计算机教程网

计算机教程网

Arm 推出神经技术:业界首创,有望重塑移动端图形性能格局

GAOXIANG 业界动态

在刚刚结束的 SIGGRAPH 2025 大会上,Arm 发布了一项具有重要意义的技术 ——Arm 神经技术 (Arm Neural Technology)。这项技术将专用神经加速器引入 2026 年推出的 Arm GPU,为业界首创,有望重塑移动端图形性能格局,推动端侧 AI 创新迈向新高度。预计明年年底我们就能在市场上见到搭载这项技术的设备。

Arm 神经技术的核心在于为 GPU 增添专用神经加速器。据 Arm 终端事业部产品管理总监 Steve Steele 介绍,Arm 神经技术不仅能带来更出色的游戏体验,还能以更低的功耗实现这一点,让设备运行温度更低,续航更持久。

图片 1

在传统的 GPU 架构中,图形渲染任务主要依赖 GPU 核心进行计算,但随着图形内容复杂度的不断增加,尤其是在运行复杂手游等应用时,GPU 负载压力巨大。而神经加速器的加入,可分担部分复杂的运算任务。

例如在处理复杂 3D 场景的光照效果和纹理细节时,神经加速器能够通过其优化的神经网络算法,快速分析并生成更逼真的效果,相较于以往,大大减轻了 GPU 的工作负担。

从技术原理层面深入剖析,该神经加速器运用先进的神经网络架构,采用了类似卷积神经网络(CNN)的结构,对图形数据进行逐层处理和特征提取。在图形渲染的过程中,针对图像的不同区域和元素,神经加速器可以智能识别并运用特定的算法进行优化。比如在渲染人物皮肤细节时,通过对大量皮肤纹理数据的学习和分析,能够生成更加细腻、真实的皮肤质感,而这一过程如果完全依赖传统 GPU 计算,不仅耗时久,且效果可能大打折扣。

这项技术带来的优势极为显著。以手游领域为例,对于当今复杂的移动端游戏内容,Arm 神经技术能够减少多达 50% 的 GPU 工作负载。

A screen shot of a computerAI-generated content may be incorrect.

这意味着游戏开发者可以灵活选择利用节省下来的资源,或是降低游戏的整体功耗,延长移动设备的续航时间;或是提升游戏帧率,使游戏画面更加流畅,减少卡顿现象;亦或是增强游戏的视觉效果,如增加更多的光影特效、提高模型的精细度等。

在手游领域的实际应用中,以往 GPU 在处理海量的场景建模、角色动作以及复杂光照时,容易出现发热严重、帧率不稳定等问题。而借助 Arm 神经技术,GPU 工作负载减轻,发热问题得到缓解,同时游戏帧率能够稳定在较高水平,玩家在游戏过程中能够享受到更加丝滑流畅的操作体验,并且游戏中的场景和角色细节更加丰富,视觉沉浸感大幅提升。

除了游戏领域,Arm 神经技术还拥有广阔的应用前景。在神经摄像头工作负载方面,该技术有助于对摄像头拍摄的图像或视频进行实时优化。例如在拍摄夜景时,通过神经网络算法对画面进行分析和处理,能够有效提升画面亮度、降低噪点,同时保留画面中的细节信息,使拍摄出的夜景照片或视频更加清晰、美观。

再比如在视频会议场景中,也能利用神经技术对人物图像进行优化,提升人物的清晰度和色彩还原度,改善视频通话质量。

而为了让开发者能够充分利用这一新技术,Arm 同步推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件。这一举措无疑很有前瞻性,使得开发者能够在相关硬件面世前一年,也就是现在即刻就能着手进行开发工作。

据介绍,套件中的所有 Arm 神经技术都将全面开放,其中包括游戏工作室重新训练模型所需的模型架构、权重和工具。其中,基于 PC 的 Vulkan 模拟以及面向 Vulkan 的开放 Arm ML 扩展,可以让开发者可以将 AI 直接引入熟悉的渲染管线。传统 Vulkan 支持图形管线和计算管线,而 Arm ML 扩展引入的专为神经网络推理而打造的图管线,极大地方便了开发者将 AI 作为图形管线的原生部分整合到移动端渲染中。

此外,Arm 在神经技术领域已有清晰的未来规划。除了此次推出的首款应用 Arm 神经超级采样 (Arm Neural Super Sampling, Arm NSS) ,预计在 2026 年,Arm 将进一步扩展其神经技术应用路线图。

A screenshot of a video gameAI-generated content may be incorrect.

其中包括,神经帧率提升 (Neural Frame Rate Upscaling) 技术将利用 AI 实现帧率翻番,且无需加倍渲染负载。这对于实时性要求极高的竞技类手游而言,能够在不增加硬件负担的情况下,为玩家提供更加流畅的游戏画面,抢占游戏操作先机。

神经超级采样与降噪 (Neural Super Sampling and Denoising) 技术也将推出,该技术采用 AI 在移动设备上实现实时路径追踪,并且每个像素只需发射更少光线,这将在提升图形渲染质量的同时,进一步降低 GPU 的运算量,提升移动设备的图形处理效率和能源利用率。

可以说,这次 Arm 神经技术的推出,是从技术创新到生态建设,再到未来规划,全方位展现了其推动端侧 AI 发展的决心和实力。随着相关硬件和技术的逐步落地,我们有理由相信在不久的将来,移动设备的图形性能将迎来质的飞跃,为广大用户带来更加卓越的使用体验。