摘要：随着AI技术的不断发展，端侧AI设备已成为AI技术创新发展的一个核心方向。所谓端侧AI，是指在手机、电脑等终端设备上本地运行人工智能技术，无需将数据上传至云端即可完成数据处理、模型推理和决策等操作。其核心优势包括低延迟、高隐私性和减少网络依赖等，尤其适合实时性
随着AI技术的不断发展，端侧AI设备已成为AI技术创新发展的一个核心方向。所谓端侧AI，是指在手机、电脑等终端设备上本地运行人工智能技术，无需将数据上传至云端即可完成数据处理、模型推理和决策等操作。其核心优势包括低延迟、高隐私性和减少网络依赖等，尤其适合实时性和数据安全要求高的场景。Arm高级副总裁兼终端事业部总经理Chris Bergey在近期举办的Arm Unlocked 2025上海站AI技术峰会主题演讲中表示：“智能手机和PC正演变为AI伴侣，深度融入我们的思考、工作和创作过程。”
而随着端侧AI变得更加先进和成熟，移动芯片所面临的压力也在不断加剧。为了帮助行业应对端侧AI发展所带来的一系列挑战，Arm于近期推出了全新的移动终端计算平台——Arm Lumex CSS平台。据Chris Bergey介绍，Arm Lumex CSS平台是其平台战略和Armv9计算架构的新演进，其所具备的性能、集成度、扩展性均超越以往。他表示：“我们提供的是一个完整的‘AI优先’的平台，助力我们的合作伙伴更快地进行开发、扩展和创新。”
Arm Lumex是一款集成了搭载第二代可伸缩矩阵扩展(SME2)技术的高性能Arm CPU、GPU及系统IP的CSS平台，不仅能助力生态伙伴更快将AI设备推向市场，还可支持桌面级移动游戏、实时翻译、智能助手及个性化应用等多样的丰富体验。
图1：Arm Lumex CSS平台。
全新Arm C1 CPU集群，释放端侧AI潜能
Arm C1 CPU集群是Arm Lumex CSS平台的核心组件之一，也是首批基于Armv9.3架构的CPU系列产品。该集群是Arm针对移动设备市场性能最强的新一代CPU，旨在全面释放端侧AI的潜力。
该集群包含新的Arm C1-Ultra CPU，以及可灵活组合的C1-Premium、C1-Pro与C1-Nano CPU核心，能根据合作伙伴的特定需求，为其提供足够的自由度，并实现性能和能效提升。同时，采用Armv9.3架构的Arm C1 CPU搭载第二代Arm可伸缩矩阵扩展(SME2)技术，为加速AI体验带来了革新突破。
Arm终端事业部产品管理副总裁James McNiven表示：“客户可以根据他们各自的产品设计需求，自由组合Arm C1 CPU集群中的CPU产品，以实现产品性能、成本以及差异化等方面的最佳平衡。”
具体来看，Arm C1-Ultra 专为高负载 AI 任务设计，单线程峰值性能较上一代 Cortex-X925 提升 25%，核心驱动力来自两位数的每时钟周期指令数（IPC）增长；Arm C1-Premium 作为首款次旗舰处理器，核心面积较含私有 L2 缓存的 C1-Ultra 缩小 35%，却在 SPEC 等基准测试中保持同等性能，面积效率显著；Arm C1-Pro 兼顾性能与功耗，相同主频下持续性能较 Cortex-A725 提升 16%，视频播放、网页浏览等场景中能效提高 12%；Arm C1-Nano 则以最小面积集成系列优势，借助全新Arm DynamIQ 共享单元（DSU），能效较 Cortex-A520 提升 26%，核心面积缩小 2% 的同时性能提升，成为可穿戴设备等紧凑型产品的理想选择。
Arm C1 CPU集群在实际用例中表现突出。在行业领先的性能基准测试中，该CPU集群在同等条件下，相较于上一代CPU集群性能平均提升30%，在游戏和视频流媒体等应用中平均提速15%。与此同时，在日常移动端工作负载（如视频播放、社交媒体、网页浏览）中，该CPU集群在同等条件下，相较于上一代CPU集群功耗平均降低12%。
SME2技术，端侧AI性能加速器
Arm此次推出的CPU产品均启用了第二代可伸缩矩阵扩展（SME2）技术，可为开发者带来更强的AI性能、更低的内存占用，并让端侧AI运行更加流畅，尤其适配音频生成、摄像头推理、计算机视觉、实时聊天等对实时性敏感的场景。
启用了SME2技术的Arm C1 CPU集群结合Arm KleidiAI对主流框架和运行时库的原生支持，在包括典型机器学习推理、语音及生成式AI等在内的广泛AI工作负载中，相较于上一代CPU集群，在相同条件下实现了显著的速度提升。同时带来了五倍的AI性能提升，以及三倍的能效优化。
James McNiven表示：“相较于SME，SME2更适配移动设备，原因主要有两点：一是它新增了更多的指令集，可进一步提升性能和能效；二是它可以支持更小的数据类型，如2 bit和4 bit。随着每年高度量化模型的不断增多，这类小数据类型在移动生态系统中的重要性正日益凸显，这也是我们重点将SME2整合到Arm Lumex CSS平台中的原因所在。”
支付宝和vivo的相关负责人也来到Arm Unlocked AI技术峰会现场分享与Arm的合作成果，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(prefill)与解码(decode)阶段的性能分别超过40%和25%的提升。
同时，Chris Bergey也表述，预计到2030年，SME和SME2将为超30亿台设备新增超100亿TOPS的计算能力。这将使端侧AI能力实现指数级飞跃，它将降低成本、减少延迟、增强隐私，整体提升用户体验。对开发者而言，这意味着他们能更迅速地将创新成果推向市场。
全新Mali G1 Ultra GPU，定义游戏与AI新体验
在Arm Lumex CSS平台中，Mali G1-Ultra GPU是另一核心组件，它专为新一代手游和AI体验打造。其采用了新一代Arm光线追踪单元RTUv2，与前一代RTUv1相比，RTUv2更加智能，且采用单光线模型，大幅增强对非一致性光线的支持，并成为完全独立的硬件单元。Mali G1-Ultra GPU还集成了加速的端侧AI、重构了图形管线，以及在单一目标导向设计中采用增强型架构效率。
与前一代Arm Immortalis-G925 GPU相比，Mali G1-Ultra的光线追踪性能提升高达两倍，并在主流图形基准测试中，性能表现提升20%。在AI方面，通过新的FP16矩阵计算路径，该GPU在AI与机器学习网络上的推理速度比Immortalis- G925快20%。此外，Mali G1-Ultra还改进了内存、调度和开发者工具，使Arm生态系统能够在不牺牲功耗或效率的情况下，扩展视觉和智能性。
除了面向旗舰智能手机的Mali G1-Ultra，Arm还推出Arm Mali G1-Premium和Mali G1-Pro GPU，旨在提供可扩展的性能和能效选择，以满足不同移动设备市场和产品层级的需求。
结语
Arm Lumex CSS 平台的推出，为端侧AI发展注入核心动力。凭借C1 CPU集群的性能跃升、Mali G1-Ultra GPU的体验革新，及SME2技术带来的AI加速能力，从智能手机到可穿戴设备，从游戏体验到AI推理，Arm Lumex CSS平台不仅带来了性能提升与功耗优化，更推动端侧AI向低延迟、高能效、高隐私方向演进，为行业创新与用户体验升级提供强大支撑。
来源：语恬来了