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2026年，Arm為GPU引入專用神經加速器

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2026年，Arm為GPU引入專用神經加速器

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
該加速器將在明年底發貨的終端設備中可用 。

【2026年，Arm為GPU引入專用神經加速器】Arm宣布計劃2026年起為GPU提供專用神經加速器 ， 該加速器將在明年底發貨的終端設備中可用 。
根據Arm的設想 ， 專用神經加速器將在不影響性能的情況下將圖形分辨率提升到更高 ， 此外還將使用插值技術將幀速率提高一倍 ， 以及通過在移動設備上以更少的每像素射線實現實時路徑追蹤來提升圖像質量 。
Arm人工智能與開發者平臺研究員 Geraint North 表示：“隨著人工智能與實時圖形的融合日益加深 ， 我們需要基于GPU的人工智能 ， 這種技術要緊密集成、性能出色 ， 且最重要的是能效高 。 而讓開發者能輕松在 GPU 上運用人工智能 ， 正是我們在此談論的這些技術創新的驅動力 。 ”
在集成了神經加速器的Mali GPU發布之前 ， Arm拒絕分享有關該神經加速器的任何詳細技術信息 。 不過 ， 該神經加速器將嵌入每個GPU的著色器核心中 ， 因此其神經性能的提升應該會與特定GPU實現中著色器核心的數量成正比 。 Arm的第五代設計中 ， 著色器核心的數量范圍可以從5個或更少到最多16個 。
作為 GPU 內專用神經加速器單元的關鍵應用場景之一 ， Arm還展示了神經超級采樣技術 ， 通過將低分辨率渲染與先進神經網絡處理智能結合 ， 為移動設備帶來桌面級的視覺體驗 。
據介紹 ， Arm的神經超級采樣技術通過智能降渲染分辨率實現效能躍升 ， 系統先將540p畫面超采樣至1080p ， 再通過專用AI加速器上的神經網絡進行重構 。 AI重構畫質接近原生分辨率 ， 但功耗降低超40% 。 Arm單幀處理僅需4毫秒 ， 滿足120FPS游戲的8.3ms時限 。 專用加速器實現端到端AI流水線 ， 避免GPU過載 。
這項技術的關鍵優勢在于它能完全消除傳統超分技術的動態模糊 。 Arm的新型神經網絡縮放技術通過利用神經網絡填充像素級細節的能力 ， 提供了更流暢、更清晰的視覺效果 ， 從而在移動設備上打造出更具沉浸感的游戲體驗 。 除了游戲之外 ， 這些神經網絡加速器還能提升其他圖形密集型移動應用的表現 ， 包括實時光線追蹤降噪和人工智能增強的相機功能 。
Arm的神經超級采樣技術與NVIDIA 的 DLSS 技術工作原理十分相似 ， 兩者均利用人工智能驅動的神經網絡將低分辨率幀提升至高分辨率 ， 從而在保持高質量視覺效果的同時降低 GPU 的工作負載 。 不同之處在于 ， DLSS 在臺式機 GPU 的 NVIDIA 張量核心上運行 ， 而 NSS 則使用內置在 Mali GPU 中的專用神經加速器 ， 這些加速器僅針對移動設備進行了優化 。
為加速技術普及 ， Arm在硬件上市前率先推出開放神經圖形開發套件 。 該工具包包括Unreal引擎插件、Vulkan PC仿真環境、新一代性能分析器以及與 Hugging Face集成 。 開發者和應用程序創作者能夠提前獲取該工具包 ， 從而對即將推出的硬件進行試驗和優化 ， 確保搭載 Arm 神經技術的設備上市時能夠順利推出 。 Arm還計劃在2026年通過諸如神經幀率提升和神經超采樣去噪等功能來擴展該技術 ， 從而進一步提升圖形性能 。
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