在刚刚结束的 SIGGRAPH 2025 大会上，Arm 发布了一项具有重要意义的技术 ——Arm 神经技术 (Arm Neural Technology)。这项技术将专用神经加速器引入 2026 年推出的 Arm GPU，为业界首创，有望重塑移动端图形性能格局，推动端侧 AI 创新迈向新高度。预计明年年底我们就能在市场上见到搭载这项技术的设备。

Arm 神经技术的核心在于为 GPU 增添专用神经加速器。据 Arm 终端事业部产品管理总监 Steve Steele 介绍，Arm 神经技术不仅能带来更出色的游戏体验，还能以更低的功耗实现这一点，让设备运行温度更低，续航更持久。

在传统的 GPU 架构中，图形渲染任务主要依赖 GPU 核心进行计算，但随着图形内容复杂度的不断增加，尤其是在运行复杂手游等应用时，GPU 负载压力巨大。而神经加速器的加入，可分担部分复杂的运算任务。

例如在处理复杂 3D 场景的光照效果和纹理细节时，神经加速器能够通过其优化的神经网络算法，快速分析并生成更逼真的效果，相较于以往，大大减轻了 GPU 的工作负担。

从技术原理层面深入剖析，该神经加速器运用先进的神经网络架构，采用了类似卷积神经网络（CNN）的结构，对图形数据进行逐层处理和特征提取。在图形渲染的过程中，针对图像的不同区域和元素，神经加速器可以智能识别并运用特定的算法进行优化。比如在渲染人物皮肤细节时，通过对大量皮肤纹理数据的学习和分析，能够生成更加细腻、真实的皮肤质感，而这一过程如果完全依赖传统 GPU 计算，不仅耗时久，且效果可能大打折扣。

这项技术带来的优势极为显著。以手游领域为例，对于当今复杂的移动端游戏内容，Arm 神经技术能够减少多达 50% 的 GPU 工作负载。

这意味着游戏开发者可以灵活选择利用节省下来的资源，或是降低游戏的整体功耗，延长移动设备的续航时间；或是提升游戏帧率，使游戏画面更加流畅，减少卡顿现象；亦或是增强游戏的视觉效果，如增加更多的光影特效、提高模型的精细度等。

在手游领域的实际应用中，以往 GPU 在处理海量的场景建模、角色动作以及复杂光照时，容易出现发热严重、帧率不稳定等问题。而借助 Arm 神经技术，GPU 工作负载减轻，发热问题得到缓解，同时游戏帧率能够稳定在较高水平，玩家在游戏过程中能够享受到更加丝滑流畅的操作体验，并且游戏中的场景和角色细节更加丰富，视觉沉浸感大幅提升。

除了游戏领域，Arm 神经技术还拥有广阔的应用前景。在神经摄像头工作负载方面，该技术有助于对摄像头拍摄的图像或视频进行实时优化。例如在拍摄夜景时，通过神经网络算法对画面进行分析和处理，能够有效提升画面亮度、降低噪点，同时保留画面中的细节信息，使拍摄出的夜景照片或视频更加清晰、美观。

再比如在视频会议场景中，也能利用神经技术对人物图像进行优化，提升人物的清晰度和色彩还原度，改善视频通话质量。

而为了让开发者能够充分利用这一新技术，Arm 同步推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件。这一举措无疑很有前瞻性，使得开发者能够在相关硬件面世前一年，也就是现在即刻就能着手进行开发工作。

据介绍，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。其中，基于 PC 的 Vulkan 模拟以及面向 Vulkan 的开放 Arm ML 扩展，可以让开发者可以将 AI 直接引入熟悉的渲染管线。传统 Vulkan 支持图形管线和计算管线，而 Arm ML 扩展引入的专为神经网络推理而打造的图管线，极大地方便了开发者将 AI 作为图形管线的原生部分整合到移动端渲染中。

此外，Arm 在神经技术领域已有清晰的未来规划。除了此次推出的首款应用 Arm 神经超级采样 (Arm Neural Super Sampling, Arm NSS) ，预计在 2026 年，Arm 将进一步扩展其神经技术应用路线图。

其中包括，神经帧率提升 (Neural frame Rate Upscaling) 技术将利用 AI 实现帧率翻番，且无需加倍渲染负载。这对于实时性要求极高的竞技类手游而言，能够在不增加硬件负担的情况下，为玩家提供更加流畅的游戏画面，抢占游戏操作先机。

神经超级采样与降噪 (Neural Super Sampling and Denoising) 技术也将推出，该技术采用 AI 在移动设备上实现实时路径追踪，并且每个像素只需发射更少光线，这将在提升图形渲染质量的同时，进一步降低 GPU 的运算量，提升移动设备的图形处理效率和能源利用率。

可以说，这次 Arm 神经技术的推出，是从技术创新到生态建设，再到未来规划，全方位展现了其推动端侧 AI 发展的决心和实力。随着相关硬件和技术的逐步落地，我们有理由相信在不久的将来，移动设备的图形性能将迎来质的飞跃，为广大用户带来更加卓越的使用体验。