Lors du SIGGRAPH 2025, Arm a annoncé le lancement de sa feuille de route pour les technologies neuronales, visant à intégrer des capacités de traitement graphique IA de niveau bureautique aux appareils mobiles grâce aux GPU Arm, lancés en 2026. La collaboration avec un plus large éventail d'acteurs du secteur au sein d'un écosystème ouvert permettra de réduire les obstacles à l'entrée dans le développement et la mise au point d'applications. Ce plan directeur devrait également réduire considérablement la consommation d'énergie lors des calculs d'affichage haute performance sur les appareils mobiles, stimulant ainsi la croissance du marché du jeu mobile.
Cai Wunan, directeur de la stratégie de marché de la division Produits terminaux d'Arm, a souligné qu'une part importante des consommateurs chinois et de la région Asie-Pacifique exigent des performances optimales sur leurs appareils mobiles pour des jeux fluides. Cela est particulièrement vrai pour les jeux aux graphismes dignes d'un ordinateur de bureau, comme « Genshin Impact » et « Honkai Impact 3 » de miHoYo, ainsi que pour les jeux de type battle royale comme « Fortnite ». Ces jeux sollicitent de plus en plus les performances du GPU, tout en mettant à rude épreuve l'autonomie des appareils mobiles.
Ainsi, à mesure que l'IA devient progressivement une technologie d'application pour appareils mobiles et est utilisée pour la prise de vue, la création de contenu ou l'amélioration de la productivité au bureau, le jeu vidéo est également devenu un projet d'application clé. Arm a également proposé le ray tracing, le shading à taux variable (VRS), le shading différé des vertex (DVS) etSuper résolution précise du bras (ASR)Des technologies telles que NVIDIA GeForce GTX 1060 et NVIDIA GeForce GTX 1060 sont utilisées pour permettre aux performances graphiques GPU des appareils mobiles de se rapprocher en permanence des niveaux de bureau.
La technologie de super-échantillonnage neuronal (NSS) d'Arm, présentée cette fois-ci, intègre davantage l'IA pour transformer des images basse résolution en images haute qualité en 4 millisecondes, offrant ainsi une qualité d'image supérieure dans les mêmes conditions. Par rapport au rendu plein écran traditionnel, Arm affirme que le NSS peut réduire la charge de travail du GPU jusqu'à 50 %, tout en réduisant efficacement la consommation d'énergie et la chaleur de l'appareil.
Selon Arm, comparée aux performances des cartes graphiques de bureau, la technologie proposée cette fois-ci est à peu près équivalente à l'effet de présentation DLSS 2 de NVIDIA, ce qui lui permet d'atteindre des performances d'affichage en ray tracing proches de celles des cartes graphiques GeForce RTX30. Parallèlement, le modèle d'IA n'occupe que 15 XNUMX jeux de paramètres, ce qui lui permettrait d'effectuer des calculs avec une consommation énergétique réduite et une efficacité accrue, et pourrait également être utilisé dans les configurations matérielles courantes des smartphones.
Nouvelles applications de l'imagerie neuronale : augmentation de la fréquence d'images et suppression du bruit
Arm a également annoncé le lancement de Neural Frame Rate Upscaling, qui génère des images intermédiaires pour augmenter le contenu natif de 30 ips à 60 ips, rendant l'image de sortie réelle plus stable.
Une autre fonctionnalité, le suréchantillonnage neuronal et la réduction du bruit (NSSD), utilise un nombre limité de rayons et l'IA pour déduire les détails des scènes de lancer de rayons, réduisant ainsi le coût de calcul élevé du lancer de rayons pour présenter l'image entière. Cette fonctionnalité permet également de présenter les effets du lancer de rayons plus efficacement et de réduire la consommation énergétique et la production de chaleur globales de l'appareil.
Extension Vulkan et architecture ouverte multiplateforme
Afin de favoriser l'adoption de cette technologie par l'industrie, Arm fournit des extensions d'apprentissage automatique pour l'API Vulkan, largement utilisée. Ces extensions incluent la prise en charge de l'utilisation d'images comme sources de tenseurs, l'intégration directe de technologies de type réseau neuronal dans le processus de rendu et la mise en place de la norme VGF (Vulkan Graph Format), permettant ainsi une utilisation plus large des modèles d'IA sur différents appareils mobiles compatibles avec l'API Vulkan.
Les développeurs peuvent rapidement intégrer la technologie NSS proposée à des moteurs comme Unreal Engine et Godot grâce au kit de développement de graphisme neuronal d'Arm. Arm a également rendu le format du modèle d'IA et les données de pondération open source via la plateforme Hugging Face, fournissant un environnement de simulation PC et un code d'exemple complet pour une vérification et un déploiement faciles.
Verrouiller la configuration du marché des jeux mobiles avec une stratégie ouverte, mais il existe toujours certaines conditions et restrictions
Arm a annoncé que sa technologie neuronale serait disponible en accès libre, mais certaines restrictions subsistent, notamment l'obligation pour le GPU d'intégrer un accélérateur neuronal, ce qui signifie que seuls les GPU Arm de nouvelle génération, dont le lancement est prévu en 2026, pourront pleinement l'exploiter. Une autre condition est la compatibilité avec la technologie Vulkan.
Quant à la technologie neuronale basée sur Arm, elle n'est actuellement disponible que pour les appareils de la plate-forme Android, il n'est donc pas prévu de l'utiliser pour des appareils tels que Windows sur Arm.
Cependant, les développeurs peuvent optimiser l'architecture des modèles, les outils d'entraînement et les données d'exécution selon leurs besoins, tout en conservant le contrôle sous-jacent. De nombreux développeurs de jeux chinois utilisent des versions spécialement modifiées d'Unreal Engine, tandis que d'autres, comme Tencent et NetEase, utilisent leurs propres moteurs. Cela permet l'intégration de bibliothèques, leur permettant d'utiliser la technologie neuronale basée sur Arm pour améliorer les performances des jeux.
