Сегодня 22 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Мобильная графика Arm станет производительнее — в GPU встроят нейронные ускорители

Arm сообщила, что следующее поколение её мобильных графических процессоров, которое выйдет в 2026 году, будет использовать нейронные технологии, обеспечивающие более высокое качество изображения и повышенную производительность. Компания также представила программный интерфейс (API) для разработчиков, чтобы они могли начать работу с ним уже сегодня, не дожидаясь появления нового оборудования.

 Источник изображений: Arm

Источник изображений: Arm

В первую очередь Arm рассматривает использование нейронного ускорения для масштабирования графики до более высокого разрешения без ущерба для производительности. Среди других предполагаемых сценариев — удвоение частоты кадров с помощью интерполяции и повышение качества изображения за счёт трассировки пути в реальном времени на мобильных устройствах с меньшим количеством лучей на пиксель.

«Поскольку ИИ всё больше сливается с графикой реального времени, нам необходим ИИ на базе графических процессоров, который был бы интегрированным, производительным и, что особенно важно, энергоэффективным. Упрощение разработки ИИ на графических процессорах для разработчиков стало движущей силой технических инноваций, о которых мы здесь говорим», — заявил научный сотрудник Arm в области ИИ и платформ для разработчиков Герайнт Норт (Geraint North).

Arm отказалась раскрывать подробную техническую информацию о нейронных ускорителях до анонса следующего поколения графических процессоров Mali. Известно лишь, что они будут размещаться в шейдерных ядрах, а производительность нейросетей будет масштабироваться в зависимости от их количества в конкретной реализации GPU. Архитектура Arm пятого поколения предусматривает конфигурации вплоть до 16 ядер.

В прошлом году Arm анонсировала технологию масштабирования Arm Accuracy Super Resolution (Arm ASR), позволяющую игре рендерить изображение с более низким разрешением и применять алгоритм масштабирования, снижая затраты на обработку кадра при сохранении качества. Новая технология Neural Super Sampling (NSS) на базе аппаратного нейронного ускорителя способна масштабировать картинку с 540p до 1080p за 4 мс на кадр и снижать нагрузку на графический процессор на 50 %.

«Рендеринг в реальном времени с использованием искусственного интеллекта быстрее, чётче и энергоэффективнее. Таким образом, NSS может создавать выходные данные того же качества с использованием входных данных более низкого качества или даже более высокого качества с теми же входными данными», — заявил Норт.

Arm также представила технологии Neural Frame Rate Upscaling (NFRU) и Neural Super Sampling and Denoising (NSSD). NFRU повышает частоту кадров путём создания промежуточного кадра из двух последовательных кадров. «Нейронная сеть также тесно связана с новым оборудованием, которое мы добавим к нашим графическим процессорам для ускорения генерации векторов движения, отслеживающих перемещение пикселей между кадрами. Это позволит очень дёшево масштабировать контент, работающий с частотой 30 кадров в секунду, до 60 кадров в секунду», — пояснил Норт.

Технология NSSD предназначена для обеспечения качества изображения трассировки пути, которая, по словам Норта, слишком затратна с точки зрения вычислительных ресурсов даже на настольных системах: «Когда вы объединяете трассировку пути с нейронной сетью, вы фактически можете проецировать лишь небольшое количество лучей на пиксель в сцену, и вы можете использовать нейронную технологию для добавления недостающих деталей. Таким образом, нейронная сеть может экстраполировать данные не только из соседних пикселей, но и из предыдущих кадров».

Все эти новшества доступны разработчикам уже сегодня благодаря набору инструментов для разработки нейронной графики. В комплект входят плагины для Unreal Engine, позволяющие интегрировать нейронный суперсэмплинг в игру «всего за несколько кликов». Модели доступны в открытых форматах на GitHub и Hugging Face. Также доступна полная эмуляция расширений Arm ML Vulkan для ПК, что позволяет программистам использовать весь стек приложений, не дожидаясь выпуска мобильных чипов.

Arm — не первая компания, внедряющая нейронные технологии в чипы смартфонов. В частности, ИИ уже широко используется для управления функциями камеры. Компания Qualcomm, лицензиат Arm, расширяет возможности искусственного интеллекта своих смартфонных платформ благодаря нейронным процессорам (NPU). На прошлогодней выставке MWC компания Qualcomm продемонстрировала большую языковую модель с 7 млрд параметров, работающую на Android-смартфоне, и представила свой AI Hub для разработчиков.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
DeepSeek открыла исходный код DeepInfer — фреймворка для инференса своего ИИ 6 мин.
Meta оштрафовали на $25 млрд за обман пользователей — последствия скандала с Cambridge Analytica 15 мин.
Октябрьский фестиваль демоверсий «Играм быть» в Steam наводнил ИИ-мусор, и пользователи требуют перемен 24 мин.
Официальные подробности патча 2.5 для Cyberpunk 2077: стрельба с двух рук, контент по Edgerunners 2 и поддержка модов на консолях 3 ч.
Nvidia выпустила видеодрайвер, который ускорит компиляцию шейдеров в совместимых играх с минут до секунд 4 ч.
Xbox оценили в $150 млрд: частные инвесторы присматриваются к игровому бизнесу Microsoft на фоне слухов о продаже 4 ч.
Croteam анонсировала ураганный шутер Serious Sam: The Third Encounter — фанаты ждали этого 24 года 4 ч.
ИИ добрался до древнего кода: OpenAI научилась переносить программы с COBOL с точностью 97,9 % 5 ч.
AMD и Intel объединились, чтобы упростить запуск ИИ-моделей на процессорах x86 5 ч.
Слухи: спустя 18 лет и более полумиллиарда долларов Beyond Good and Evil 2 так и не выбралась из предпроизводства 6 ч.
Новая статья: EXPO, каким он должен быть: обзор комплекта памяти G.Skill Trident Z5 NeoX RGB DDR5-6000 CL36 32GB с профилем EXPO ULL 17 мин.
HPE компьютеризирует Луну — на луноход Astrolab FLIP установят ИИ-систему с секретным процессором 22 мин.
Nvidia и Siemens научили ИИ проектировать 3D-чипы — трудозатраты инженеров можно сократить на 95 % 24 мин.
Nvidia заткнёт деньгами узкие места в производстве ИИ-чипов — чтобы через три года выпускать в 2,5 раза больше ИИ-ускорителей 25 мин.
Amazon направит €16 млрд на расширение инфраструктуры в Германии в 2027 году 4 ч.
На заводе-долгострое Intel в Огайо оживление — спустя четыре года с начала стройки появился намёк на крышу 4 ч.
ИИ-фабрика за 14 дней: Nvidia представила модульные дата-центры на Vera Rubin в контейнерах 4 ч.
Памяти не хватает, цены растут: Samsung и SK hynix могут вернуть в параллельный импорт в России 6 ч.
В Британии украли 153 км кабелей связи — более 100 тысяч человек лишились интернета и телефонов 6 ч.
QNAP выпустила JBOD-массивы и карту расширения с поддержкой USB 4 7 ч.