概述

Arm Lumex 计算子系统平台:
为端侧 AI 重新定义智能与能效


Arm Lumex 计算子系统 (CSS) 平台是一款先进的子系统,旨在将以 AI 为核心的体验直接交给消费者。其中整合了新型先进的 CPU 集群、具备革新性的 GPU、超高能效的系统互连技术,外加 Arm 最新的物理实现方案,同时实现了无缝的软件集成,均为支持大规模异构 AI 计算而打造。

从旗舰级设备到性价比机型,Arm Lumex CSS 平台通过让 AI 变得普及且易用,重新定义了移动端性能、开发者敏捷性与消费者体验。


 
用例

AI 触手可及:面向实际场景的端侧智能随时待命

如今,增强型摄影、沉浸式游戏、智能助手和实时翻译功能可在端侧运行,兼具低延迟、隐私性强与高效能耗表现。

智能 AI 摄影

搭载 AI 驱动的视觉技术,可自动应用创意滤镜,同时智能编辑并修正画面细节,确保每次拍摄都能呈现满意效果。

Arm Lumex CSS platform - Use Case | Smart Photagraphy scenarios | Desktop view

面向手游的沉浸式图形体验

依托具备 Arm 第二代光线追踪技术 (RTUv2) 的 Arm Mali G1 GPU,如今的移动设备已能实现沉浸式、高质感的游戏体验,在呈现流畅、高保真图形效果的同时,还具备出色的能效表现。这一体验基于 Arm Lumex 打造,可随时随地为移动设备带来经过优化的高端视觉表现。

Arm Lumex CSS platform - Use Case | Gaming scenarios | Desktop view

具有情境感知能力的个人 AI 助理

借助 AI 技术来主动管理任务、优化日程、推荐更快捷的路线、智能推送最新的应用交互信息,让您每天工作更顺畅。依托 Arm Lumex CSS,兼具智能与能效的 AI 助理得以在端侧运行,且功耗极低,如同将一个私人助理装进了您的口袋。

Arm Lumex CSS platform - Use Case | AI assistant scenarios | Desktop view

端侧实时语音翻译

自然交谈,即刻通晓。依托 Arm Lumex CSS,可在端侧直接实现流畅、安全的实时语音翻译——即便在无网络连接的情况下,也能提供高速、私密且随时可用的沟通体验。

Arm Lumex CSS platform - Use Case | Translation scenarios | Desktop view
Arm Lumex CSS platform - Use Case | Smart Photagraphy scenarios | Desktop view

为什么选择 Arm Lumex CSS

Compute Subsystem square block with AI star mark in the center

跨设备层级的统一子系统

旨在实现从中端到高端智能手机一致扩展的整体式 CPU、GPU 和系统架构。

AI Inference

以 AI 为核心的性能效率

通过系统级优化,在相同的功耗预算下,AI 性能最高提升 5 倍。1

Arm ink icon - Raytracing

大规模高级移动端图形

光线追踪性能最高提升 2 倍,可在整个生态系统中实现高质量沉浸式手游体验。2

优势

为 AI 性能、能效与规模化部署而生

  • 更快的端侧 AI,具备实时响应能力:

    机器学习 (ML) 任务性能最高提升 5 倍,实现低延迟、端侧智能。

  • 为 AI 密集型工作负载提供更长的电池续航时间:

    与前几代产品相比,能效最高提升 3 倍。

  • 缩短开发时间,加快产品推出:

    即用型物理设计加快上市时间 (TTM)。

  • 开发者生产力大幅提升:

    用于分析、调试和优化 AI 应用的集成工具。

Arm Lumex Benefits
Lumex 内部探秘

Arm Lumex CSS 平台的构建模块

Arm Lumex CSS 平台集成了先进的 CPU、GPU、互连和系统 IP,可加速移动端上的下一代 AI 工作负载。这些组件共同为从旗舰设备到主流设备提供了出色的性能、高能效和面向开发者的可扩展性。

专属 AI 计算加速

专属 AI 计算加速

基于 C1 CPU 打造,集成 Arm SME2 技术,提供专属 AI 计算能力。

AI 增强的图形性能

AI 增强的图形性能

内置具备第二代光线追踪技术的 Arm Mali-G1 GPU,助力实现 AI 增强视觉效果。

统一的 AI 软件就绪

统一的 AI 软件就绪

Arm KleidiAI 和统一的开发者工具助力实现 AI 就绪。

Arm Lumex CSS

成功案例

生态系统和合作伙伴协作

了解 Google、支付宝、vivo 和 OPPO 等富有创新精神的合作伙伴,如何与 Arm 携手加速端侧 AI 创新。

Google Android AI SME2 promo banner

借助 Arm SME2 与 Google Android 提升移动端 AI 性能

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支付宝借助 Arm 提供无缝的端侧 AI 体验

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vivo X300 series smartphone front and back image

vivo X300:首款采用 Arm Lumex 的旗舰智能手机

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Oppo

OPPO Find X9:基于 Arm Lumex 的旗舰性能

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开发者

依托 Arm Lumex CSS,打造下一代移动端 AI

访问核心工具与 SDK,优化 Arm 架构设备上的生成式 AI 与图像超分辨率技术。

Arm white icon - Accelerate AI

在基于 Arm 平台的设备上借助 SME2 加速 AI 性能

探索开发者资源,借助 Arm 优化工具链与模型部署端侧生成式 AI。

Arm white icon - MasterAI

依托 Arm GPU 与 SME2,精通 AI 技术

深入研读《SME2 程序员指南》,了解如何借助 SME2 在 CPU 上直接实现高吞吐量、低延迟的 AI 加速。

Arm white icon-Optimize Code

使用 Arm Performance Studio 优化代码

借助 Streamline、Performance Advisor 等功能强大的性能分析工具(工具专为 GPU 与 CPU 架构优化),可精准定位性能瓶颈、提升帧率 (FPS)、降低功耗,并优化用户体验。

访问 Arm 开发者

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了解 Arm Lumex CSS 如何助力您在消费电子设备上打造出色的 AI 体验。

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关键要点

  • Lumex CSS 通过集成的 CPU、GPU、互连和统一软件,在移动端和 PC 上实现以 AI 为核心的计算。

  • 在相同的功耗预算下,机器学习 (ML) 性能最高提速 5 倍。

  • 能效提升提供最高 3 倍能效。

  • Mali G1-Ultra GPU 等特性可为手游提供 2 倍的光线追踪性能。

FAQs

常见问题

什么是 Arm Lumex CSS?

Arm Lumex CSS 专为以 AI 为核心的智能手机设计。其中集成了 Armv9.3-A 架构 CPU支持 AI 的 SME2 技术、具备第二代光线追踪功能的 Mali GPU、统一的软件工具,可实现实时的端侧智能体验。

Arm Lumex CSS 如何提升移动端 AI 性能?

Arm Lumex CSS 平台相较于前几代产品,机器学习 (ML) 性能最高提升 5 倍,能效提升 3 倍,能够支持全天候 AI 功能、更快的照片处理速度、实时的用户交互体验。

Arm Lumex CSS 的主要组件有哪些?包含哪些 CPU?

  • Armv9.3-A 架构 CPU 和 SME2,支持向量化 AI 计算。
  • 具备第二代光线追踪功能的 Mali GPU,可提供高端图形处理与 AI 增强视觉效果。
  • 全新优化的系统 IP:重新设计了系统互连结构 (SI) 并优化了系统内存管理单元 (SMMU)。
  • 用于开发者就绪型 AI 工作流的Kleidi AI 软件
  • 用于实时获取系统洞察的统一遥测工具。
  • 即开即用的物理实现方案,可缩短产品上市时间。

Arm Lumex CSS 在消费电子设备中有哪些实际用例?

Arm Lumex CSS 为智能手机及移动端设备赋予了一系列以 AI 为核心的体验,实际用例包括:

  • AI 增强摄影:自动调整光线、消除模糊,实时提升图像质量。
  • 端侧健身指导:通过 AI 驱动的动作追踪与分析,提供体能训练指导并监测运动表现。
  • 语音助手与翻译:无需依赖云端,实现实时翻译与个性化语音交互。
  • 智能生产力工具:在设备本地支持 AI 生成内容、音乐创作及实时文本增强功能。

这些应用表明,Arm Lumex CSS 能够在消费电子设备上直接实现高速、私密且沉浸式的 AI 功能,无需依赖云端。

Arm Lumex CSS 与过去的 Arm 计算子系统有何区别?

Arm Lumex CSS 引入了 Armv9.3-A 架构 CPU、SME2 技术和具备先进光线追踪功能的 Mali G1 GPU。这些计算组件与重新设计的 SI L1 系统互连技术、优化的 MMU L1 系统内存管理单元 (SMMU) 实现了集成。此外,它还具备统一的开发者工具与即开即用的实现方案,大幅降低了开发复杂度,缩短了开发周期。

如何基于 SME2 与 Kleidi 进行开发?

您可通过访问以下资源启动开发工作:


  1. 与上一代相比。测试于 2025 年 1 月 15 日至 3 月 30 日在内部完成;实际结果可能存在差异。

  2. 与上一代相比。测试于 2025 年 3 月在内部完成;实际结果可能存在差异。