Arm ha presentado CSS for Mobile 2, su nueva plataforma de referencia para SoC móviles de gama alta, combinando los núcleos C2-Ultra y C2-Pro con la GPU Mali G2-Ultra NX, un nuevo interconector y una pila de software actualizada. La inteligencia artificial pasa a formar parte tanto del procesamiento general como del propio renderizado gráfico.
La evolución no se limita a acelerar modelos mediante una NPU independiente. El nuevo clúster de CPU duplica sus recursos SME2, mientras que Mali G2-Ultra NX incorpora aceleradores neuronales directamente dentro de sus núcleos de sombreado para reconstrucción de imagen, generación de fotogramas y eliminación de ruido. Arm promete además mejoras tradicionales de CPU y GPU cuando la IA no interviene.
C2-Ultra y C2-Pro toman el relevo en la nueva plataforma móvil
CSS for Mobile 2 introduce C2-Ultra como nuevo núcleo de máximo rendimiento y C2-Pro como alternativa más eficiente, dejando atrás las denominaciones Lumex empleadas por Arm en la generación anterior. La compañía no ha presentado, al menos por ahora, un sustituto directo del C1-Premium intermedio.
Una implementación de referencia combina dos C2-Ultra, seis C2-Pro y dos unidades SME2, aunque esta distribución no constituye una configuración obligatoria. Los fabricantes pueden modificar el número de núcleos, utilizar componentes de forma independiente o combinarlos con propiedad intelectual propia o de terceros.
Esta flexibilidad resulta especialmente importante porque CSS no es un procesador terminado que vaya directamente dentro de un móvil. Arm proporciona una base de CPU, GPU, interconexión y software que fabricantes de chips pueden adaptar a sus necesidades de consumo, superficie, rendimiento o diferenciación.
Una configuración similar podría encajar, por ejemplo, con futuros SoC de MediaTek, aunque Arm no ha identificado oficialmente ningún Dimensity concreto como destinatario de ese diseño. Samsung podría igualmente utilizar los nuevos núcleos de CPU y sustituir Mali por su propia solución gráfica basada en tecnología Radeon.
Hasta un 15% más de rendimiento monohilo y un 12% en multihilo
Frente a la generación anterior, Arm atribuye al nuevo clúster hasta un 15% más de rendimiento en un solo hilo y un 12% adicional en cargas multihilo. La compañía habla igualmente de mejoras de hasta el 15% en navegación web y del 12% al abrir aplicaciones.
Son avances apreciables, aunque el mayor énfasis de esta generación se encuentra en las cargas de inteligencia artificial. El clúster de ejemplo incorpora dos unidades SME2, duplicando la capacidad disponible frente a la configuración anterior, para ejecutar operaciones matriciales directamente desde la CPU.
Según las pruebas internas de Arm, esa ampliación permite alcanzar hasta 1,7 veces más rendimiento con los modelos de IA evaluados. La compañía está orientando estos recursos hacia reconocimiento y procesamiento de voz, recuperación de información, razonamiento y otras tareas que se benefician de ejecutarse localmente con baja latencia.
En un flujo completo de IA agéntica que incluye distintas etapas, una configuración formada por dos C2-Ultra y dos unidades SME2 completó el trabajo un 24% más rápido que la plataforma previa basada en C1-Ultra. Es una diferencia importante porque este tipo de cargas no depende únicamente de ejecutar un modelo.
La CPU se convierte en coordinadora de los agentes de IA
Arm plantea precisamente la CPU como una capa de coordinación para la IA agéntica. Un agente puede necesitar recuperar contexto, consultar una aplicación, ejecutar un modelo local, enviar otra parte del proceso a un acelerador específico y recurrir finalmente a un servicio en la nube.
C2 se encargaría de mantener el estado de esa tarea y decidir dónde debe ejecutarse cada fase. En este escenario, una mayor velocidad monohilo reduce la latencia entre acciones, mientras que el aumento de rendimiento multihilo permite mantener simultáneamente procesos de recuperación, inferencia y aplicaciones.
El nuevo interconector SI L2 busca mejorar el movimiento de datos entre CPU, GPU y otros recursos de cálculo, aportando coherencia, controles de calidad de servicio, mayor ancho de banda y menor latencia. El objetivo es evitar que una plataforma con múltiples aceleradores termine perdiendo eficiencia precisamente al mover información entre ellos.
Arm está extendiendo además su trabajo de optimización hasta la implementación física. Sus socios pueden valorar rendimiento, consumo y superficie del chip antes de integrar la propiedad intelectual en el SoC definitivo, reduciendo parte del trabajo necesario para convertir los diferentes bloques en un producto comercial.
Mali G2-Ultra NX mete aceleradores neuronales dentro de la GPU
La otra gran novedad es Mali G2-Ultra NX, la primera GPU Mali que Arm define como nativa para IA. En lugar de depender exclusivamente de un acelerador externo, incluye hardware neuronal integrado en los propios núcleos de sombreado y conectado al mismo sistema de memoria, cachés coherentes y estructuras de control que utiliza la parte gráfica convencional.
El propósito es reducir movimientos innecesarios de datos y permitir que el renderizado tradicional y el procesamiento neuronal trabajen dentro de una misma canalización gráfica. Arm introduce inicialmente tres tecnologías que recuerdan inevitablemente a las estrategias utilizadas por NVIDIA, AMD e Intel en PC.
Neural Super Sampling, denominado NSS, reconstruye una imagen de mayor resolución partiendo de un renderizado inferior. Neural Frame Rate Upscaling o NFRU genera fotogramas intermedios para aumentar la frecuencia mostrada, mientras que NSSD combina supermuestreo neuronal, reconstrucción y eliminación de ruido en escenas con trazado de rayos.
En términos prácticos, NFRU puede transformar una renderización a 30 FPS en una salida de 60 FPS sin tener que calcular cada fotograma completo mediante el procedimiento tradicional. Arm plantea incluso esta tecnología como una vía para mantener experiencias móviles a 120 FPS dentro de límites razonables de consumo.
Hasta cuatro veces más eficiencia utilizando renderizado neuronal
La demostración Neural Dawn combina NFRU y NSSD para mostrar hasta dónde pretende llevar Arm estas técnicas. En sus propias mediciones, el conjunto alcanzó hasta cuatro veces más eficiencia de rendimiento y redujo hasta un 70% el tráfico hacia memoria externa frente al renderizado nativo.
Ahorrar ese trabajo gráfico abre margen para utilizar características mucho más exigentes. Arm considera que tecnologías de Unreal Engine como MegaLights podrían resultar viables en dispositivos móviles gracias a parte de la capacidad liberada mediante reconstrucción neuronal y generación de fotogramas.
Eso no significa que Mali G2-Ultra NX dependa completamente de IA para mejorar. La arquitectura estrena el mayor cambio en el conjunto de instrucciones de Mali durante siete generaciones, acompañado por un motor de ejecución rediseñado y hasta el doble de registros disponibles para sombreadores complejos.
Arm cifra la mejora en hasta un 24% en pruebas gráficas y un 14% en juegos sin utilizar procesamiento neuronal frente a la generación anterior. Por tanto, incluso los títulos que no implementen NSS, NFRU o NSSD deberían beneficiarse del nuevo hardware.
El trazado de rayos también recibe una tercera generación
Mali G2-Ultra NX incorpora la tercera generación de la Ray Tracing Unit de Arm, aumentando las capacidades dedicadas al trazado de rayos y añadiendo soporte por hardware para Opacity Micromaps.
Esta última tecnología permite manejar con mayor eficiencia geometría transparente especialmente compleja, evitando parte del coste que supondría procesarla mediante técnicas convencionales de ray tracing. Elementos como vegetación, rejillas u otros objetos con numerosos detalles y transparencias pueden beneficiarse especialmente de este enfoque.
La suma de aceleradores neuronales y mejoras tradicionales deja clara la dirección elegida. Arm intenta que el salto gráfico de los futuros SoC no dependa exclusivamente de hacer una GPU cada vez mayor y consumir más energía, sino de reducir cuánto trabajo necesita renderizarse de forma convencional.
Los primeros dispositivos basados en C2-Ultra, C2-Pro y Mali G2-Ultra NX comenzarán a aparecer durante las próximas semanas, según Arm. A partir de ahí llegará la parte decisiva: comprobar cómo los fabricantes implementan esta propiedad intelectual y cuánto de las cifras presentadas hoy puede mantenerse dentro de los límites térmicos de un smartphone comercial.
Vía: NotebookCheck
