電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃晶晶）日前，在ArmUnlocked上海站峰會上，Arm重磅推出智能終端專屬 Lumex CSS平臺。Lumex CSS是一套專為旗艦級智能手機及下一代個人電腦加速其人工智能 (AI) 體驗的先進計算平臺。

CSS是Arm推出的計算子系統(tǒng)，針對不同的應(yīng)用領(lǐng)域，提供包括Arm Neoverse 計算子系統(tǒng)、面向汽車行業(yè)的 Zena、面向移動市場的 Lumex、面向PC市場的Niva，以及面向物聯(lián)網(wǎng)和邊緣 AI的Orbis。

Lumex CSS 平臺集成了搭載第二代可伸縮矩陣擴展 (SME2) 技術(shù)的最高性能 ArmCPU、GPU及系統(tǒng) IP，不僅能助力生態(tài)伙伴更快將AI設(shè)備推向市場，還可支持桌面級移動游戲、實時翻譯、智能助手及個性化應(yīng)用等多樣的豐富體驗。



取消Cortex命名，Lumex平臺CPU采用新的命名規(guī)則

Arm高級副總裁兼終端事業(yè)部總經(jīng)理Chris Bergey表示，在終端業(yè)務(wù)方面，從Lumex 平臺開始，Arm引入新的命名規(guī)則。在這個新命名體系下，Lumex平臺里面的CPU系列會以C1-Ultra、C1-Premium、C1-Pro以及C1-Nano等名稱出現(xiàn)。這一命名體系清晰直觀，能讓整個行業(yè)和合作伙伴一目了然。同樣的命名體系也應(yīng)用于GPU產(chǎn)品線。例如，過去的 “Immortalis” 品牌，現(xiàn)統(tǒng)一采用 Lumex 體系下的Mali命名。關(guān)于面向汽車市場的 Zena CSS 平臺，Arm之前介紹過一些信息，但關(guān)于面向個人電腦的 Niva CSS 平臺，Arm尚未發(fā)布相關(guān)信息。

具體來看，搭載SME2的Armv9.3架構(gòu)在CPU、GPU方面都有較大提升。Arm C1-Ultra CPU是Arm至今推出的性能最強的CPU，其單線程峰值性能較上一代 Arm Cortex-X925 CPU提升高達 25%，非常適合處理嚴苛的 AI 與計算工作負載。針對功耗敏感型的用例，Arm C1-Pro CPU 較 Cortex-A725能效提升幅度達12%。



借助SME2實現(xiàn)AI就緒端側(cè)AI性能可提升達五倍，能效可提升三倍。顯著的性能提升還包括語音識別延遲改善超4.7倍，經(jīng)典大語言模型任務(wù)性能提升4.7 倍，生成式 AI 處理速度快2.8倍。

GPU方面，Mali G1-Ultra 集性能與能效于一身，性能提升20% 的同時，每幀能耗也降低9%。該 GPU 在 AI 與機器學習網(wǎng)絡(luò)上的推理速度比 Immortalis-G925 快上 20%，光線追蹤性能提升兩倍。

在CSS模式的交付方面，合作伙伴無論是希望選用RTL交付形式的技術(shù)授權(quán)方式，還是采用接近生產(chǎn)就緒的實現(xiàn)方案，Arm均能提供充分的靈活性與定制化能力，助力合作伙伴借助Lumex CSS快速推進項目，大規(guī)模交付具備旗艦級加速性能的豐富AI體驗。

SME2較前代性能的提升

此次，Arm在所有新推出的CPU平臺上全面啟用第二代可伸縮矩陣擴展(SME2) 技術(shù)，為開發(fā)者帶來更強的AI性能、更低的內(nèi)存占用，并讓端側(cè)AI運行更加流暢，尤其對于音頻生成、攝像頭推理、計算機視覺或聊天交互等對實時性要求嚴苛的應(yīng)用而言。SME2的推出，標志著端側(cè)AI 開發(fā)邁入對開發(fā)者更為友好的新時代。

Arm終端事業(yè)部產(chǎn)品管理副總裁James McNiven解析，SME2是SME的新一代版本。它新增了更多指令集，可進一步提升性能和能效。它支持更小的數(shù)據(jù)類型——具體而言是2 bit和4 bit，隨著每年高度量化模型的不斷增多，這類小數(shù)據(jù)類型在移動生態(tài)系統(tǒng)中的重要性正日益凸顯。這也是Arm將SME2 整合到Lumex 平臺中的原因所在。

Arm預(yù)計到2030年SME和SME2將為超30億臺設(shè)備新增超100億TOPS的計算能力。這將使端側(cè)AI能力實現(xiàn)指數(shù)級飛躍，它將降低成本、減少延遲、增強隱私，整體提升用戶體驗。對開發(fā)者而言，這意味著他們能更迅速地將創(chuàng)新成果推向市場。

借助Lumex，Arm助力下一代旗艦級智能手機的快速發(fā)展，讓AI真正實現(xiàn)個性化。它具備實時適配能力，從核心到上層進行了全面優(yōu)化，能將平臺級的智能體驗置于用戶的掌心。

提供額外2到6 TOPS算力，CPU算力對端側(cè)AI更友好

James McNiven表示，隨著AI應(yīng)用的日趨成熟，許多AI工作負載會從云端轉(zhuǎn)向端側(cè)。但云端與端側(cè)的混合模式將會長期共存——云端AI不會被取代，只是出于隱私考量，許多AI功能的運行需要同時滿足三個條件：隨時可用、低延遲交付，且必須在端側(cè)運行。從功能提供者的視角來看，讓用戶設(shè)備承載盡可能多的AI 工作負載以降低云端成本，亦是合理之舉。

因此，若某項工作負載需在端側(cè)運行，開發(fā)者接下來要做的決策是該讓它在設(shè)備的哪個模塊上運行。如今的移動端系統(tǒng)級芯片 (SoC) 非常復(fù)雜，它們均配備 CPU（大部分計算工作負載在此運行）與高性能 GPU（專門處理圖形工作負載）。旗艦或高端智能手機還會搭載 NPU，作為 AI 工作負載的專用加速器。



從開發(fā)者的角度出發(fā)，他們大多需要較強的 CPU，從而進一步為工作負載提供更多靈活性。所以對于Arm來說，重點就是不斷的增強這些平臺的計算體驗。CPU 能夠帶來最大的靈活性，以實現(xiàn)整個生態(tài)系統(tǒng)普遍的性能。

那么，在引入SME2之后，CPU的AI性能得到了怎樣的提升呢？

進一步來說，根據(jù)具體的實現(xiàn)方案和運行頻率，第二代可伸縮矩陣擴展 (SME2) 在技術(shù)上可提供額外2到6 TOPS的算力。James McNiven解析，你可能會想“才 6 TOPS？而一些 NPU 已經(jīng)超過100 TOPS了?！毕啾戎逻@聽起來似乎并不突出。但實際情況是，對于低延遲、模型較小的AI任務(wù)，例如圖像預(yù)處理、語音識別或?qū)崟r語境助手，這種級別的算力不僅足夠，往往還綽綽有余。

更重要的是，當今許多 AI 工作負載受限于內(nèi)存帶寬，而非算力本身。因此，即使 NPU 擁有 100 TOPS 的算力，如果無法足夠快速地提供數(shù)據(jù)，這種峰值性能也難以被充分利用。通過啟用 SME2 直接在 CPU 核心上運行，能夠以低延遲訪問緩存和系統(tǒng)內(nèi)存，因此在處理這些規(guī)模小、頻繁觸發(fā)且對延遲敏感的任務(wù)時極為高效。因此，盡管 2 到 6 TOPS 的數(shù)值看似不高，但在實際應(yīng)用中的效率和響應(yīng)速度上，卻是一次巨大的躍升。此外，SME2 還帶來了可編程性優(yōu)勢。與功能固定的 NPU 不同，它能適應(yīng)不斷演進的各類 AI 模型和用例。

當然，NPU不會消失，GPU上的推理也不會被取代。Arm 深信不同的計算單元有不同的長處，各自針對不同類型的 AI 工作負載進行優(yōu)化。NPU擅長高吞吐量、大模型的推理任務(wù)，例如大語言模型 (LLM)、視覺 Transformer；GPU更適合并行性強、與圖形相關(guān)的 AI 任務(wù)，例如渲染加上 AI 圖形優(yōu)化升級；而搭載 SME2 的 CPU，則在需要與系統(tǒng)邏輯緊密集成的低延遲、持續(xù)在線的小模型任務(wù)中有卓越表現(xiàn)。

這些計算單元并非相互競爭，而是相輔相成。SME2 帶來了全新的靈活性，尤其對那些希望AI特性能夠在盡可能多的設(shè)備上運行的第三方開發(fā)者而言，這個靈活性意義重大，包括那些沒有專用NPU的設(shè)備。因為每一臺基于 Arm 架構(gòu)的智能手機都具備 CPU，且在不久的將來，許多智能手機都將支持啟用 SME2 的CPU 核心。這意味著開發(fā)者可以依賴一個一致且廣泛可用的 AI 加速層，無需擔心硬件碎片化的問題。

在AI計算時代，Arm 的產(chǎn)品體系從 IP 到計算子系統(tǒng) (CSS)，再到“AI 優(yōu)先”的計算平臺。這項著眼“平臺優(yōu)先”的產(chǎn)品戰(zhàn)略，整合了高性能 CPU/GPU 硬件、KleidiAI 軟件工具及集成庫，構(gòu)建起“芯片-軟件-工具”的端到端平臺。憑借卓越的性能、能效和可擴展性，該計算平臺能助力合作伙伴實現(xiàn)快速集成，降低研發(fā)復(fù)雜度與規(guī)?；L險，滿足 AI 時代的多樣化需求。