzen 7 350 \u00e8 circa il 20% dietro. Il Core Ultra 9 288V parte meglio a bassa potenza, ma Snapdragon oltre i 40 watt lo passa senza problemi e la stessa cosa succede con il Core Ultra 9 285H, che \u00e8 competitivo a bassa potenza ma viene superato anche lui da Snapdragon, nettamente, quando si passano i 60 watt.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/f81fb0_page-010.jpg\")
<\/p>\n
La chiave di lettura \u00e8 che Snapdragon X2 Elite scala quasi linearmente fino a 100 watt<\/b>, mentre AMD e Intel tendono a saturare prima, raggiungendo un tetto oltre il quale consumare pi\u00f9 energia non porta pi\u00f9 benefici prestazionali significativi. La curva di appiattisce.<\/p>\n
\nLa gestione delle temperature: la scocca mai rovente<\/b>
<\/p>\n
La gestione termica sotto carico \u00e8 uno degli aspetti pi\u00f9 importanti per capire le prestazioni reali di un processore, molto pi\u00f9 dei valori di picco mostrati negli screenshot. Qualcomm, per mostrare il comportamento dello Snapdragon X2 Elite in condizioni realistiche, ci ha mostrato dati dettagliati sulle frequenze e sui consumi quando il chip lavora all\u2019interno di una scocca reale e in laboratorio. <\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/d53dbc_SnapdragonX2_5.JPG\")
La piattaforma raffreddata con un AIO\u00a0a liquido nei lab di San Diego<\/p>\n
Il test di riferimento \u00e8 un loop di Cinebench multi-thread da 2.400 secondi, ovvero 40 minuti di stress continuo. Siamo davanti ad uno scenario che nessun utente comune raggiungerebbe, ma che serve a mettere in luce il comportamento del sistema alla temperatura di equilibrio.<\/p>\n
<\/p>\n
Le temperature interne registrate durante questo test sono elevate, ma pienamente controllate. I cluster CPU raggiungono valori compresi tra 85 e 96 \u00b0C a seconda del gruppo di core, mentre la GPU si stabilizza intorno ai 74 \u00b0C e la NPU sui 80 \u00b0C. La temperatura di giunzione complessiva del SoC arriva a un massimo di 96,5 \u00b0C, un valore in linea con quello che ci si aspetta da un chip moderno sotto stress estremo.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a734ab_page-009.jpg\")
<\/p>\n
Ancora pi\u00f9 interessante \u00e8 vedere come si comportano le frequenze sotto questo carico prolungato. I cluster Prime mantengono una media di circa 2,8 GHz, con sporadici boost fino a 3,5 GHz, mentre il cluster Performance opera intorno ai 2,0 GHz.\u00a0\u00c8 un comportamento molto stabile: nonostante il calore accumulato non si osservano crolli drammatici, ma un controllo preciso della potenza<\/b>. Il consumo medio del SoC \u00e8 di circa 25 watt, con picchi brevi fino a 40 watt durante le fasi di boost.<\/p>\n
<\/p>\n
Se le temperature interne mostrano l\u2019efficienza del design, quelle superficiali raccontano quella che sar\u00e0 l\u2019esperienza utente. <\/p>\n
Durante Cinebench multi-thread a circa 31 watt la parte superiore del laptop, dove si appoggiano le mani, raggiunge un massimo di 44,2 \u00b0C<\/b>. La parte inferiore arriva fino a 53,2 \u00b0C, ma in un\u2019area che non viene toccata dall\u2019utente durante l\u2019uso. Questo con temperatura ambiente di 23,9 \u00b0C, quindi superiore alla media della temperatura che si pu\u00f2 trovare in casa.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a914e3_page-008.jpg\")
<\/p>\n
Secondo Qualcomm le misure fatte confermano che lo Snapdragon X2 Elite pu\u00f2 offrire prestazioni elevate anche in chassis sottili o con sistemi di raffreddamento non particolarmente generosi, al contrario dei concorrenti che richiedono anche una doppia ventola per evitare un termale throttling aggressivo.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n
L\u2019ex manager di Intel apre una parentesi finale sulla questione batteria \/ corrente. \u201cSu molti laptop x86 tradizionali il calo \u00e8 drammatico per preservare l\u2019autonomia\u201d ci spiega,<\/p>\n
<\/p>\n
I benchmark a batteria, in modalit\u00e0 Windows \u201cbilanciata\u201d, mostrano risultati impressionanti: Geekbench 6.5 single-thread mantiene il 98.9% delle prestazioni con solo l’1.1% di calo, Geekbench 6.5 multi-thread mantiene il 99.3% con solo lo 0.7% di calo, Cinebench 24 single-thread mantiene addirittura il 100.0% mentre in multi-thread tiene il 97.7%, con solo il 2.3% di calo. <\/p>\n
Procyon Office mostra un 85.6% quindi un calo del 14.4% che \u00e8 l\u2019unica deviazione significativa dovuta probabilmente ad un profilo di consumo particolarmente aggressivo; Solarbay, per spostarci anche sulla GPU, mantiene l\u201998.6% con l’1.4% di calo.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c5b5e7_page-017.jpg\")
\nI benchmark sintetici:\u00a0cosa aspettarsi dai tre prodotti della famiglia<\/p>\n
Le prime misurazioni interne fornite da Qualcomm permettono di avere una visione pi\u00f9 completa delle prestazioni reali della nuova piattaforma Snapdragon X2 Elite ed Extreme. L\u2019azienda ha condiviso una serie di benchmark sintetici e applicativi che coprono CPU, GPU, NPU e scenari d\u2019uso quotidiani, mostrando come i diversi modelli della famiglia si posizionano all\u2019interno della stessa architettura.<\/p>\n
\n
<\/p>\n
I risultati, raccolti con alimentazione collegata per ottenere le massime prestazioni, offrono un quadro abbastanza dettagliato delle differenze tra le configurazioni a 18 core e quella a 12 core, e mostrano in quali ambiti la piattaforma pu\u00f2 vantare un vantaggio significativo. La tabella seguente riassume tutti i valori dichiarati che possono essere confrontati con quelli dei PC attualmente sul mercato.<\/p>\n
\n
\n
<\/p>\n
\n Ambito
\n Benchmark
\n Test
\n Versione
\n X2 Elite Extreme
18 core
X2E-96-100
\n X2 Elite
18 core
X2E-88-10
\n X2 Elite
12 core
X2E-84-100
\n <\/tr>\n
\n
\n
\n
<\/p>\n
<\/p>\n| CPU<\/b><\/td>\n
<\/p>\n | Geekbench<\/td>\n
<\/p>\n | Single-Core<\/td>\n
<\/p>\n | 6.5<\/td>\n
<\/p>\n | 4042\u20134077<\/td>\n
<\/p>\n | 3805\u20133842<\/td>\n
<\/p>\n | 3825\u20133849<\/td>\n
\n <\/tr>\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| Multi-Core<\/td>\n
<\/p>\n | 6.5<\/td>\n
<\/p>\n | 23408\u201324206<\/td>\n
<\/p>\n | 20070\u201320799<\/td>\n
<\/p>\n | 15898\u201316222<\/td>\n
\n <\/tr>\n
\n
\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| Cinebench<\/td>\n
<\/p>\n | Single-Core<\/td>\n
<\/p>\n | 2024<\/td>\n
<\/p>\n | 161\u2013162<\/td>\n
<\/p>\n | 152\u2013154<\/td>\n
<\/p>\n | 152\u2013154<\/td>\n
\n <\/tr>\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| Multi-Core<\/td>\n
<\/p>\n | 2024<\/td>\n
<\/p>\n | 1842\u20131956<\/td>\n
<\/p>\n | 1249\u20131389<\/td>\n
<\/p>\n | 1118\u20131157<\/td>\n
\n <\/tr>\n
\n
\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| GPU<\/b><\/td>\n
<\/p>\n | UL 3DMark<\/td>\n
<\/p>\n | Solar Bay<\/td>\n
<\/p>\n | 1.0.14.9 VK<\/td>\n
<\/p>\n | 84.2\u201389.4<\/td>\n
<\/p>\n | 84.0\u201385.1<\/td>\n
<\/p>\n | 65.5\u201368.5<\/td>\n
\n <\/tr>\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| UL 3DMark<\/td>\n
<\/p>\n | Steel Nomad Light<\/td>\n
<\/p>\n | 1.0.3.4 DX12<\/td>\n
<\/p>\n | 39.4\u201341.3<\/td>\n
<\/p>\n | 35.9\u201336.3<\/td>\n
<\/p>\n | 30.2\u201330.9<\/td>\n
\n <\/tr>\n
\n
\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| NPU<\/b><\/td>\n
<\/p>\n | Procyon<\/td>\n
<\/p>\n | AI Computer Vision<\/td>\n
<\/p>\n | 1.10.514.0<\/td>\n
<\/p>\n | 4312\u20134347<\/td>\n
<\/p>\n | 4125\u20134183<\/td>\n
<\/p>\n | 4125\u20134183<\/td>\n
\n <\/tr>\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| Geekbench<\/td>\n
<\/p>\n | AI<\/td>\n
<\/p>\n | 1.5<\/td>\n
<\/p>\n | 88k\u201391k<\/td>\n
<\/p>\n | 81k\u201387k<\/td>\n
<\/p>\n | 81k\u201387k<\/td>\n
\n <\/tr>\n
\n
\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| App<\/b><\/td>\n
<\/p>\n | Speedometer<\/td>\n
<\/p>\n | Microsoft Edge<\/td>\n
<\/p>\n | 3.1<\/td>\n
<\/p>\n | 51.9\u201354.1<\/td>\n
<\/p>\n | 50.4\u201352.1<\/td>\n
<\/p>\n | 50.4\u201352.1<\/td>\n
\n <\/tr>\n
<\/p>\n |
<\/p>\n| Procyon<\/td>\n
<\/p>\n | Produttivit\u00e0 Office<\/td>\n
<\/p>\n | 1.5.1397<\/td>\n
<\/p>\n | 8626\u20139326<\/td>\n
<\/p>\n | 8357\u20138993<\/td>\n
<\/p>\n | 7942\u20138834<\/td>\n
\n <\/tr>\n
\n
\nL\u2019autonomia reale: 22 ore di uso continuo<\/b>
<\/p>\n Nonostante l\u2019aumento netto di potenza, Qualcomm dichiara miglioramenti significativi nell’autonomia complessiva. Secondo l\u2019azienda c’\u00e8 stata una riduzione superiore al 10% nel consumo del chip su scenari multipli come web browsing, Office, streaming video e videochiamate su Teams e Zoom.<\/p>\n Qualcomm sta finendo di ottimizzare i driver, ma ci dice che sta puntando ad un consumo identico a quello di Snapdragon X per quanto riguarda l\u2019idle<\/b>, questo nonostante un processore molto pi\u00f9 potente. <\/p>\n Secondo l\u2019azienda di San Diego il consumo del laptop quando l\u2019utente non sta facendo nulla di “attivo” \u00e8 significativo perch\u00e9 la maggior parte del tempo davanti ad un computer viene passata leggendo mail, pagine di testo, scrivendo documenti, con il processore quasi inutilizzato. La differenza di autonomia che esiste oggi tra PC e Mac \u00e8 legata al fatto che Apple Silicon, in idle, consuma un terzo rispetto alle controparti AMD e Intel.<\/b><\/p>\n ![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/e0ab0b_SnapdragonX2_12.JPG\") La board di sviluppo di Snapdragon X2 Elite
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Qualcomm non fornisce cifre esatte di autonomia, perch\u00e9 dipendono troppo dal dispositivo specifico, dalla dimensione della batteria e dall’utilizzo reale, tuttavia i miglioramenti di efficienza suggeriscono proiezioni interessanti: in uno scenario tipico di web browsing, Office e video l\u2019X2 Elite potrebbe raggiungere 18-22 ore mentre l’X2 Elite Extreme, con pi\u00f9 core e quindi pi\u00f9 potenza, potrebbe arrivare a 15-18 ore<\/b>. <\/p>\n In scenari pesanti come gaming o rendering la riduzione \u00e8 significativa, ma rimane comunque migliore della concorrenza grazie all’efficienza intrinseca dell’architettura ARM.<\/p>\n
\nMeraviglioso sulla carta, lo aspettiamo l\u2019anno prossimo
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<\/p>\n Qualcomm ci ha raccontato il suo processore, ce lo ha fatto provare in decine di diverse situazioni e abbiamo potuto anche verificare nei laboratori parte di quello che \u00e8 stato dichiarato. L\u2019anno prossimo, con i prodotti finiti, vedremo poi se le promesse verranno rispettate.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n Quando viene annunciato qualcosa di nuovo, e Snapdragon X Elite era due anni fa qualcosa di effettivamente nuovo, c\u2019\u00e8 sempre un periodo di assestamento e si dice che la seconda versione \u00e8 quella da prendere.<\/b><\/p>\n Snapdragon X non \u00e8 andato male: chi lo ha comprato \u00e8 soddisfattissimo del suo prodotto e sicuramente in questi due anni, grazie anche al lavoro di Qualcomm e Microsoft, la situazione sul fronte della compatibilit\u00e0 \u00e8 migliorata tantissimo. Qualcomm ha avuto forse pi\u00f9 fortuna, commercialmente, con le versioni X e X Plus: Lenovo IdeaPad Slim 5x e Samsung Galaxy Book4 Edge si trovano oggi a circa 650 euro e a questo prezzo sono una soluzione migliore, per il 90% degli utenti,\u00a0in termini di autonomia, performance e reattivit\u00e0 di molti laptop che si possono comprare a prezzi simili ma con processore Intel e AMD. <\/p>\n Ci sar\u00e0 sempre chi ha necessit\u00e0 particolari, ma proprio per questo motivo il mercato offre un ampio ventaglio di possibilit\u00e0 anche con sistemi operativi differenti.<\/b><\/p>\n
<\/p>\n Abbiamo chiesto a Qualcomm per quale motivo ha puntato ancora, come prodotto di lancio, sui modelli pi\u00f9 costosi: la stessa Qualcomm \u00e8 consapevole che se si superano gli 800$ di prezzo sui laptop c\u2019\u00e8 una sorta di monopolio Apple, con quote di mercato che in alcuni paesi del mondo, stiamo parlando ovviamente di utenza consumer, arriva anche al 90%<\/b>.<\/p>\n Qualcomm ci dice che secondo loro il problema \u00e8 legato proprio all\u2019incapacit\u00e0 delle soluzioni x86 di competere con Apple a livello di autonomia e immediatezza<\/b>, e hanno scelto di annunciare prima la versione X2 Elite, con prodotti che costeranno sicuramente pi\u00f9 di 800$, proprio per dare a chi vorrebbe Windows, ma oggi prende Mac, una alternativa che sia altrettanto potente ma abbia la stessa identica autonomia degli Apple Silicon.<\/p>\n
<\/p>\n C\u2019\u00e8 un altro aspetto da considerare, a prescindere dal prodotto. Oggi gli utenti consapevoli e appassionati non fanno il mercato, e il marketing sia sugli utenti sia sui punti vendita ha un forte impatto sul consumatore indeciso<\/b>. <\/p>\n Se guardiamo al mondo dei PC Windows la situazione negli ultimi anni \u00e8 abbastanza tragica: AMD, soprattutto in Europa, snobba quasi completamente la comunicazione e il marketing sui prodotti consumer perch\u00e9 \u00e8 concentrata su datacenter e processori AI. Il consumer rappresenta una briciola del suo fatturato. <\/p>\n La penuria di laptop dotati di processori AMD sui punti vendita \u00e8 un riflesso di questa situazione. <\/p>\n Intel ha sempre investito milioni di euro sui vari produttori per spingerli a usare i suoi processori, e ha anche speso milioni di euro sui punti vendita per avere un assortimento di PC Intel; ha anche pagato le pubblicit\u00e0 di tutti i produttori.<\/b> <\/p>\n Le campagne viste in questi anni da parte di aziende che fanno PC Windows sono state pagate in parte da Intel e in parte da Microsoft, anche perch\u00e9 i produttori non hanno margini tali da potersi permettere campagne costose<\/b>. <\/p>\n Intel \u00e8 anche lei in un momento particolare, ha praticamente smantellato la struttura comunicazione \/ marketing in Italia e in Europa: si dovr\u00e0 attendere<\/b> qualche anno, quando si vedranno i primi prodotti combinati Intel – NVIDIA, per rivedere la Intel di un tempo<\/b>, forte degli investimenti che sicuramente NVIDIA metter\u00e0 sul piatto. <\/p>\n ![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/cef489_SnapdragonX2.JPG\") <\/p>\n
Oggi l\u2019unica azienda che si pu\u00f2 permettere di investire centinaia di milioni di euro per promuovere un laptop \u00e8 Qualcomm con Snapdragon<\/b>: dalla sponsorizzazione della Formula 1 a quella del Manchester United il reparto marketing di Qualcomm \u00e8 fortissimo, e ha lavorato in questi anni per promuovere il brand Snapdragon. <\/p>\n L\u2019anno prossimo dovrebbero essere almeno 100 i differenti design di prodotti con Snapdragon X2 Elite, e gli Snapdragon X resteranno in gamma sia con Windows sia con il nuovo sistema operativo Android per PC. Sar\u00e0 molto pi\u00f9 facile trovare un computer con Snapdragon rispetto a uno con AMD o Intel sul punto vendita<\/b>: gli investimenti, ci dicono, saranno enormi.<\/p>\n
<\/p>\n L\u2019unica incognita in questo settore \u00e8 NVIDIA: l\u2019azienda ha pronto il suo chip ARM per Windows ed \u00e8 lo stesso chip, il GB10, che ha inserito dentro il piccolo DGX Spark. <\/p>\n Un chip con processore ARM e GPU Blackwell che ha mostrato i muscoli questa settimana con Proton: Cyberpunk, a 1080p con impostazioni massime, Ray Tracing Ultra e DLSS 4 con Multi Frame Generator arriva a pi\u00f9 di 175 fps, questo con un consumo attorno ai 110 Watt<\/b>. Un piccolo miracolo per un SoC integrato con quel consumo. <\/p>\n Crediamo che NVIDIA possa annunciare questo processore nella prima met\u00e0 del 2026: ha semplicemente atteso la compatibilit\u00e0 delle varie piattaforme anticheat per ARM, arrivata di recente. <\/p>\n Ne siamo certi: tra M5, Qualcomm, NVIDIA e Android PC\u00a0sar\u00e0 un 2026 frizzante. Prezzo delle RAM permettendo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Qualcomm ha annunciato Snapdragon X Elite nel 2023: dopo anni di tentativi con processori ARM per Windows poco…\n","protected":false},"author":3,"featured_media":223125,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[173],"tags":[1537,90,89,195,198,199,197,200,201,194,196],"class_list":{"0":"post-223124","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-scienza-e-tecnologia","8":"tag-it","9":"tag-italia","10":"tag-italy","11":"tag-science","12":"tag-science-and-technology","13":"tag-scienceandtechnology","14":"tag-scienza","15":"tag-scienza-e-tecnologia","16":"tag-scienzaetecnologia","17":"tag-technology","18":"tag-tecnologia"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@it\/115578985038477485","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/223124","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=223124"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/223124\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/223125"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=223124"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=223124"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=223124"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}} |
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Kedar Kondap,\u00a0SVP & GM of Compute e Gaming di Qualcomm \u00e8 a capo della divisione PC\u00a0Snapdragon
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Tre anni di processori Qualcomm per PC:\u00a0i primi prodotti con il nuovo chip li vedremo nella prima met\u00e0 del 2026
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Pradeep Kanapathipillai, CPU Architect e Vice President of Engineering di Qualcomm, ci ha raccontato la CPU\u00a0nel dettaglio<\/p>\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/405af6_SnapdragonX2_3.JPG\")
In laboratorio, sbirciando sui monitor durante le misure di consumo, abbiamo letto chiaramente un valore di tensione pi\u00f9 alto di quello classico, a conferma che dovremmo trovarci davanti ad un processo che nessuno\u00a0ha ancora usato<\/p>\n![](\"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/28331a_page-003.jpg\")
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I test di qualit\u00e0 e riduzione di rumore con la webcam nei laboratori a San Diego
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