突破移动游戏的“不可能三角”: Arm神经技术重塑移动端图形体验
[CNMO]在智能手机的屏幕上呈现媲美主机级的画质，同时保持丝滑流畅的帧率与持久的电池续航——这曾是移动游戏开发者面临的“不可能三角”。传统技术路径下，提升分辨率意味着GPU负载飙升，优化能耗又往往牺牲画质细节，而追求流畅度则加剧发热降频的恶性循环。Arm最新推出的神经技术(ArmNeuralTechnology)技术，正试图用人工智能的力量彻底打破这一僵局。
移动游戏的困境：被物理层面限制
对于移动设备来说，想展现出PC级游戏体验通常面对着三大问题：一是，算力与功耗的博弈。旗舰手机GPU性能虽不断提升，但渲染原生1080p/60帧游戏仍可能让设备在几分钟内过热降频；二是，带宽与内存的瓶颈。高分辨率纹理和复杂着色器对内存带宽的压榨，制约着画质提升空间；三是，电池容量的硬约束。在高画质高性能模式下，移动设备电池很难保持低温度高续航的同时，提供高性能输出。
因此，传统优化方案如动态分辨率缩放、固定FPS上限或简化特效，本质上都是在牺牲体验维度换取平衡。而Arm的工程团队意识到，必须从渲染管线的底层进行革新，而人工智能驱动的神经渲染正是破局关键。
NSS则是Arm探索的解决方案，Arm神经超级采样并非简单的“AI放大图片”，而是一个深度融合在渲染管线中的实时神经推理系统：
通过时空联合超分架构进行画面的“重构”。它不同于传统单帧超分算法，NSS通过运动矢量（MotionVectors）、深度图（Depth）和历史帧数据构建时空理解。其神经网络可逐像素生成4x4动态滤波核，在放大分辨率的同时精准重建运动模糊、粒子特效等时序敏感元素。
同时，通过量化友好的参数预测，来保证画面的稳定。其创新性地提出“滤波参数+时域系数”而非完整图像将计算量压缩。对比同类方案带宽降低，这对内存受限的移动平台至关重要。
此外，还需要通过隐藏状态张量在帧间传递历史信息，结合亮度导数检测机制，有效抑制了超分算法常见的画面闪烁伪影，解决了传统技术的顽疾。
通过上述优化，让移动设备图形性能有了质的飞跃。比如，在Arm的“魔法城堡”演示中，通过使用ArmNSS，GPU工作负载可降低50%，且在持续性能的设定下，当模型以540p分辨率渲染时，能在四毫秒就可优化升级至1080p。
Arm始终与开发者站在一起
除了上述升级外，Arm深刻理解，没有开发者支持的技术只是实验室标本。为此同步推出的神经图形开发套件构成完整生态闭环：
据了解，该套件不仅实现了零硬件依赖的开发环境，Arm还为专门为手游开发者提供了，涵盖集成和定制AI视觉效果所需的各项资源，其中包括：虚幻引擎(UnrealEngine)插件、基于PC的Vulkan模拟、更新的分析工具、通过GitHub和HuggingFace提供的完全开放的模型、面向Vulkan的Arm机器学习(ML)扩展……
这些开放ArmML扩展能让开发者将AI直接引入熟悉的渲染管线。传统Vulkan支持图形管线(GraphicsPipeline)和计算管线(ComputePipeline)，而ArmML扩展还引入了第三种管线，即专为神经网络推理而打造的图管线(GraphPipeline)。
为此，开发者能更轻易地将AI作为图形管线的原生部分整合到移动端渲染。
对此，网易游戏资深游戏引擎开发专家吴彧文表示：“网易游戏的使命之一，就是在每一部手机上实现主机级别的视觉体验。我们认为这次Arm推出的新技术是助力我们使命落实的重要一步。我们很高兴能与Arm合作，共同优化神经图形开发套件，通过利用我们移动端引擎的卓越性能，使其在终端设备上得以充分发挥。”
不止押注当下，更着眼于未来
Arm不仅着重当下对产业带来的提升，同时更注重产业未来的发展。其预计在2026年进一步扩展其神经技术应用路线图，推出利用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)。这两项应用都将于硬件面世前推向市场。
通过这些新技术的开发，Arm正在实现能针对实际性能具备开放、可获取且优化提升的神经图形技术。Arm为开发者提供统一的开放平台，使其能够更轻松地在Arm计算平台上跨各类端侧体验部署AI。
Arm推出NSS的价值远非一项孤立的技术突破，更在于给体验层面、产业层面以及架构层面带来的变化，正如SumoDigital集团技术总监ScottKirkland所言：“神经图形技术和基于AI的优化升级将为手游领域带来革新——在不过度消耗电池寿命的情况下，实现游戏主机级别的视觉效果和深度沉浸式体验。神经技术开启了一个令人惊叹的图形与便携性相结合的新时代，我们很高兴能与Arm合作，共同探索手游创意和技术创新的未来。”
