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以AI重塑移动游戏体验 Arm通过神经技术开启手游体验新纪元

以AI重塑移动游戏体验 Arm通过神经技术开启手游体验新纪元

更新时间: 浏览次数: 258

在移动游戏领域,随着设备性能的提升,玩家对于游戏体验的需求也不断增长,包括更高的画质、更流畅的帧率以及更长的续航等,然而由于移动设备的功耗和散热等问题,游戏开发者往往需要在画质与性能之间做出艰难取舍。

如今,Arm通过其革命性的Arm神经技术(ArmNeuralTechnology)及其首个应用——Arm神经超级采样(ArmNeuralSuperSampling,ArmNSS),正引领一场移动游戏体验的颠覆性的变革,将桌面级的AI图形性能带入移动平台,为手游玩家开启画质与性能兼得的新时代。

Arm神经技术,移动GPU的AI引擎

Arm神经技术可以看做是这场变革的核心,为移动端GPU带来前所未有的AI计算能力。其核心在于,将专用的神经加速器深度集成到ArmGPU架构中。这相当于为GPU配备了一个强大的“AI大脑”,使其能够以极高的能效和极低的延迟执行复杂的神经网络推理任务。

这项技术的推出,标志着桌面级别的神经图形技术首次登陆移动设备。它解决了AI与实时图形深度融合的关键瓶颈——计算效率和功耗,它将用于图形渲染的GPU性能提升至更高水平,并减少了多达50%的GPU工作负载,这也为行业未来实现更多端侧人工智能(AI)创新奠定了基础。

同时,Arm还推出了面向Vulkan图形API的机器学习(ML)扩展,实现跨平台标准化,以及业内首个面向神经图形技术的开放软件开发套件(SDK),为开发者提供一应俱全的开发资源。

ArmNSS,AI驱动的神经超分

Arm神经超级采样技术(ArmNeuralSuperSampling,ArmNSS)是Arm神经技术的首个应用,也是业界首批专为移动设备设计的神经图形解决方案之一。它并非简单的像素拉伸或基于固定规则的算法,而是一项由人工智能(AI)驱动的实时神经超分技术。其核心在于利用神经模型,从低分辨率渲染的图像中“智能地”重建出接近原生高分辨率的高质量画面。

简单来说,就是以前我们想要让游戏画面达到1080P的高清效果,需要GPU一帧一帧把画面所有像素都画出来,是非常大的工作量,而在ArmNSS的帮助下,就可以先画一张540P的低分辨率草图,然后利用ArmNSS技术分析这张图片,结合游戏中物体的运动方向、远近关系等信息,用AI智能地“脑补”出一张画质几乎与原生质量无异的1080p高清图片。

ArmNSS的工作流程精妙地融合了传统图形学与前沿AI技术,主要分为三个阶段:预处理、神经推理和后处理。

预处理在GPU上,会准备ArmNSS所需的输入数据,从当前帧中收集一些关键信息,比如颜色、运动方向和深度等,这些信息被用来准备AI处理的数据。

神经推理是ArmNSS的“大脑”,根据收集的信息,使用经过训练的模型来预测并生成更高质量的图像细节。这个过程包括调整每个像素的颜色和亮度,以及确保连续几帧之间的平滑过渡。

后处理同样在GPU上进行,利用神经网络的输出结果,执行运动向量扩张、历史重投影、滤波、稀疏优化升级、校正和样本累积等一系列计算着色器操作,确保最终输出的图片既清晰又稳定。

通过这种方式,AI不是依靠固定的规则来增强图像,而是根据实际场景进行智能判断,从而获得更好的视觉效果。

50%的性能提升,媲美桌面级画质

根据Arm在“魔法城堡”演示中的测试数据,通过以540p分辨率渲染,再利用ArmNSS优化升级至1080p,GPU工作负载可降低高达50%。这意味着开发者可以将节省下来的巨大算力用于提升帧率、增强光影特效,或显著延长电池续航。

据悉,ArmNSS的画质精度已接近NVIDIADLSS2的水平,并针对移动设备进行了深度优化,且所使用的模型也更小。它在细节保留、运动清晰度和时域稳定性方面表现尤为出色,尤其是在处理快速移动和复杂几何体时。

对于玩家来说,在ArmNSS的加持下,游戏画质将会得到提升,并且获得更流畅的游戏体验,同时手机的功耗也会降低,享受到更高质量的游戏体验。

Arm神经技术带来更多可能

ArmNSS只是个开始。未来,Arm还计划推出更多基于这一技术的应用,比如利用AI实现帧率翻番而无需加倍渲染负载的神经帧率提升(NeuralFrameRateUpscaling),以及采用AI在移动设备上实现实时路径追踪,且每个像素只需发射更少光线的神经超级采样与降噪(NeuralSuperSamplingandDenoising)。而且,为了帮助开发者提前适应新技术,Arm还提供了神经图形开发套件,使得开发者可以在新硬件上市之前就开始准备相关游戏内容。

随着搭载Arm神经技术的新设备预计在2026年底面市,我们有理由期待一个由AI驱动的、画质更高、操作更流畅、电池更持久的手机游戏新时代的到来。

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发布于:北京市
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