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近日，Arm在SIGGRAPH 2025大會上宣布了一項重磅計劃：自2026年起，其GPU架構將全面引入專用神經加速器硬件，并于2026年底前通過終端設備正式落地。這一技術突破旨在通過軟硬件協同創新，顯著提升移動設備的圖形渲染效率與AI性能，同時兼顧能效比，為用戶帶來更高質量的視覺體驗。 Arm此次推出的GPU專用神經加速器是其GPU藍圖的重大升級，目標是通過緊密集成的AI計算能力，在降低GPU工作負載的同時解鎖更豐富的圖形處理場景。據介紹，該技術可將游戲等高負載場景中的GPU運算壓力減少高達50%，從而釋放更多功耗空間用于提升幀率、延長續航或增強畫質表現。盡管硬件尚未正式發布，Arm已通過“軟件先行”策略加速生態布局——率先向開發者開放了全球首個公開可用的神經圖形開發套件。該套件包含完整的模型架構、預訓練權重及工具鏈，并支持開發者通過GitHub和Hugging Face平臺直接調用，甚至允許對模型進行重新訓練以適配特定需求。 作為神經加速器的首批應用場景之一，Arm同步發布了新一代超分辨率技術“神經超級采樣（NSS）”。這項結合AI算法與ASR超分辨率技術的引擎，能在每幀僅4毫秒的極低延遲下，將540p畫面實時提升至1080p分辨率，且畫質接近原生渲染效果。實測顯示，NSS在游戲場景中不僅能節省大量GPU資源，還可通過降低渲染負擔實現功耗優化，進而支持更高幀率或更細膩的視覺呈現。Arm強調，這一技術標志著“實時AI驅動渲染”的成熟，既能以低質量輸入生成高質量輸出，也能通過同一輸入數據提升畫面細節表現力。 展望2026年，Arm計劃在神經加速器硬件就位前進一步拓展技術邊界。其即將推出的“神經幀率提升技術”可通過分析連續幀運動矢量，在不增加渲染負載的前提下將30幀內容智能補幀至60幀；而“神經超級采樣與降噪技術”則通過結合少量光線追蹤與AI推理，在移動端以更低光線計算成本實現接近桌面級路徑追蹤的逼真光影效果。這些創新均依托Vulkan Graphics API的機器學習擴展（ML Extensions），為開發者提供圖形優先但靈活適配的編程模型。 值得注意的是，神經加速器的硬件設計將深度融入Arm Mali GPU架構，其性能表現與GPU著色器核心數量直接關聯——從當前第五代設計的5核最小配置到最高16核擴展均具備適配能力。盡管具體技術細節尚未披露，但Arm透露該加速器將與未來新增的專用硬件模塊協同工作，例如通過運動矢量生成加速提升補幀效率，或借助跨幀數據推斷優化神經降噪效果。 市場分析認為，Arm此次布局不僅強化了其在移動GPU領域的領先地位，更推動了AI與實時渲染的深度融合。此前，高通等廠商已通過NPU（神經處理單元）探索手機AI應用，但Arm此次將神經計算單元直接嵌入GPU的設計，有望為游戲、影像及AR/VR場景帶來更高效的算力分配方案。隨著開發套件的開放與技術預覽的推進，開發者社區或將在未來一年內加速創新應用的落地，而搭載這一技術的終端設備預計將于2026年底登陸市場，重新定義移動圖形體驗的能效標準。 |
