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面向AI原生计算的新布局
9月8日,在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上,Arm正式推出第二代移动终端计算子系统CSS for Mobile 2。该平台并非简单的参数升级,而是围绕“AI原生”理念,对移动计算平台进行系统性调整,覆盖CPU、GPU、系统互连和软件生态。
随着手机AI从问答式助手向能够理解意图、规划步骤并跨应用执行任务的智能体转变,移动端计算负载也发生变化。感知、记忆、推理、行动不断循环,对延迟、内存和多种计算资源协同提出了新的要求。
CPU与GPU分别应对智能体和图形需求
CSS for Mobile 2推出C2 CPU集群,经典配置为两颗C2-Ultra加六颗C2-Pro,并支持第二代可伸缩矩阵扩展SME2。Arm表示,C2-Ultra侧重单线程性能,用于应用启动、交互和智能体编排;C2-Pro提供持续性能,适合长时间任务。根据Arm在FPGA平台上的测试,C2 CPU集群相比上一代实现了单线程性能提升15%、多线程提升12%。
在图形方面,Arm推出首款AI原生Mali G2-Ultra NX GPU,将AI加速能力融入图形处理流程。该GPU支持神经超级采样、神经帧率提升以及神经超级采样与降噪等技术。Arm与Sumo Digital基于虚幻引擎5.5联合打造的游戏《光影新生》,在移动端实现了MegaLights全动态光照。
系统互连与生态推动端侧AI落地
为解决智能体工作流中的数据访问需求,CSS for Mobile 2采用SI L2系统互连,连接C2 CPU集群和Mali G2-Ultra NX,实现统一内存架构。Arm表示,相比上一代SI L1,SI L2将CPU访问DRAM的延迟降低了约45%,并支持LPDDR6。
软件生态方面,Arm推出Arm AI Portal,并通过KleidiAI与主流AI框架合作,帮助开发者调用硬件能力。Arm还提供神经图形开发套件,并开放相关模型和工具。整体来看,CSS for Mobile 2希望在手机功耗约束下,让智能体AI和AI原生图形能力进一步落地。
面向AI原生计算的新布局
9月8日,在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上,Arm正式推出第二代移动终端计算子系统CSS for Mobile 2。该平台并非简单的参数升级,而是围绕“AI原生”理念,对移动计算平台进行系统性调整,覆盖CPU、GPU、系统互连和软件生态。
随着手机AI从问答式助手向能够理解意图、规划步骤并跨应用执行任务的智能体转变,移动端计算负载也发生变化。感知、记忆、推理、行动不断循环,对延迟、内存和多种计算资源协同提出了新的要求。
CPU与GPU分别应对智能体和图形需求
CSS for Mobile 2推出C2 CPU集群,经典配置为两颗C2-Ultra加六颗C2-Pro,并支持第二代可伸缩矩阵扩展SME2。Arm表示,C2-Ultra侧重单线程性能,用于应用启动、交互和智能体编排;C2-Pro提供持续性能,适合长时间任务。根据Arm在FPGA平台上的测试,C2 CPU集群相比上一代实现了单线程性能提升15%、多线程提升12%。
在图形方面,Arm推出首款AI原生Mali G2-Ultra NX GPU,将AI加速能力融入图形处理流程。该GPU支持神经超级采样、神经帧率提升以及神经超级采样与降噪等技术。Arm与Sumo Digital基于虚幻引擎5.5联合打造的游戏《光影新生》,在移动端实现了MegaLights全动态光照。
系统互连与生态推动端侧AI落地
为解决智能体工作流中的数据访问需求,CSS for Mobile 2采用SI L2系统互连,连接C2 CPU集群和Mali G2-Ultra NX,实现统一内存架构。Arm表示,相比上一代SI L1,SI L2将CPU访问DRAM的延迟降低了约45%,并支持LPDDR6。
软件生态方面,Arm推出Arm AI Portal,并通过KleidiAI与主流AI框架合作,帮助开发者调用硬件能力。Arm还提供神经图形开发套件,并开放相关模型和工具。整体来看,CSS for Mobile 2希望在手机功耗约束下,让智能体AI和AI原生图形能力进一步落地。
面向AI原生计算的新布局
9月8日,在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上,Arm正式推出第二代移动终端计算子系统CSS for Mobile 2。该平台并非简单的参数升级,而是围绕“AI原生”理念,对移动计算平台进行系统性调整,覆盖CPU、GPU、系统互连和软件生态。
随着手机AI从问答式助手向能够理解意图、规划步骤并跨应用执行任务的智能体转变,移动端计算负载也发生变化。感知、记忆、推理、行动不断循环,对延迟、内存和多种计算资源协同提出了新的要求。
CPU与GPU分别应对智能体和图形需求
CSS for Mobile 2推出C2 CPU集群,经典配置为两颗C2-Ultra加六颗C2-Pro,并支持第二代可伸缩矩阵扩展SME2。Arm表示,C2-Ultra侧重单线程性能,用于应用启动、交互和智能体编排;C2-Pro提供持续性能,适合长时间任务。根据Arm在FPGA平台上的测试,C2 CPU集群相比上一代实现了单线程性能提升15%、多线程提升12%。
在图形方面,Arm推出首款AI原生Mali G2-Ultra NX GPU,将AI加速能力融入图形处理流程。该GPU支持神经超级采样、神经帧率提升以及神经超级采样与降噪等技术。Arm与Sumo Digital基于虚幻引擎5.5联合打造的游戏《光影新生》,在移动端实现了MegaLights全动态光照。
系统互连与生态推动端侧AI落地
为解决智能体工作流中的数据访问需求,CSS for Mobile 2采用SI L2系统互连,连接C2 CPU集群和Mali G2-Ultra NX,实现统一内存架构。Arm表示,相比上一代SI L1,SI L2将CPU访问DRAM的延迟降低了约45%,并支持LPDDR6。
软件生态方面,Arm推出Arm AI Portal,并通过KleidiAI与主流AI框架合作,帮助开发者调用硬件能力。Arm还提供神经图形开发套件,并开放相关模型和工具。整体来看,CSS for Mobile 2希望在手机功耗约束下,让智能体AI和AI原生图形能力进一步落地。
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面向AI原生计算的新布局
9月8日,在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上,Arm正式推出第二代移动终端计算子系统CSS for Mobile 2。该平台并非简单的参数升级,而是围绕“AI原生”理念,对移动计算平台进行系统性调整,覆盖CPU、GPU、系统互连和软件生态。
随着手机AI从问答式助手向能够理解意图、规划步骤并跨应用执行任务的智能体转变,移动端计算负载也发生变化。感知、记忆、推理、行动不断循环,对延迟、内存和多种计算资源协同提出了新的要求。
CPU与GPU分别应对智能体和图形需求
CSS for Mobile 2推出C2 CPU集群,经典配置为两颗C2-Ultra加六颗C2-Pro,并支持第二代可伸缩矩阵扩展SME2。Arm表示,C2-Ultra侧重单线程性能,用于应用启动、交互和智能体编排;C2-Pro提供持续性能,适合长时间任务。根据Arm在FPGA平台上的测试,C2 CPU集群相比上一代实现了单线程性能提升15%、多线程提升12%。
在图形方面,Arm推出首款AI原生Mali G2-Ultra NX GPU,将AI加速能力融入图形处理流程。该GPU支持神经超级采样、神经帧率提升以及神经超级采样与降噪等技术。Arm与Sumo Digital基于虚幻引擎5.5联合打造的游戏《光影新生》,在移动端实现了MegaLights全动态光照。
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为解决智能体工作流中的数据访问需求,CSS for Mobile 2采用SI L2系统互连,连接C2 CPU集群和Mali G2-Ultra NX,实现统一内存架构。Arm表示,相比上一代SI L1,SI L2将CPU访问DRAM的延迟降低了约45%,并支持LPDDR6。
软件生态方面,Arm推出Arm AI Portal,并通过KleidiAI与主流AI框架合作,帮助开发者调用硬件能力。Arm还提供神经图形开发套件,并开放相关模型和工具。整体来看,CSS for Mobile 2希望在手机功耗约束下,让智能体AI和AI原生图形能力进一步落地。
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9月8日,在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上,Arm正式推出第二代移动终端计算子系统CSS for Mobile 2。该平台并非简单的参数升级,而是围绕“AI原生”理念,对移动计算平台进行系统性调整,覆盖CPU、GPU、系统互连和软件生态。
随着手机AI从问答式助手向能够理解意图、规划步骤并跨应用执行任务的智能体转变,移动端计算负载也发生变化。感知、记忆、推理、行动不断循环,对延迟、内存和多种计算资源协同提出了新的要求。
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CSS for Mobile 2推出C2 CPU集群,经典配置为两颗C2-Ultra加六颗C2-Pro,并支持第二代可伸缩矩阵扩展SME2。Arm表示,C2-Ultra侧重单线程性能,用于应用启动、交互和智能体编排;C2-Pro提供持续性能,适合长时间任务。根据Arm在FPGA平台上的测试,C2 CPU集群相比上一代实现了单线程性能提升15%、多线程提升12%。
在图形方面,Arm推出首款AI原生Mali G2-Ultra NX GPU,将AI加速能力融入图形处理流程。该GPU支持神经超级采样、神经帧率提升以及神经超级采样与降噪等技术。Arm与Sumo Digital基于虚幻引擎5.5联合打造的游戏《光影新生》,在移动端实现了MegaLights全动态光照。
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CPU与GPU分别应对智能体和图形需求
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