作者 | ZeR0
编辑 | 漠影
桌面级别的视觉效果，已经可以在移动设备上实现了！
芯东西8月13日报道，今日，Arm在国际图形顶级会议SIGGRAPH 2025上发布Arm神经技术（Arm Neural Technology），并将专用神经加速器引入2026年推出的Arm GPU。
Arm神经技术是业界首创在Arm GPU上增添专用神经加速器的技术，首次在移动设备上实现PC级别的AI图形性能，可将GPU图形渲染性能提升至更高水平，降低多达50%的GPU工作负载，并为未来实现更多端侧AI创新奠定基础。
Arm神经超级采样（Arm NSS）是Arm神经技术的首款应用，可将桌面级别的视觉效果引入手游。该AI图形优化升级技术能够以每帧4毫秒的速度，将分辨率从540p优化升级至1080p，即实现2倍的分辨率提升，且画质几乎与原生质量无异。
“Arm神经技术不仅适用于游戏领域，还将对神经摄像头工作负载等应用产生切实影响，为开发者在从画质优化升级到路径追踪等端侧用例中，提供大规模实现图形技术的强大工具。”Arm人工智能和开发者平台技术院士Geraint North说。
同时，Arm推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件，以便开发者不用等硬件面世，现在就能着手开发。
Arm终端事业部产品管理总监Steve Steele与芯东西等媒体进行了深入交流。他相信随着神经技术引入Arm GPU中，Arm生态系统的移动端图形性能将会实现突破。Arm与其它厂商最大的区别是拥有很多工具、软件及模型开源，在设备上市前就能为其生态伙伴带来技术赋能和价值。
一、4毫秒实现分辨率翻倍，画质精度接近英伟达DLSS2级别如今手游体验的期望越来越高，例如画面更清晰、操作更流畅、电池续航更长等等，手游开发者要在配置受限的移动设备上兼顾这些需求，压力重重。传统优化升级方法不够灵活，实时AI渲染又很吃硬件性能和耗电。
Arm神经技术的首款应用Arm神经超级采样（Arm NSS），则能直接应对上述挑战。
Arm NSS专为在搭载Arm神经技术的未来移动设备上实现实时性能而设计，但其具体的延迟表现还取决于GPU的配置、分辨率、用例等因素。
在Arm的“魔法城堡”演示中，对比传统的全帧渲染方法，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4毫秒就可优化升级至1080p。
从中节省出来的资源，既可用于降低游戏的整体功耗，也可用于提升帧率或增强视觉效果。
Arm NSS技术还能让开发者利用AI来保留表面细节、光照和运动清晰度，从而能够根据游戏需求灵活平衡视觉保真度和能耗。
Arm内部测试结果显示，Arm NSS已接近NVIDIA DLSS2级别的画质精度，但所使用的模型更小，且针对移动设备进行了优化。
其团队对Arm ASR、DLSS2以及AMD的超级分辨率锐画技术2（FSR2）进行了对比测试，收集了包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、空域-时域降参考熵差（STRRED）等多项指标，结果验证了Arm NSS的高水平表现。
二、用神经超级采样取代启发式方法，优化抗锯齿和时域稳定性Arm战略与生态部主任工程师Sergio Alapont认为，Arm NSS标志着移动端图形技术的重要创新，实现了实时超级分辨率，将时域一致性与感知质量相结合，带来远胜于传统技术的出色表现。
Arm NSS建立在Arm精锐超级分辨率技术（Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR）的基础之上。Arm ASR是一款面向移动设备，实现时域优化升级的开源解决方案，已被《堡垒之夜》、《无限暖暖》等游戏工作室采用。
Arm NSS引入了一种由机器学习驱动的时域超级采样方法，用经过学习的滤波器和稳定性提示取代了人工调优的启发式方法，并能够在移动端硬件的实时性限制内运行。
过去十年中，常用的抗锯齿技术时域超级采样（TSS）面临一些挑战。例如，TSS中常用的人工设计的启发式方法难以扩展，并且需要在不同内容中不断调整，鬼影、去遮挡伪影、时域不稳定性等问题依然存在，在与图像优化升级技术结合时变得更加棘手。
而Arm NSS通过一套从数据中学习且经过训练的神经模型，用非静态规则来克服这些限制。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使用以每像素一个样本渲染的540p帧序列进行训练。每帧与以每像素16个样本渲染的1080p真实标签（Ground Truth）图像配对。序列大约包含100帧，以帮助模型理解图像内容如何随时间变化。
模型采用递归式训练，在每次执行反向传播之前，会先对多帧序列进行前向传播。这使得网络能够随时间传播梯度，并学习如何累积信息。该网络采用时空损失函数进行训练，能对空域保真度和时域一致性方面的误差进行惩罚。
空域保真度用于确保单帧图像清晰、细节丰富且视觉准确，有助于保留边缘、纹理和精细结构。时域稳定性则抑制了连续帧之间可能出现的闪烁、抖动或其他形式的时域噪声。
Arm NSS网络采用具有跳跃连接的四层级UNet主干架构，通过三个编码器和解码器模块对输入数据进行下采样和上采样处理。
针对时域不稳定性问题，Arm NSS引入了两种关键反馈机制：一是将先前帧的隐藏特征前向传递，使网络能够学习变化与持续的部分；二是通过计算亮度导数来检测闪烁的细微特征，从而突显指示不稳定的时域差异。
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。
与Arm ASR等依赖手动调优的启发式方法不同，Arm NSS等机器学习方法具有三重优势：
能估计动态内核滤波器和参数，以逐像素粒度解决锯齿问题； 通过利用采集多帧历史状态的时域反馈，实现更出色的时域稳定性； 可针对新游戏内容进行调优，使开发者能进一步针对其特定游戏优化图像质量。最终，Arm NSS能够逐步扩展性能，利用更少的资源处理较高的分辨率，非常适合应用在硬件受限的移动设备上。
在540p到1080p的比较中，Arm NSS提升了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。与Arm ASR或AMD FSR2等非神经方法不同，Arm NSS无需反应掩码，即可处理粒子效果。
早期模拟数据显示，Arm NSS在1.5倍优化升级（平衡模式）下的运行时间约为Arm ASR的 75%，而在两倍优化升级（平衡模式）下则预计性能会优于Arm ASR。这一效率提升得益于用简化的推理过程取代了复杂的启发式方法。
对于未搭载神经加速器的移动设备，Arm ASR仍是经高度优化的可选方案。
Arm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使用神经图形开发套件，着手集成AI图形技术。
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，其中包含虚幻引擎插件、基于PC的Vulkan模拟、更新的分析工具，以及GitHub和Hugging Face上的开放模型和面向Vulkan的Arm机器学习（ML）扩展。
套件中的所有Arm神经技术都将全面开放，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。
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、Traverse Research等合作伙伴的支持。
虚幻引擎5插件实现了将Arm NSS集成到虚幻引擎中，使开发者能够快速将优化升级技术增加到他们的项目中，并预览在新一代移动设备上运行的游戏效果。该插件还与虚幻引擎的神经网络引擎（Neural Network Engine, NNE）框架结合，用于管理ML资源并与渲染图同步调度推理任务。
虚幻引擎5插件中运行的ML推理使用的是软件模拟。其性能并不能完全反映实际芯片上的预期表现。该插件的主要目标是支持实验和集成。
搭载Arm神经技术的2026年移动设备将能原生支持Vulkan ML扩展。
面向Vulkan的开放Arm ML扩展能让开发者将AI直接引入熟悉的渲染管线。传统Vulkan支持图形管线（Graphics Pipeline）和计算管线（Compute Pipeline），而Arm ML扩展还引入了第三种管线——专为神经网络推理而打造的图管线（Graph Pipeline）。因此，开发者能更轻易地将AI作为图形管线的原生部分整合到移动端渲染。
开发者可启用模拟层并使用扩展Vulkan头文件来运行使用了Vulkan ML扩展的内容。NNERuntimeRDGVulkanML就是很好的一个例证，它可通过虚幻引擎5插件来使用，并且它通过使用Vulkan ML扩展的原生后端，扩展了NNE框架。
对于构建神经渲染解决方案的ML工程师来说，Arm NSS是一个可部署、结构良好，且运行于图形管线内的推理示例。
结语：路线图持续扩展，预告明年全新神经技术应用Arm预计在2026年进一步扩展其神经技术应用路线图，推出利用AI实现帧率翻番而无需加倍渲染负载的神经帧率提升（Neural Frame Rate Upscaling），以及采用AI在移动设备上实现实时路径追踪，且每个像素只需发射更少光线的神经超级采样与降噪（Neural Super Sampling and Denoising）。这两项应用都将在硬件面世前推向市场。
Arm为开发者提供统一的开放平台股票股指配资，以帮助开发者更轻松地在Arm计算平台上跨各类端侧体验部署AI。通过这些新技术的开发，Arm正在实现能针对实际性能具备开放、可获取且优化提升的神经图形技术。
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