Arm把手机AI芯片开发变简单！最强CPU塞进AI加速，vivo阿里都说好

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已针对3nm优化。

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

芯东西9月10日报道，今日，Arm在上海发布全新Arm Lumex计算子系统（CSS）平台，专为旗舰级智能手机及下一代PC加速AI体验而打造，可实现两位数的性能增长。

这套先进计算平台集成了搭载第二代可伸缩矩阵扩展（SME2）技术的最高性能Arm CPU、GPU及系统IP，为桌面级移动游戏、实时翻译、智能助手、个性化应用等各种实时端侧AI用例带来更流畅、更快速的体验。

搭载SME2的Arm C1 CPU集群实现了显著的AI性能提升，包括AI性能提升高达5倍，语音类工作负载延迟优化至4.7倍，经典大语言模型任务性能提升多达4.7倍，音频生成速度提升多达2.8倍。

Lumex能够在设备端本地实现更快、更安全且随时可用的智能体验。SME2已被阿里巴巴、支付宝、三星System LSI、腾讯、vivo等业界领先的生态伙伴采用。

Arm的每个计算子系统（CSS）都针对细分市场的独特需求进行了调整，通过缩短设计用时和降低开发风险来加快开发，已获得超过16次授权，其中超过一半都是去年完成的。

Arm还将发布面向PC、物联网和边缘计算的CSS平台。

9月17日，智猩猩发起主办的2025全球AI芯片峰会将在上海举办。大会设有主论坛，大模型AI芯片、AI芯片架构两大专题论坛，以及存算一体、超节点与智算集群两大技术研讨会，近40位嘉宾将分享和讨论。IEEE Fellow王中风教授将开场，华为昇腾等国产AI芯片力量集结，华为云、阿里云领衔超节点与智算集群势力。扫码报名~

01.

Lumex：多款CPU与GPU

按需组合，针对3nm优化

针对旗舰级设备，Arm Lumex CSS平台连续6年实现两位数的每时钟周期指令数（IPC）性能提升。

全新Arm Lumex平台包含以下核心组件：

（1）新一代搭载SME2技术的Armv9.3 CPU：包括Arm C1-Ultra和Arm C1-Pro，为旗舰设备提供支持，设备端性能可提升多达5倍、能效提升多达3倍。

（2）Arm C1-Premium：专为次旗舰市场打造，可提供一流的面积效率。

（3）Arm Mali G1-Ultra GPU：配备新一代光线追踪技术，在实现先进的图形和游戏体验同时，还可提升整体AI性能。

（4）Arm C1-DSU：Arm迄今为止最灵活、高能效且具多种电源模式的DynamIQ Shared Unit（DSU）。

（5）针对3nm工艺节点优化的物理实现。

（6）跨软件栈的深度集成，为使用KleidiAI软件库的开发者提供无缝的AI加速体验。

相比Cortex-X925，C1-Ultra CPU的单线程性能提高25% ；相比Cortex-A725，C1-Pro的持续能效提升12%；相比Immortalis-G925，Mali G1-Ultra的性能提升20%，能效提升9%。

合作伙伴可灵活选择使用Arm Lumex的方式，来打造SoC芯片。

例如，可以直接采用Arm交付的平台，并借助为其需求定制的先进物理实现方案，从而获得缩短产品上市时间和快速兑现性能价值等双重优势；也可以根据目标市场，对平台寄存器传输级（RTL）设计进行配置，并自行完成核心模块的硬化工作。

Arm Lumex为合作伙伴提供了充分的自由度，使其能从高端智能手机、PC到新兴AI优先设备的各类产品中，实现峰值性能、持续能效与芯片面积之间的灵活平衡。

02.

将AI加速集成到CPU中，

用SME2大幅提升AI性能

新款CPU的一大核心技术是SME2。该技术能加快设备端CPU直接运行模型及AI工具的速度。

Arm高级副总裁兼终端事业部总经理Chris Bergey说，AI已成为下一代移动与消费技术的支撑底座，依托Arm Lumex平台，Arm持续提升端侧AI体验，正积极将SME2技术扩展至每一个CPU平台。

在实际场景中，SME2技术将响应速度与运行效率提升至新水平。

SME2是最新CPU集群的一项关键特性，为高效执行单侧AI而生，就是给CPU配备了一个新的矩阵加速器，让复杂计算变得更快更省电，同时支持SME2的新硬件与CPU、GPU等其他计算单元分工协作，实现更高效的端侧AI异构计算。

例如，得益于SME2技术，“智能瑜伽教练”演示应用的文本转语音生成速度提升多达2.4倍。

此外，Arm、支付宝与vivo的三方合作，将大语言模型的交互响应时间缩短了多达40%，证明了SME2可为终端设备带来更快速的实时生成式AI体验。

据vivo高级副总裁、CTO施玉坚分享，vivo蓝晶芯片技术栈新增对SME2的支持，vivo计算加速平台VCAP已全面支持SME2指令集，对视觉、语音、文本等AI计算任务实现了显著的性能加速，例如在全局离线翻译场景，开启SME2硬件，能实现额外20%的性能收益。

再比如，在搭载SME2的单个核心上运行神经摄像头降噪功能，可在1080P分辨率下实现帧率超120帧/秒（fps），或在4K分辨率下实现帧率达30fps。这意味着智能手机用户即使身处光线最暗的场景，也能捕捉到更锐利、清晰的图像。

Arm预计到2030年，SME与SME2技术将为超过30亿台设备新增超100亿TOPS的计算能力，为端侧AI性能带来指数级跃升。

03.

全新Mali G1-Ultra GPU：

AI性能提升20%，光追性能翻倍

Arm GPU的芯片累计出货量已突破120亿颗。

全新Mali G1-Ultra GPU专为游戏玩家设计，拥有14个核心，可将AI推理性能提升最高20%，显著增强各类实时应用的响应速度；在各类图形基准测试中实现了20%的性能提升。

其第二代光线追踪（Ray Tracing Unit v2, RTUv2）技术显著提升光照、阴影与反射效果，使光线追踪性能提升至前代的2倍，并实现每帧功耗降低9%，为手游玩家带来高保真、主机级画质。

同时，Mali G1-Premium（6~9核心）与Mali G1-Pro（1~5核心）两款GPU，也为硬件资源受限的设备提供了更出色的性能与能效表现。

04.

跨平台易迁移，

满足生态系统AI开发需求

Lumex具备灵活性和可定制性，并提供全新的可迁移性：

Gmail、YouTube、Google Photos等谷歌应用现已全面支持SME2 ，搭载Lumex的设备一经上市即可无缝运行；
跨平台可迁移性意味着针对安卓构建的优化功能可无缝扩展至采用Arm架构的Windows及其他操作系统；
支付宝等合作伙伴已成功验证：依托SME2技术，终端设备上的大语言模型可实现高效运行。

苹果、三星、联发科等芯片巨头正积极集成AI加速功能，推动端侧AI向更快速、更高效的方向发展。

阿里巴巴淘天集团业务技术MNN负责人姜霄棠说，通过与 SME2的深度集成，MNN现已能在智能手机端，为通义千问等十亿参数级大模型提供低延迟的量化推理能力。

支付宝终端技术负责人翁欣旦谈道，在Arm、支付宝与vivo的三方密切协作下，支付宝已在vivo新一代旗舰智能手机上完成了基于Arm SME2技术的大语言模型推理验证。结果显示，在预填充与解码阶段，其性能分别实现了超过40%和25%的提升。

据腾讯机器学习平台专家杨晓峰分享，SME2技术通过突破关键性能瓶颈，高效助力大语言模型在移动端落地部署，如腾讯混元大模型，为端侧大语言模型提供强劲加速，最终带来更优质的用户体验。

开发者可在Arm Lumex平台上获取开机即用的AI开发体验，借助KleidiAI调用SME2技术带来的性能优势。

KleidiAI已集成至所有主流移动操作系统及AI框架中，包括PyTorch ExecuTorch、谷歌LiteRT、阿里巴巴MNN、微软ONNX Runtime等。开发者无需修改任何代码，就能自动取得SME2的加速能力。

05.

结语：为端侧AI加速

提供定制芯片套餐

Arm Lumex是Arm面向消费计算市场的最先进CSS平台，也被Arm视作开启新时代智能体验的基石。

面向OEM厂商及开发者，Lumex可提供所需工具，助力其在关键端侧场景实现兼具个性化、隐私保障与高性能的AI体验。

这标志着Arm战略的重大转变，从提供半导体IP到提供全面的AI平台解决方案，以加速客户芯片设计及开发流程，满足日益增长的设备端实时、保障安全隐私、始终可用的AI应用需求。