在 2026 年 9 月上海 “Arm Everywhere China 2026” 大会上，Arm 发布面向移动设备的下一代计算子系统 CSS for Mobile 2；10 月 26 日，36 氪 / 半导体产业纵横以《当 AI 压进 GPU，边缘算力走向融合》为题做了深度拆解，把这一架构转向推到台前。
事件内容
CSS for Mobile 2 的核心由三部分组成：Arm C2 CPU 集群（C2-Ultra + C2-Pro + SME2 可伸缩矩阵扩展）、首款原生集成神经网络的 Mali G2-Ultra NX GPU，以及 SI L2 系统互连。最值得关注的是 GPU 侧——Mali 首次在图形渲染管线内加入专用神经网络加速器，用神经超级采样（NSS）、神经帧率提升（NFRU）与神经降噪来重建画面细节；CPU 侧的 SME2 则让端侧小模型的语音、记忆检索与推理等低延迟负载最高快 70%。
- AI 性能较上一代最高 +70%，单线程性能 +15%，应用启动速度 +12%；
- Mali G2-Ultra NX 借助神经图形，帧率与能效最高达 4 倍，DRAM 流量最高减少 70%；
- C2-Ultra 同性能下功耗降低约 38%，对”是否愿意常开 AI”的续航约束更直接；
- vivo 已在新旗舰集成 Arm 神经网络技术，网易《燕云十六声》、腾讯 MagicDawn 中间件也在适配神经超分。
为什么值得关注
过去边缘 AI 依赖独立 NPU 承担推理，图形、视觉、编解码各自为战，跨模块数据搬移带来带宽与功耗开销，且固定算子难以跟上大模型迭代。Arm 这次把 NPU 能力原生融进 GPU，让”图形渲染 + AI 推理 + 神经渲染”在同一套可编程硬件上统一调度，本质是从”堆专用加速器”转向”统一可编程算力中心”。
更微妙的是 Arm 的取舍：它把 NPU 的差异化创新留给高通、联发科等伙伴，自己主攻 CPU、GPU 与软件生态（KleidiAI、神经图形 SDK、游戏引擎合作）。这与行业判断一致——当手机智能体需要拆解任务、调用工具、协调多模型时，一颗足够强的 CPU 成为让 GPU 跑得更快的”调度心脏”，而 GPU 因并行算力与成熟生态，成为边缘混合负载的最佳载体。对手机、车载、机器人等端侧多模态落地，这是一次底层设计范式的变化。
来源：36 氪 / 半导体产业纵横（2026-10-26）；Arm 官网 CSS for Mobile 2 产品页。
原创文章，作者：陈默，如若转载，请注明出处：https://www.chenmo.net/124.html
