Arm 推出神經技術， 為開發者提供更智能、清晰且高效的移動端圖形性能

新聞重點：

· Arm 神經技術是業界首創在 Arm GPU 上增添專用神經加速器的技術，首次在移動設備上實現 PC 級別的 AI 圖形性能，為未來的端側 AI 創新奠定基礎

· 神經超級采樣是 Arm 神經技術的首款應用，該 AI 圖形優化升級技術能夠以每幀四毫秒的速度實現兩倍的分辨率提升

· 開發者即刻就能通過業界首個神經圖形的開放開發套件進行構建，其中包含虛幻引擎插件、模擬器，以及 GitHub 和 Hugging Face 上的開放模型

Arm 控股有限公司（納斯達克股票代碼：ARM，以下簡稱 “Arm”）今日在 SIGGRAPH 上，發布 Arm 神經技術 (Arm Neural Technology)，該技術為業界首創，并將專用神經加速器引入 2026 年推出的 Arm GPU。這項技術能將用于圖形渲染的 GPU 性能提升至更高水平；為當今始于手游領域更為復雜的移動端內容減少了多達 50% 的 GPU 工作負載。而這僅僅只是開始，這項新技術的面世為行業在未來實現更多的端側人工智能 (AI) 創新奠定了基礎。

與此同時，Arm 還推出了全球首個全面開放的神經圖形開發套件，旨在將 AI 渲染集成到現有的工作流程中，使得開發者能夠在硬件面世前一年就能著手進行開發。套件中的所有 Arm 神經技術都將全面開放，其中包括游戲工作室重新訓練模型所需的模型架構、權重和工具。目前，該開發套件已得到 Enduring Games、Epic Games（虛幻引擎）、網易游戲、Sumo Digital、騰訊游戲和 Traverse Research 等合作伙伴的支持。

Arm 人工智能和開發者平臺技術院士 Geraint North 表示：“此次發布標志著桌面級別的神經圖形技術已經可以在移動設備上實現，這對于正在向端側 AI 轉型的前沿游戲開發者而言，無疑是一個重要的里程碑。Arm 神經技術不僅適用于游戲領域，還將對神經攝像頭工作負載等應用帶來切實的影響，為開發者在從畫質優化升級到路徑追蹤等端側用例中，提供大規模實現圖形技術的強大工具。”

以開發者需求為本：針對神經技術的開放開發套件

開發者即刻便能開始使用神經圖形開發套件，在硬件面世前著手集成 AI 圖形技術。該開發套件專為手游打造，涵蓋集成和定制 AI 視覺效果所需的各項資源，其中包括：

· 虛幻引擎 (Unreal Engine) 插件

· 基于 PC 的 Vulkan 模擬

· 更新的分析工具

· 通過 GitHub 和 Hugging Face 提供的完全開放的模型

· 面向 Vulkan 的 Arm 機器學習 (ML) 擴展

面向 Vulkan 的開放 Arm ML 擴展能讓開發者將 AI 直接引入熟悉的渲染管線。傳統 Vulkan 支持圖形管線 (Graphics Pipeline) 和計算管線 (Compute Pipeline)，而 Arm ML 擴展還引入了第三種管線，即專為神經網絡推理而打造的圖管線 (Graph Pipeline)。為此，開發者能更輕易地將 AI 作為圖形管線的原生部分整合到移動端渲染。

神經圖形的實際應用：神經超級采樣

Arm 神經超級采樣 (Arm Neural Super Sampling, Arm NSS) 是一款 AI 驅動的圖形優化升級引擎，充分利用了開發套件內的各項資源。它建立在 Arm 精銳超級分辨率技術 (Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR) 的基礎之上，而這一技術已被《堡壘之夜》、《無限暖暖》等游戲工作室采用。

Arm NSS 能夠以每幀四毫秒的耗時，將分辨率從 540p 優化升級至 1080p，且畫質幾乎與原生質量無異。對比于傳統的全幀渲染方法，開發者可通過 Arm NSS 減少多達 50% 的 GPU 工作負載，從而靈活選擇如何利用這些節省的資源，既可用于降低游戲的整體功耗，也可用于提升幀率或增強視覺效果。這項技術還能讓開發者利用 AI，以保留表面細節、光照和運動清晰度，從而能夠根據游戲需求靈活平衡視覺保真度和能耗。

遠不止于畫面優化升級，更多神經圖形應用即將推出

Arm 預計在 2026 年進一步擴展其神經技術應用路線圖，推出利用 AI 實現幀率翻番而無需加倍渲染負載的神經幀率提升 (Neural Frame Rate Upscaling)，以及采用 AI 在移動設備上實現實時路徑追蹤，且每個像素只需發射更少光線的神經超級采樣與降噪 (Neural Super Sampling and Denoising)。這兩項應用都將于硬件面世前推向市場。

通過這些新技術的開發，Arm 正在實現能針對實際性能具備開放、可獲取且優化提升的神經圖形技術。Arm 為開發者提供統一的開放平臺，使其能夠更輕松地在 Arm 計算平臺上跨各類端側體驗部署 AI。