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电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）在移动互联网与游戏产业深度融合的当下，用户对移动端游戏体验的期待持续攀升 —— 更清晰的画质、更流畅的帧率、更长的续航能力。然而，要在移动端实现 PC 级的显示性能是一项非常艰巨的任务。
Arm 终端事业部产品管理总监 Steve Steele 表示，Arm 始终专注于为市场提供高能效的计算能力，特别是针对当下 AAA 手游中常见的高分辨率图形工作负载。随着 AI 与实时图形技术的深度融合，行业需要具备紧密集成、高性能且高能效的基于 GPU 的 AI。而让开发者能在 GPU 上轻松运行 AI，正是Arm 推出Arm 神经技术（Arm Neural Technology）的核心驱动力。
在 SIGGRAPH 上，Arm 公司发布了 Arm 神经技术，该技术为业界首创，并将专用神经加速器引入 2026 年推出的 Arm GPU。这项技术能将用于图形渲染的 GPU 性能提升至更高水平，为当今始于手游领域更为复杂的移动端内容减少了多达 50% 的 GPU 工作负载。
在亚太市场，《王者荣耀》《和平精英》《天堂 M》等热门手游不仅拉动巨额消费，更将移动设备的图形性能推向极限 —— 它们对分辨率、帧率、光影细节的极致要求，倒逼硬件与软件技术必须持续突破。Steve Steele 指出，这些大型移动游戏正是 Arm 设计 GPU 的关注点，旨在为移动端用户带来高水平的画质呈现。
过去几年，Arm 始终致力于突破移动端图形性能极限。2022 年推出光线追踪、可变速率着色等功能；2023 年引入延迟顶点着色技术；此前，Arm 精锐超级分辨率技术（Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR）通过基于着色器的高效算法，为现有的移动设备带来了高质量的优化升级效果，已面向所有手游开发者开放。
而 Arm 神经技术的推出是新的里程碑。
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时域超级采样（TSS）的性能限制，它可以跨条件和内容类型进行泛化，更有效地适应运动动力和识别锯齿模式。
Arm NSS 在典型的管线中包含三个步骤：
·预处理：将输入数据（颜色、运动向量、深度）整理为张量格式；
·神经推理：通过使用 Vulkan ML 扩展在神经加速器上运行；
·后处理：利用模型输出重建最终图像。
在 Arm 的 “魔法城堡” 演示中，通过使用 Arm NSS，GPU 工作负载可降低 50%，且在持续性能的设定下，当模型以 540p 分辨率渲染时，能在四毫秒内优化升级至 1080p。Steve Steele 称，Arm NSS 只是此次发布的 Arm 神经技术的首个用例，另外还有两个新用例正在开发中，不久后将与大家见面：
第一个新用例是神经帧率提升（Neural Frame Rate Upscaling, NFRU），它通过采集连续两帧画面并生成中间帧，直接提升帧率。该神经网络与 Arm 为其 GPU 新增的硬件紧耦合，可加速运动向量的生成，用于追踪像素在场景中的移动轨迹。这项技术可通过较低成本，将 30 FPS 的内容优化升级至 60 FPS。
第二个新用例是神经超级采样与降噪（Neural Super Sampling and Denoising, NSSD），这是一套面向光线追踪内容的 Arm NSS 的扩展技术。通过将路径追踪与 NSSD 这类神经网络相结合，每个像素只需发射少量光线，再借助神经技术重建缺失细节，不仅能从相邻像素推断数据，还能利用历史帧信息进行补充。
除了发布 Arm 神经技术之外，Arm 还推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件，旨在将 AI 渲染集成到现有的工作流程中，使得开发者能够在硬件面世前一年就能着手进行开发。套件中的所有 Arm 神经技术都将全面开放，其中包括游戏工作室重新训练模型所需的模型架构、权重和工具。目前，该开发套件已得到 Enduring Games、Epic Games（虚幻引擎）、网易游戏、Sumo Digital、腾讯游戏和 Traverse Research 等合作伙伴的支持。
该开发套件专为手游打造，涵盖集成和定制 AI 视觉效果所需的各项资源，其中包括：
·虚幻引擎（Unreal Engine）插件
·基于 PC 的 Vulkan 模拟
·更新的分析工具
·通过 GitHub 和 Hugging Face 提供的完全开放的模型
·面向 Vulkan 的 Arm 机器学习（ML）扩展
据 Steve Steele 介绍，该套件的核心是虚幻引擎（Unreal Engine）插件，开发者只需点击几下，就能将 Arm NSS 集成到游戏中；同时还包含开放格式的模型，这些模型将被推送至 Hugging Face，也会纳入开发套件。
同时，由于硬件问世尚需时日，套件中还包含了面向 Vulkan 的 Arm ML 扩展的完整 PC 模拟器。这样一来，开发者就能在桌面端运行整个技术栈，验证模型在其内容上的表现。如果开发者想将其集成到自有引擎中，套件中也提供了丰富的示例代码和文档。此外，Arm 也宣布了 NFRU 和 NSSD 两个用例的早期访问计划。与 Arm NSS 不同，这两项用例暂时缺少 Arm ASR 那样的技术生态作为支持，因此 Arm 正积极招募游戏工作室加入开发，协助 Arm 完善技术，为未来的公开发布做准备。
从核心来看，Arm 已制定了一套神经技术路线图，而开发者所需的 GPU 内置神经加速器，将在 2026 年的 Arm GPU 产品中实现。
Arm 终端事业部产品管理总监 Steve Steele 表示，Arm 始终专注于为市场提供高能效的计算能力，特别是针对当下 AAA 手游中常见的高分辨率图形工作负载。随着 AI 与实时图形技术的深度融合，行业需要具备紧密集成、高性能且高能效的基于 GPU 的 AI。而让开发者能在 GPU 上轻松运行 AI，正是Arm 推出Arm 神经技术（Arm Neural Technology）的核心驱动力。
在 SIGGRAPH 上，Arm 公司发布了 Arm 神经技术，该技术为业界首创，并将专用神经加速器引入 2026 年推出的 Arm GPU。这项技术能将用于图形渲染的 GPU 性能提升至更高水平，为当今始于手游领域更为复杂的移动端内容减少了多达 50% 的 GPU 工作负载。
移动端图形渲染更具挑战
全球移动游戏市场正以惊人的速度增长，数据显示，仅去年全球移动游戏总时长就高达 3900 亿小时，移动设备不仅是大多数游戏的运行载体，更贡献了近半数的游戏营收。然而，移动设备受限于体积、功耗与散热，需在有限硬件资源下平衡 “高画质” 与 “长续航”。传统图形渲染中，高分辨率、复杂光影（如光线追踪）、密集几何场景会带来巨量 GPU 工作负载，直接导致帧率下降、设备发烫或续航缩水。在亚太市场，《王者荣耀》《和平精英》《天堂 M》等热门手游不仅拉动巨额消费，更将移动设备的图形性能推向极限 —— 它们对分辨率、帧率、光影细节的极致要求，倒逼硬件与软件技术必须持续突破。Steve Steele 指出，这些大型移动游戏正是 Arm 设计 GPU 的关注点，旨在为移动端用户带来高水平的画质呈现。
过去几年，Arm 始终致力于突破移动端图形性能极限。2022 年推出光线追踪、可变速率着色等功能；2023 年引入延迟顶点着色技术；此前，Arm 精锐超级分辨率技术（Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR）通过基于着色器的高效算法，为现有的移动设备带来了高质量的优化升级效果，已面向所有手游开发者开放。
而 Arm 神经技术的推出是新的里程碑。
移动端图形渲染的新世代
Arm 神经技术带来了很多关键性的创新，使开发者能够轻松部署先进的神经渲染技术。其中一项代表性技术是 Arm 神经超级采样（Arm Neural Super Sampling, Arm NSS），该技术通过 API 兼容的方式提供一个 Arm ASR 的升级方案。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时域超级采样（TSS）的性能限制，它可以跨条件和内容类型进行泛化，更有效地适应运动动力和识别锯齿模式。
Arm NSS 在典型的管线中包含三个步骤：
·预处理：将输入数据（颜色、运动向量、深度）整理为张量格式；
·神经推理：通过使用 Vulkan ML 扩展在神经加速器上运行；
·后处理：利用模型输出重建最终图像。
在 Arm 的 “魔法城堡” 演示中，通过使用 Arm NSS，GPU 工作负载可降低 50%，且在持续性能的设定下，当模型以 540p 分辨率渲染时，能在四毫秒内优化升级至 1080p。Steve Steele 称，Arm NSS 只是此次发布的 Arm 神经技术的首个用例，另外还有两个新用例正在开发中，不久后将与大家见面：
第一个新用例是神经帧率提升（Neural Frame Rate Upscaling, NFRU），它通过采集连续两帧画面并生成中间帧，直接提升帧率。该神经网络与 Arm 为其 GPU 新增的硬件紧耦合，可加速运动向量的生成，用于追踪像素在场景中的移动轨迹。这项技术可通过较低成本，将 30 FPS 的内容优化升级至 60 FPS。
第二个新用例是神经超级采样与降噪（Neural Super Sampling and Denoising, NSSD），这是一套面向光线追踪内容的 Arm NSS 的扩展技术。通过将路径追踪与 NSSD 这类神经网络相结合，每个像素只需发射少量光线，再借助神经技术重建缺失细节，不仅能从相邻像素推断数据，还能利用历史帧信息进行补充。
除了发布 Arm 神经技术之外，Arm 还推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件，旨在将 AI 渲染集成到现有的工作流程中，使得开发者能够在硬件面世前一年就能着手进行开发。套件中的所有 Arm 神经技术都将全面开放，其中包括游戏工作室重新训练模型所需的模型架构、权重和工具。目前，该开发套件已得到 Enduring Games、Epic Games（虚幻引擎）、网易游戏、Sumo Digital、腾讯游戏和 Traverse Research 等合作伙伴的支持。
该开发套件专为手游打造，涵盖集成和定制 AI 视觉效果所需的各项资源，其中包括：
·虚幻引擎（Unreal Engine）插件
·基于 PC 的 Vulkan 模拟
·更新的分析工具
·通过 GitHub 和 Hugging Face 提供的完全开放的模型
·面向 Vulkan 的 Arm 机器学习（ML）扩展
据 Steve Steele 介绍，该套件的核心是虚幻引擎（Unreal Engine）插件，开发者只需点击几下，就能将 Arm NSS 集成到游戏中；同时还包含开放格式的模型，这些模型将被推送至 Hugging Face，也会纳入开发套件。
同时，由于硬件问世尚需时日，套件中还包含了面向 Vulkan 的 Arm ML 扩展的完整 PC 模拟器。这样一来，开发者就能在桌面端运行整个技术栈，验证模型在其内容上的表现。如果开发者想将其集成到自有引擎中，套件中也提供了丰富的示例代码和文档。此外，Arm 也宣布了 NFRU 和 NSSD 两个用例的早期访问计划。与 Arm NSS 不同，这两项用例暂时缺少 Arm ASR 那样的技术生态作为支持，因此 Arm 正积极招募游戏工作室加入开发，协助 Arm 完善技术，为未来的公开发布做准备。
从核心来看，Arm 已制定了一套神经技术路线图，而开发者所需的 GPU 内置神经加速器，将在 2026 年的 Arm GPU 产品中实现。
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