Arm renueva su plataforma móvil con núcleos para IA agéntica y GPU con trazado de rayos por red neuronal
El CSS for Mobile 2 promete un 15% más de rendimiento monohilo, el doble de unidades SME2 y una GPU Mali con Neural Super Sampling que acerca los gráficos de escritorio a un presupuesto de 1 vatio.
Arm ha presentado en el evento Arm Everywhere China su plataforma de referencia para móviles, Compute Subsystem (CSS) for Mobile 2. La sucesora del Lumex CSS del año pasado llega con dos novedades que responden a la estrategia de la compañía: optimizaciones para cargas de trabajo de IA agéntica en el dispositivo y una nueva GPU con aceleración neuronal dedicada a gráficos, que según Arm permite calidad de escritorio gastando menos de un vatio.
El anuncio lo hizo Chris Bergey, vicepresidente ejecutivo de Edge AI en Arm, que defendió el desplazamiento de la IA hacia el borde. "Cuando cada interacción tiene que viajar a un centro de datos y volver, hay implicaciones de latencia, conectividad y coste de entregar esos servicios a enorme escala", afirmó. Los agentes de IA, que ejecutan razonamiento encadenado y coordinan múltiples aplicaciones, necesitan "múltiples CPU de alto rendimiento trabajando en paralelo", añadió.
Para eso, el clúster C2 presenta un nuevo núcleo insignia, el C2-Ultra, que Arm asegura ofrece hasta un 15% más de rendimiento monohilo que el C1-Ultra del año pasado. La mejora viene de un motor de ejecución más amplio, mejor predicción de saltos y una predicción de objetivo más precisa. En la configuración típica de gama alta, Arm sugiere dos C2-Ultra, seis C2-Pro de eficiencia y dos unidades SME2 (Scalable Matrix Extensions), el doble que el año pasado. Esto permite, según la compañía, acelerar hasta un 70% los modelos de lenguaje pequeños más recientes. El clúster incluye cachés privados por núcleo y una gran caché L3 compartida, unidos por la DynamIQ Shared Unit (DSU).
En el apartado gráfico, Arm ha presentado la Mali G2-Ultra NX, que define como la primera GPU Mali nativa de IA. Incluye un motor de ejecución nuevo, hardware de aceleración neuronal y una unidad de trazado de rayos de tercera generación. La novedad son las técnicas Neural Super Sampling (NSS) y Neural Frame Rate Upscaling (NFRU): la GPU renderiza solo una octava parte de los píxeles finales y la red neuronal reconstruye el resto. Arm afirma que con esto se puede mantener una sesión de juego a 30 fotogramas por segundo con escenas de trazado de rayos muy complejas, consumiendo menos de 1 vatio, y demuestra juegos a 60 fps. Además, la carga de trazado de rayos se reduce un 70%, lo que se traduce en un 30% más de rendimiento.
Los licenciatarios de Arm podrán combinar los núcleos a su gusto, como es habitual. También habrá variantes Premium y Pro de la GPU para equilibrar prestaciones y coste. Para facilitar la adopción, Arm ha publicado en GitHub el kit de desarrollo de gráficos neuronales y código de ejemplo, con soporte para Vulkan. A partir de aquí, los fabricantes de chips tienen que convertir los diseños en silicio real. Los primeros móviles con esta plataforma podrían aparecer el año que viene.
La apuesta de Arm es clara: meter los modelos de IA y la generación de gráficos en el mismo presupuesto energético que un móvil actual. Queda por ver si los resultados reales están a la altura de las cifras que presenta Arm, que no ha mostrado demos en directo ni ha publicado benchmarks independientes.
