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Arm Everywhere China》手機AI代理時代來了！首款AI原生Mali GPU效能增4倍，C2 CPU讓小語言模型加速70%
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Arm推出第二代行動裝置運算子系統（CSS for Mobile 2），專為代理式AI與行動圖像打造的全新AI原生運算平台。（Arm提供）
生成式AI正從回應使用者提示，走向能持續理解情境、調度應用程式並代替使用者採取行動的代理式AI。Arm Holdings（NASDAQ：ARM，下稱Arm）今（8）日於「Arm Everywhere China」活動推出第二代行動裝置運算子系統CSS for Mobile 2，整合首款AI原生Mali GPU「Mali G2-Ultra NX」、C2-Ultra與C2-Pro CPU，以及兩組SME2單元。其中，Mali G2-Ultra NX神經圖像每瓦效能最高提升4倍，C2 CPU叢集則可讓最新小型語言模型速度提升70%。
Arm指出，隨著AI代理從單一功能走向持續運作，不只需要執行推論，也要維持上下文、啟動應用程式、協調模型與服務，並代表使用者執行任務，而這些工作都必須在智慧型手機有限的功耗與散熱條件下完成。因此，下一階段的手機AI能力不會只由單一NPU或加速器決定，而是需要CPU、GPU及系統IP共同協作。
Arm行銷長Ami Badani表示，代理式AI過去的討論多集中於資料中心，但考量Token成本、資料隱私及網路延遲，不是所有AI互動都適合送回雲端處理。未來仍會有大型模型及多組AI代理在雲端運作，但愈來愈多代理將直接在邊緣裝置執行，使AI從偶爾回應提示，轉向預測使用者需求並提供持續協助。
Arm邊緣AI事業執行副總裁Chris Bergey表示，「AI正徹底重新定義圖像」，過去圖像技術主要透過提高渲染精細度、場景複雜度及光照品質持續進步，如今AI已開始直接成為圖形處理管線的一部分。
Arm歷年累計出貨的Mali GPU已超過140億顆。此次推出的Mali G2-Ultra NX，是首款搭載專用神經網路加速器的Mali GPU，將神經運算直接整合至GPU著色器核心，讓AI與傳統圖形工作負載在相同管線中處理，降低資料往返及記憶體存取需求。
Mali G2-Ultra NX支援三項主要神經圖像功能。其中，Neural Super Sampling（NSS）可將540p畫面透過AI放大至1080p；Neural Frame Rate Upscaling（NFRU）可將30 FPS提高至60 FPS；Neural Super Sampling and Denoising（NSSD）則結合超級採樣、光線重建及降噪，改善光線追蹤畫面的雜訊。
Arm公布的測試數據顯示，Mali G2-Ultra NX神經圖像每瓦效能最高提升4倍，每秒畫面數最高也可提升4倍，DRAM資料流量則減少70%。相關神經圖像功能主要以約1瓦功耗範圍為設計目標，希望在行動裝置有限的功耗條件下提高解析度、畫面流暢度及光照品質。
Mali G2-Ultra NX也重新設計執行引擎，是Mali GPU七個世代以來幅度最大的指令集架構調整，並針對Unreal Engine 5的Nanite及Lumen功能進行設計；第三代光線追蹤單元則鎖定完整場景光照與陰影處理。
Arm邊緣AI客戶端運算副總裁James McNiven在會後Q&A表示，G2同時加入新的架構功能及微架構調整，在相同頻率下，既有遊戲內容效能較前一代最高提升14%，光線追蹤能力也在縮小晶片面積的情況下獲得強化。
為展示神經圖像技術，Arm與Sumo Digital共同開發《光影新生》（Neural Dawn）。遊戲引擎及遊戲業者也開始導入相關功能，包括Tencent Games Central Tech的MagicDawn，以及Unity China的團結引擎。
在實際遊戲方面，網易遊戲《燕雲十六聲》計畫於今年推出支援NSS的版本；騰訊遊戲《暗區突圍：無限》已用於NSSD技術展示，Infold Games的《無限暖暖》則進行NSS整合。Arm表示，搭載CSS for Mobile 2的新產品及相關遊戲內容，預計今年稍晚陸續推出。
Bergey說，過去行動遊戲開發者受限於手機效能與功耗，必須選擇性使用光線追蹤等進階技術；透過神經超級採樣及降噪，開發者可先以較低解析度渲染，再利用AI放大及重建畫面，在相同功耗範圍內提升效能與視覺品質。
CPU成為AI代理編排引擎 C2-Ultra同效能功耗降38%
除了GPU，代理式AI也讓CPU重新成為裝置端AI的核心。Arm指出，AI代理必須維持上下文、排程工作負載、呼叫應用程式，並協調GPU及其他加速器，CPU因而扮演整個運算系統的編排引擎。
新一代C2 CPU叢集結合強調效能的C2-Ultra、著重效率的C2-Pro，以及兩組SME2單元。相較C1-Ultra，C2-Ultra的AI效能最高提升1.7倍、單執行緒效能提升15%，相同效能下功耗最高降低38%；多執行緒效能提升12%，網頁瀏覽及應用程式啟動效能則分別提升15%及12%。
以AI代理協助使用者規劃並預訂週年晚餐為例，C2-Ultra可將工作流程縮短約280毫秒、速度提升15%；進一步運用SME2後，可縮短約450毫秒，速度提升24%。
McNiven補充，配置兩組SME2的C2 CPU叢集，典型算力約為5至7 TOPS。Mali G2-Ultra NX最少配置六組神經加速器，依GPU核心數與運作頻率不同，典型算力約10至20 TOPS，理論上可超過50 TOPS。
不過，他強調，行動裝置不能只比較TOPS，能否在1至2瓦功耗內持續提高解析度及影格率更為重要。CSS for Mobile 2的參考數據主要以台積電（2330）N2製程為基礎，但平台可依合作夥伴需求，移植至不同晶圓代工業者及製程節點。
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Arm推出第二代行動裝置運算子系統（CSS for Mobile 2），專為代理式AI與行動圖像打造的全新AI原生運算平台。（Arm提供）
生成式AI正從回應使用者提示，走向能持續理解情境、調度應用程式並代替使用者採取行動的代理式AI。Arm Holdings（NASDAQ：ARM，下稱Arm）今（8）日於「Arm Everywhere China」活動推出第二代行動裝置運算子系統CSS for Mobile 2，整合首款AI原生Mali GPU「Mali G2-Ultra NX」、C2-Ultra與C2-Pro CPU，以及兩組SME2單元。其中，Mali G2-Ultra NX神經圖像每瓦效能最高提升4倍，C2 CPU叢集則可讓最新小型語言模型速度提升70%。
Arm指出，隨著AI代理從單一功能走向持續運作，不只需要執行推論，也要維持上下文、啟動應用程式、協調模型與服務，並代表使用者執行任務，而這些工作都必須在智慧型手機有限的功耗與散熱條件下完成。因此，下一階段的手機AI能力不會只由單一NPU或加速器決定，而是需要CPU、GPU及系統IP共同協作。
Arm行銷長Ami Badani表示，代理式AI過去的討論多集中於資料中心，但考量Token成本、資料隱私及網路延遲，不是所有AI互動都適合送回雲端處理。未來仍會有大型模型及多組AI代理在雲端運作，但愈來愈多代理將直接在邊緣裝置執行，使AI從偶爾回應提示，轉向預測使用者需求並提供持續協助。
Arm邊緣AI事業執行副總裁Chris Bergey表示，「AI正徹底重新定義圖像」，過去圖像技術主要透過提高渲染精細度、場景複雜度及光照品質持續進步，如今AI已開始直接成為圖形處理管線的一部分。
Arm歷年累計出貨的Mali GPU已超過140億顆。此次推出的Mali G2-Ultra NX，是首款搭載專用神經網路加速器的Mali GPU，將神經運算直接整合至GPU著色器核心，讓AI與傳統圖形工作負載在相同管線中處理，降低資料往返及記憶體存取需求。
Mali G2-Ultra NX支援三項主要神經圖像功能。其中，Neural Super Sampling（NSS）可將540p畫面透過AI放大至1080p；Neural Frame Rate Upscaling（NFRU）可將30 FPS提高至60 FPS；Neural Super Sampling and Denoising（NSSD）則結合超級採樣、光線重建及降噪，改善光線追蹤畫面的雜訊。
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Mali G2-Ultra NX也重新設計執行引擎，是Mali GPU七個世代以來幅度最大的指令集架構調整，並針對Unreal Engine 5的Nanite及Lumen功能進行設計；第三代光線追蹤單元則鎖定完整場景光照與陰影處理。
Arm邊緣AI客戶端運算副總裁James McNiven在會後Q&A表示，G2同時加入新的架構功能及微架構調整，在相同頻率下，既有遊戲內容效能較前一代最高提升14%，光線追蹤能力也在縮小晶片面積的情況下獲得強化。
為展示神經圖像技術，Arm與Sumo Digital共同開發《光影新生》（Neural Dawn）。遊戲引擎及遊戲業者也開始導入相關功能，包括Tencent Games Central Tech的MagicDawn，以及Unity China的團結引擎。
在實際遊戲方面，網易遊戲《燕雲十六聲》計畫於今年推出支援NSS的版本；騰訊遊戲《暗區突圍：無限》已用於NSSD技術展示，Infold Games的《無限暖暖》則進行NSS整合。Arm表示，搭載CSS for Mobile 2的新產品及相關遊戲內容，預計今年稍晚陸續推出。
Bergey說，過去行動遊戲開發者受限於手機效能與功耗，必須選擇性使用光線追蹤等進階技術；透過神經超級採樣及降噪，開發者可先以較低解析度渲染，再利用AI放大及重建畫面，在相同功耗範圍內提升效能與視覺品質。
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不過，他強調，行動裝置不能只比較TOPS，能否在1至2瓦功耗內持續提高解析度及影格率更為重要。CSS for Mobile 2的參考數據主要以台積電（2330）N2製程為基礎，但平台可依合作夥伴需求，移植至不同晶圓代工業者及製程節點。
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