神经技术进入移动端GPU，Arm让手游媲美PC游戏体验

当前，移动设备上的游戏占比高达83%，营收也近半。广大玩家渴望能够在移动设备上获得更精彩的游戏体验。然而，受限于移动设备的功耗、尺寸、成本和散热等多方面挑战，手游的体验总是明显落后于PC上的游戏体验。

作为领先的计算平台提供商，Arm持续推动移动设备上的性能突破。去年，Arm发布了Arm ASR（Arm Accuracy Super Resolution，Arm 精锐超级分辨率技术），显著提升了GPU的性能。而在近日，Arm发布了神经技术 (Neural Technology)，将专用神经加速器引入2026年推出的Arm GPU。Arm NSS（Arm Neural Super Sampling，Arm 神经超级采样）是Arm神经技术的首款应用。Arm正在通过将神经图形技术引入移动端GPU，为手游带来媲美PC的画质体验，为下一代旗舰移动设备实现画质、帧率提升，降低游戏功耗，解决手游性能瓶颈。

全面提升：速度更快、能耗更低、画质更高

将神经技术引入GPU能够大幅优化其性能表现，实现画质、帧率和分辨率提升，其实际效果在PC级的GPU上早就有所体现。然而，要将其引入到移动端GPU中，功耗和资源是一个极大的卡点。

此前推出的Arm ASR在AMD FSR2的基础上打造，且专门针对移动端进行了优化。这是一种开源的时域优化解决方案，通过一系列高效的着色器算法技术创新，Arm ASR不仅减轻了GPU的负载，也降低了带宽需求。而要实现真正更高效且高质量的优化升级效果，需要神经技术的助阵。

此番最新推出的Arm NSS用例是一款AI驱动的图形优化升级引擎，凭借更快速、更清晰、更高能效的实时AI渲染，实现了进一步的性能突破。

Arm NSS通过一套从数据中学习且经过训练的神经模型，而非静态规则来克服所面临的限制。Arm NSS不仅可以实现更好的稳定性和细节保留性能，并且在快速运动、部分遮挡物体和细微几何体场景中表现出色。具体而言，该技术能让游戏以540p分辨率进行渲染，并通过两倍性能优化升级，输出超高质量的画面。这意味着，对比于传统的全帧渲染方法，开发者可减少50%的GPU工作负载。

Arm 终端事业部产品管理总监Steve Steele在媒体发布会上表示：“Arm NSS 能够通过较低质量的输入生成同等质量的输出；或以相同的输入生成更高质量的输出，且运行时间仅需四毫秒。这意味着全方位的突破：速度更快、能耗更低、画质更高。”

Arm 神经超级采样 (NSS) 的工作流程分为三个主要阶段：首先，预处理阶段通过 GPU 着色器将输入数据（如颜色、运动向量、深度、亮度导数和去遮挡掩码）整合成单一张量，为神经网络推理做准备；接着，神经推理阶段通过使用 Vulkan ML 扩展在神经加速器上运行；最后，后处理阶段使用这些输出执行运动向量扩张、历史重投影、稀疏优化和样本累积，利用模型输出重建最终图像。

Steve Steele强调，Arm NSS对于GPU工作负载的优化，意味着开发者可以灵活选择如何利用节省的资源。既可节省下来用于降低游戏的整体功耗，也可将之用于提升帧率或增强视觉效果。

即刻开发，AI与图形管线轻松集成

搭载Arm神经技术的设备预计将于2026年底上市，而开发者现在就已经可以通过 Arm 神经图形开发套件在硬件面世前着手集成 AI 图形技术，开发者能够针对自己独特的内容和艺术构想，适配和优化Arm NSS。该开发套件已于近日在 SIGGRAPH 上发布，其包含虚幻引擎 5 插件、Vulkan ML 模拟层、GitHub 和 Hugging Face 上的开源模型，以及全面的技术文档和 Learning Path，能够帮助开发者熟悉神经图形技术并构建适配未来硬件的渲染管线。通过面向 Vulkan 的 ML 扩展（VK_ARM_tensors 和 VK_ARM_data_graph），开发者能够使用张量资源并将推理管线直接构建到渲染图中。这种集成有助于满足实时应用在移动设备上所需的延迟和效率目标。

为实现 AI 计算与图形管线的集成，Arm 在 Vulkan API 的 ML 扩展中引入了图管线 (Graph Pipeline)，作为传统图形管线和计算管线之外的第三种管线。它专为移动端 GPU 高效运行神经网络推理设计，完整管理从张量输入（如颜色、运动向量、深度数据）到张量输出（如 NSS 的 4x4 滤波器内核和时域系数）的流程。除此之外，Arm 引入了VkTensor，允许将现有图像重新解释为张量，即神经网络的输入和输出形式，以此省去了数据在输入神经网络前的复制开销。并且Arm 定义了开放数据格式VGF，通过SPIR-V的扩展来描述神经网络的运算。这些面向 Vulkan API 的 ML 扩展可被任一家图形技术供应商采用。其开放性和跨供应商兼容性减少软件碎片化，进而确保其能够在移动端生态中广泛应用，提升性能与能效。

与桌面端和主机端的神经技术的提供方式不同，Arm 的所有神经技术都将全面开放，这意味着游戏工作室重新训练模型所需的模型架构、权重以及工具，全部可供使用。“Arm这样做，不仅因为赋能生态系统是其 DNA，我们还相信不同游戏有不同需求，只有通过全面开放，开发者才能针对其独特工作负载进行适配优化。”Steve Steele分享到，“Arm 不仅会全力优化此次发布的所有技术的开箱即用体验，同时也为开发者保留了底层的完整控制，那些希望进一步调优的开发者，尽可放手去尝试。”

布局神经图形技术，驱动移动计算未来

此番Arm在搭载该技术的硬件面世之前，就提前进行Arm NSS和相关开发套件发布，不仅能够帮助开发者率先布局，更是体现了Arm对于神经图形技术的前瞻布局。

除了NSS，Arm还将持续丰富其神经技术用例。据悉在不久后，Arm还将继续发布神经帧率提升 (Neural Frame Rate Upscaling, NFRU)和神经超级采样与降噪 (Neural Super Sampling and Denoising, NSSD)两个全新用例。

NFRU 利用 AI 在无需加倍渲染负载的情况下，通过在相邻渲染帧之间插入新帧，实现帧率翻倍（例如从 30fps 提升至 60fps），从而提供更流畅的游戏和动画体验。NSSD 则结合神经超级采样与降噪技术，通过 AI 减少实时路径追踪所需的每像素光线数量，同时保持高质量图像，智能降噪光线追踪图像，在移动设备上实现实时路径追踪。

但与Arm NSS有所不同的是，NFRU和NSSD作为新的神经图形用例，并不具备来自Arm ASR的技术生态基础。而Arm也在积极招募游戏工作室加入，协助技术完善，为未来的公开发布积累生态资源。

从画质优化 (NSS) 到帧率提升 (NFRU) 和光线追踪(NSSD)，Arm 计划覆盖移动端图形处理的多个维度，推动边缘 AI 图形革命。而未来通过持续的技术迭代，Arm也将保持在移动计算领域的技术领先，满足手游、AR/VR 和其他视觉应用的未来需求。此外，神经技术未来不仅会在图形处理上大展身手，还能够在深度相机等应用上展示出技术潜力。

Steve Steele表示，让基于Arm生态的开发者尽可能缩短价值实现周期，正是Arm开发Arm ASR、Kleidi以及神经图形开发套件的初衷。这些技术和工具不仅要从技术层面行之有效，更要让生态系统中的每一个参与者都能从中受益。