Arm presenta CSS for Mobile 2: CPU C2, doble SME2 y GPU con red neuronal en el shader
La plataforma para móviles de segunda generación integra el clúster C2, la Mali G2-Ultra NX y el interconectado SI L2, con el foco puesto en cargas de agentes de IA en el dispositivo.
Arm ha presentado en Shanghái la segunda generación de su subsistema de cálculo para móviles, CSS for Mobile 2. Lo hizo en el evento Arm Everywhere China del 8 de septiembre, y la plataforma llega con clúster de CPU C2, GPU Mali G2-Ultra NX e interconectado de sistema SI L2. El discurso de fondo: cuando la IA pasa de responder preguntas a planificar y ejecutar tareas por su cuenta, el reparto de trabajo dentro del teléfono cambia.
El CPU como orquestador
El clúster C2 combina C2-Ultra, C2-Pro y dos motores SME2, uno más que en la generación anterior. Arm cifra en 1,7 veces la mejora de rendimiento sobre los últimos modelos de IA y en un 15% la ganancia en monohilo, medida con GeekBench 6.3. A igual rendimiento, el consumo baja hasta un 38%. El 1,7 no sale del benchmark general: corresponde al rendimiento de operaciones matriciales en modelos concretos, y el responsable es el SME2 duplicado. En voz a texto, con los modelos Moonshine y Parakeet, C2-Ultra recorta un 40% la latencia frente al C1-Ultra; la recuperación de memoria sube un 41% y la generación de instrucciones con modelos de lenguaje pequeños, un 25%. Contando el flujo completo, un 24%. La plataforma admite además nodos de 2 nm, y los socios pueden colocar más unidades SME2 en procesos más avanzados.
Daniel Lu, responsable de producto de CPU para IA en el borde de Arm, puso las cifras en contexto en la ronda de prensa: una NPU de gama alta ronda los 100 a 200 TOPS, mientras que un clúster de CPU con SME equivale a unos 5 a 6 TOPS. Lo muy denso en cálculo va a GPU o NPU; el terreno del CPU son los modelos pequeños que caben en el presupuesto energético local. Y avisó de que aquí manda la latencia, no el pico: perseguir el pico puede empeorar la latencia. Para el cuello de botella de memoria, el clúster usa L2 privada más una L3 compartida grande, y admite hasta 14 núcleos según lo que evalúe cada socio.
GPU con CNNs dentro del shader
La Mali G2-Ultra NX es la primera Mali con arquitectura nativa de IA: mete aceleradores neuronales en los propios núcleos de shader, de modo que el trabajo neuronal corre en paralelo a gráficos y cómputo y reutiliza la caché del GPU. Deyan Lazarov, product manager de IA en el borde, aclaró que usan redes convolucionales, no Transformers: no generan imagen de la nada, parten del fotograma renderizado y hacen superresolución y reconstrucción de detalle. Sobre eso se apoyan las tres técnicas de aceleración: NSS, NFRU y NSSD. En la demo montada con Sumo Digital sobre Unreal, NFRU y NSSD dan hasta 4 veces más eficiencia y recortan hasta un 70% el tráfico de memoria externo.
El presupuesto de tiempo es el de siempre: a 30 FPS hay unos 33 ms por fotograma para renderizar el original e insertar el generado, y esta generación solo mete una trama de IA entre dos renderizadas. En el lado clásico, el nuevo motor de ejecución es la mayor actualización de ISA de las últimas siete generaciones de Mali, con el doble de registros por thread warp, y las unidades de trazado de rayos de tercera generación aceleran por hardware los microtriángulos de opacidad. Arm habla de hasta un 24% más en benchmarks, un 14% en juegos sin IA y 120 FPS sostenidos. El SI L2 cierra el conjunto y da soporte a LPDDR6, LPDDR5X y LPDDR5.
Will Abbey, vicepresidente ejecutivo y responsable comercial, soltó el dato de escala: 350.000 millones de chips basados en Arm enviados por sus socios. Con 22 millones de desarrolladores y piezas como KleidiAI, el Arm AI Portal o su servidor MCP, la compañía quiere que el acceso a SME2 no obligue a cambiar el flujo de trabajo. Alipay, OPPO y vivo ya lo usan, Alibaba mostró Qwen-Audio en el evento y hay integraciones en marcha con NetEase, Tencent Games, Papergames, Unity China y Unreal.
Todo lo anterior son cifras de Arm, no de terceros, y no hay fechas para los primeros terminales con la plataforma. Ahí está la pregunta útil: cuánto de esto sobrevive al contacto con un móvil real, con su thermal throttling y su batería.
