Arm 今日（9 月 8 日）在上海舉辦的 Arm Everywhere China 年度大會上，正式推出第二代行動終端運算子系統 CSS for Mobile 2，一口氣端出全新 C2-Ultra CPU 與 Mali G2-Ultra NX GPU，全面瞄準代理型 AI（Agentic AI）與 AI 原生圖形運算的時代需求。這套平台是 Arm 迄今最完整的 AI 原生運算方案，同時也是首款在 Mali GPU 中整合專屬神經加速器的產品，讓行動裝置的 AI 圖形處理能力跳升一個世代。Arm 也放棄了去年才啟用的 Lumex 品牌標識，回歸以 CSS 為核心的命名方式。
Arm 上海發表 CSS for Mobile 2：C2-Ultra CPU 與 Mali G2-Ultra NX 登場
C2 CPU 集群：CPU 從算力核心變身 AI 編排引擎
Arm 在此次 CSS for Mobile 2 中端出全新的 C2 CPU 集群，採組合式設計，包含 Arm 史上最強的行動 CPU 核心 C2-Ultra、能效取向的 C2-Pro，以及兩組 SME2（Scalable Matrix Extension 2）單元。Arm 副總裁 Chris Bergey 在官方新聞稿中表示，AI 正在從執行單一任務進化為管理複雜工作流程，CPU 的角色不再只是算力提供者，而是整個系統的編排引擎，負責維護上下文、排程工作負載、協調各類任務，確保 AI 代理在推理、規劃與執行過程中保持高反應性。
與上一代 C1-Ultra 相比，C2-Ultra 在 AI 性能上最高提升 1.7 倍，單執行緒性能提升 15%，多執行緒性能提升 12%，網頁瀏覽速度加快 15%，而且在相同性能水準下功耗降低高達 38%。
SME2 的翻倍配置是這次升級的關鍵。旗艦配置中 SME2 運算能力翻倍，讓最新小型語言模型的運行速度可提升高達 70%。在一套涵蓋語音處理、記憶檢索、推理、應用執行與網頁瀏覽的代理型工作流程測試中，C2-Ultra 配置雙 SME2 的架構比上一代 C1-Ultra 快 24%。
SME2 生態系也在快速擴張。目前多款旗艦 Android 與 iOS 智慧型手機均已啟用該技術，支付寶、Google AI Edge Gallery、OPPO 和 vivo 等都在圍繞 SME2 建構應用，阿里巴巴通義千問的 Qwen-Audio 家族也已展示如何藉由 Arm CPU 與 SME2 在端側高效運行語音生成模型。
Mali G2-Ultra NX：首款內建神經加速器的 Mali GPU
Mali G2-Ultra NX 是 Arm 首款 AI 原生 Mali GPU，也是「業界最先進的行動 GPU」。最大突破在於將專屬神經加速器直接整合進 GPU 的著色器核心內部，神經圖形處理與傳統渲染在同一管線中執行，大幅降低資料在不同晶片區塊之間搬運的延遲與功耗。
Arm GPU 產品團隊的 Deyan Lazarov 在接受訪問時透露，這款晶片歷時兩年半開發，核心目標是讓行動開發者能充分利用光線追蹤等運算密集型技術。
Arm 圍繞這套神經加速器設計了三項核心技術：
– NSS（Neural Super Sampling）：從低解析度渲染還原高解析度影像，例如從 540p 提升至 1080p
– NFRU（Neural Frame Rate Upscaling）：生成中間幀來提升顯示幀率，例如將 30FPS 渲染提升至 60FPS 輸出
– NSSD（Neural Super Sampling and Denoising）：結合畫質提升與光線重建去噪，針對光線追蹤場景的進階方案
在 Arm 與 Sumo Digital 聯合開發的 Neural Dawn 技術展示中，NFRU 與 NSSD 的組合可帶來最高 4 倍的能效提升，並減少高達 70% 的外部記憶體流量。Lazarov 舉例，上一代 Mali GPU 即使全力運轉也只能讓 Neural Dawn 跑到 40FPS，正常條件下僅 15FPS；而 Mali G2-Ultra NX 可輕鬆達到 60FPS。
除了神經渲染，Mali G2-Ultra NX 在效能硬體上也有顯著升級。它採用重新設計的執行引擎，是 Mali 架構七代以來最大的指令集變革，暫存器數量提升至兩倍，讓複雜著色器有更多執行空間。在傳統非 AI 遊戲表現上比前代提升最高 14%，整體基準測試成績提升 24%。
光線追蹤硬體也升級到第三代，新增硬體支援 Opacity Micromaps，可更高效處理複雜的半透明幾何材質，無需傳統光追技術帶來的額外運算成本。Arm 表示，行動遊戲的光追採用率正在快速成長，越來越多手遊開始導入這項技術。
對比 Nvidia DLSS 5：Arm 走開放路線
Arm 在 AI 圖形技術的路線選擇上，與 Nvidia 存在明顯差異。Lazarov 強調，Arm 的神經網路採用卷積型設計，與生成式 AI 有本質不同。神經網路不會憑空創造內容，而是根據訓練資料精確重建影像。這種設計使得 Arm 的網路可以公開分享，所有 NSS、NFRU 與 NSSD 的模型均已開源在 GitHub 與 Hugging Face 上。
開發者可以取得 Arm 的網路模型後，針對自家遊戲的獨特美術風格重新訓練，確保 AI 擴充畫面的呈現方式完全符合開發者預期。Lazarov 直言：「Nvidia 的 DLSS 不是開放的，它是專有的、封閉的、黑箱式的，你不知道裡面發生了什麼。你無法針對自己的遊戲重新訓練。而我們是開放且可自訂的。」
另一個關鍵差異是行動優先。Arm 的技術從設計之初就考慮到行動裝置的功耗、頻寬與散熱限制。Lazarov 表示：「DLSS 根本無法在手機上跑，即使有軟體支援，它瞬即就會超過你的功耗預算。」
遊戲生態：騰訊、網易、Unity 全面導入
Arm 在發布會上同步展示 AI 原生圖形技術的落地進展。領先遊戲引擎與工作室正在將 Arm Neural Technology 整合到開發流程中，包括騰訊遊戲中央技術部的 MagicDawn 與 Unity 中國的團結引擎。 Arm 目前提供 Unreal Engine 的專用插件，並計劃擴展到其他遊戲引擎。
遊戲方面，網易的《燕雲十六聲》（Where Winds Meet）預計在今年推出搭載 NSS 技術的版本；騰訊的《Arena Breakout Infinite》展示了 NSSD 技術示範；Infold Games 的《Infinity Nikki》則正在整合 NSS 技術。Lazarov 表示，對已上市的既有遊戲來說，整合 Arm 的 AI 原生圖形最快可在三個月內完成。
終端產品時程：聯發科打頭陣
搭載 CSS for Mobile 2 的裝置將在未來數週內開始現身，聯發科預計率先推出旗艦 Dimensity 9600 平台，可能的配置為 2 顆 C2-Ultra 搭配 6 顆 C2-Pro 與雙 SME2 單元。三星 Exynos 2700 預計在 2028 年初跟進，而高通也預計在本月稍晚發表 Snapdragon 8 Elite Gen 6 與 Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6。蘋果方面，外界預期 A20 Pro 晶片將隨 iPhone 18 Pro 系列與 iPhone Ultra 一同亮相。
由於 Arm 的神經渲染技術允許手機以低解析度、低幀率渲染後再經由 AI 提升畫質，這為手機製造商提供了新的設計彈性。Chris Bergey 在媒體簡報中表示：「如果我們能提供出色的 540p、30FPS 體驗，讓你可以使用更小的電池，那麼就能實現更小的機身尺寸，甚至更低成本的裝置。」
結語
Arm 此次的產品節奏相當明確：CSS for Mobile 2 不再只是 CPU 與 GPU 的迭代，而是從系統層級重新定義 AI 原生的行動運算平台。從 CPU 作為代理型 AI 的編排引擎，到 GPU 內建神經加速器實現 AI 圖形渲染，Arm 正在為 2027 年之後的旗艦手機鋪設一條完整的 AI 運算基礎設施。而對終端消費者來說，更快的 AI 助理反應、更流暢的手機遊戲光追畫質，以及更長的電池續航，將是這一代架構翻新最直接的感受。
