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（原标题：Arm GPU大变，集成神经加速器）

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来源：内容 编译自theregister 。

芯片设计公司 Arm 正在为其手机 GPU 蓝图引入专用神经加速器硬件。该公司希望此举能够提供更高质量的视觉效果，同时提升 AI 性能。

这家总部位于英国的科技公司表示，其计划于 2026 年推出的移动图形处理器设计将采用神经技术，可将 GPU 工作负载减少一半，并在未来支持其他 AI 功能。Arm 还发布了一款开发工具包，方便程序员立即上手，此外还推出了 Vulkan Graphics API 的机器学习扩展 (ML Extensions)。

Arm 最初设想将神经加速用于在不影响性能的情况下将图形分辨率提升到更高。其他设想的用途包括使用插值技术将帧速率提高一倍，以及通过在移动设备上以更少的每像素射线实现实时路径追踪来提升图像质量。

“随着人工智能与实时图形的日益融合，我们需要基于 GPU 的人工智能，它必须紧密集成、性能卓越，最重要的是，还要节能。而让开发者能够轻松地在 GPU 上开发人工智能，正是我们这里讨论的技术创新的驱动力。”Arm 人工智能与开发者平台研究员 Geraint North 表示。

在包含神经加速器的 Mali GPU 发布之前，Arm 拒绝分享有关神经加速器的任何详细技术信息。

然而，它将适合每个 GPU 中的着色器核心，因此神经性能应该根据特定 GPU 实现中着色器核心的数量进行扩展。Arm 的第五代设计可以从 5 个或更少的核心扩展到最多 16 个。

去年，这家芯片设计公司宣布了其最新的升级技术——Arm Accuracy Super Resolution（Arm ASR）。该技术允许游戏渲染较低分辨率的图像，并应用算法进行升级，从而在保持质量的同时降低帧的处理成本。

为了改善这一点，Arm 正在利用其加速器硬件驱动的神经超级采样 (NSS)，这使得每帧 4ms 内从 540p 分辨率升级到 1080p，与渲染全帧相比，可节省高达 50% 的 GPU 工作量，该公司声称。

“这是实时人工智能驱动的渲染。它速度更快，画面更清晰，功耗更低。因此，NSS 可以用较低质量的输入产生同等质量的输出，也可以用相同的输入产生更高质量的输出。”诺斯说道。

如上所述，Arm 还在开发其他应用，包括神经帧率提升 (NFRU) 和神经超级采样与降噪 (NSSD)。NFRU 旨在通过获取一对连续帧并生成中间帧来提高帧率。

“神经网络还与我们即将添加到 GPU 的新硬件紧密结合，以加速运动矢量的生成，从而追踪像素在帧与帧之间的移动方式。这将使以 30 FPS 运行的内容能够以非常低的成本升级到 60 FPS，”North 补充道。

NSSD 旨在实现全路径光线追踪所期望的图像质量，诺斯表示，即使在桌面系统上，全路径光线追踪的计算成本也过于高昂。“但当你将路径追踪与神经网络结合起来时，你实际上只需向场景中每个像素投射少量光线，然后你就可以利用神经技术将这些缺失的细节补回来。因此，神经网络不仅能够从相邻像素推断数据，还能从之前的帧推断数据。”

实现这一切的是一个神经图形开发套件，Arm 表示今天推出该套件是为了让游戏开发者在硬件可用之前抢先集成 AI 图形。

该套件包含虚幻引擎的插件，允许开发者“只需点击几下”即可将神经超级采样融入游戏中，并通过 GitHub 和 Hugging Face 以开放格式提供模型。此外，套件还提供了 Arm ML Vulkan 扩展的完整 PC 仿真，允许开发者在移动硬件准备就绪之前运行整个堆栈。

这并非神经技术首次被融入手机芯片。它已被广泛用于驱动相机功能，而 Arm 授权方高通也一直在通过嵌入到其处理器中的神经处理单元 (NPU) 来提升其智能手机平台的 AI 能力。

在去年的世界移动通信大会（MWC）上，Qualy展示了在安卓手机上运行的70亿参数大型语言模型，并发布了面向开发者的AI Hub。

当被问及其最新技术是否可以用于其他目的时，North 表示，编程模型（Vulkan）是不同的，并且是图形优先的，但并非只关注图形，理论上可以用于某些推理。

他说：“我们非常兴奋地看到人们用它做什么。”

问题是，其他人会有同样的热情吗？

https://www.theregister.com/2025/08/12/arm_bringing_neural_acceleration_to/

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

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