【CNMO 科技消息】在智能手机的散热和电池限制愈发苛刻的今天，手游玩家对桌面级画质和持续高帧率的渴望却从未停止。Arm 正式推出首款 AI 原生 Mali GPU —— Mali G2-Ultra NX，并同步推出完整的 CSS for Mobile 2 计算平台，试图用神经网络技术打破移动图形长期面临的功耗天花板。

这款 GPU 将专用神经网络加速器直接集成到着色器核心中，使 AI 重建像素、生成中间帧和降噪成为渲染管线的一部分，而非附属于后处理环节。Arm 边缘 AI 智能终端计算副总裁 James McNiven 在 Tech Day 上指出，传统渲染在复杂内容面前已逼近效率极限，而神经图形提供了一条 " 用更少渲染换取更高质量 " 的新路径。

性能数据印证了这一思路的落地效果。根据 Arm 官方公布的测试结果，Mali G2-Ultra NX 在与上一代产品的对比中，基准测试性能提升高达 24%，非 AI 游戏场景下的图形性能也有 14% 的增幅。在光线追踪方面，第三代 Ray Tracing Unit 通过更紧凑的三角形数据结构和硬件 Opacity Micromaps 支持，在主流 RT 基准测试中可降低 DRAM 流量约 13%，而在特定复杂几何场景中，光线追踪工作负载甚至能减少 70% 并带来 30% 的帧率提升。

更值得关注的是神经图形技术的实际收益——以 Arm 与 Sumo Digital 联合打造的技术演示游戏《光影新生》为例，该游戏在 Mali G2-Ultra NX 上以 540p 低分辨率渲染输入，通过神经帧率提升（NFRU）输出 1080p 60 FPS 画面，相较传统路径实现了 4 倍的性能效率提升，并将外部内存流量削减高达 70%。这意味着一度被视为移动端禁区的 Unreal Engine 5.5 MegaLights 动态全局光照，如今能在手机上支持多达 1400 个动态光源且无需预烘焙。

ARM 并未将 AI 视为传统渲染的替代品，而是将其作为补充和增强。边缘 AI 高级产品经理 Deyan Lazarov 在媒体问答中解释，目前的 NFRU 仅在两个渲染帧之间插入一帧 AI 生成帧，未来规划支持多帧生成，但延迟控制是优先考量——在 30 FPS 的 33 毫秒时间预算内完成原始帧和 AI 帧的渲染，需要开发者配合帧步调方案以确保稳定输出。

此外，针对开发者关心的带宽问题，James McNiven 列举了三个层面的优化：神经网络加速器本身降低复杂内容的带宽占用；NSS 提供可调节模式，允许开发者在画质与带宽之间取舍，最高可实现 70% 的带宽节省；光线追踪单元的硬件升级则额外贡献约 13% 的带宽降低，且随着未来光线追踪内容占比提升，这一收益还将扩大。

软件生态的同步成熟是此次发布的关键差异化因素。Arm 在 Mali G2-Ultra NX 亮相前两年便开始布局神经图形开发套件，目前已提供 NSS、NFRU、NSSD 模型，以及面向 Unreal Engine 的插件、Vulkan ML 扩展和性能调优工具。Arm 还启动了 NSSD 早期访问计划和神经图形模型库，目标是将已有游戏的集成周期缩短至 3-6 个月，全新作品开发压缩至 18 个月以内。这一开放策略已吸引中国本土厂商的深度参与——小米已宣布其玄戒 O3 芯片采用 Mali G2-Ultra NX，而 Arm 上海工程团队正与腾讯游戏、网易、Unity 中国等合作伙伴紧密协作，推动神经图形技术在主流手游中的落地。

作为 CSS for Mobile 2 平台的核心组成部分，Mali G2-Ultra NX 并非孤立升级。该平台还包括 C2 CPU 集群（支持 SME2，较前代 1.7 倍更快执行轻量级 AI 模型）、SI L2 互联以及系统 IP，共同针对 AI 代理这类新型工作负载（延迟敏感、突发性、内存密集型）进行协同优化。Arm 强调，AI 增强图形将逐步成为行业标配，但传统渲染不会消失，未来硬件资源会持续向神经网络加速倾斜，同时保持对传统管线的演进。迄今为止，Arm Mali GPU 累计出货量已超过 140 亿颗，这一规模为其将神经图形技术普及至全球移动生态系统提供了独特基础。随着《光影新生》等商业标题的亮相和开放工具链的完善，Arm 正试图证明：在有限的功耗和散热空间里，AI 并非榨取更多性能的权宜之计，而是改写移动游戏规则的长期解法。