Arm lança nova geração de GPU Mali G2-Ultra para impulsionar o desenvolvimento de IA em jogos para telemóveis Android

Arm lançou oficialmente a nova geração da GPU Mali G2-Ultra, anunciando suporte nativo para o acelerador neural NX, com a tecnologia de super-resolução AI prestes a ser implementada em larga escala em telemóveis Android. Esta empresa de arquitetura de chips móveis espera, através de redes neurais, permitir que os telemóveis ofereçam qualidade e taxa de quadros próximas das de desktop, com menor consumo de energia, reformulando a experiência de jogo em Android.

Comparado com a geração anterior G1-Ultra, a versão de 14 núcleos da Mali G2-Ultra apresenta um aumento de desempenho de 9% a 14% em jogos, como em “Honkai: Star Rail” com um aumento de 9% e em “Fortnite” com um aumento de 14%. Nos testes de benchmark mais exigentes, o desempenho pode chegar a 17% a 20%. Embora o aumento no desempenho de rasterização básica não seja exagerado, a Arm fez a maior mudança na arquitetura subjacente em sete gerações: o motor de execução foi redesenhado, suportando shaders de nível desktop maiores, e o número de registros por warp foi duplicado de 64 para 128, permitindo que o motor Unreal 5 execute Lumen e Nanite em telemóveis sem estouro de registros.

A nova geração de GPU da Arm vai revolucionar a experiência de jogo em Android

A terceira geração de unidades de rastreamento de raios introduz uma representação de triângulos mais compacta, reduzindo o tráfego de DRAM em 13%. A série G2 também suporta pela primeira vez microtexturas de opacidade aceleradas por hardware, com desempenho de rastreamento de raios melhorado em cerca de 18% a 24% em comparação com a geração anterior.

O acelerador neural NX é o maior destaque desta vez. Ele está integrado de forma compacta nos núcleos de shader da GPU, com um consumo de energia tão baixo quanto 1W, projetado especificamente para executar tarefas gráficas neurais, suportando operações INT8 e INT16, e equipado com um motor de movimento independente, com uma frequência de relógio que pode atingir o dobro da do GPU principal. Dados de testes da Arm mostram que, com o NX, a demonstração Neural Dawn passou de 15fps para 60fps estáveis, com um consumo de energia ligeiramente acima de 2W, aumentando a taxa de quadros em 4 vezes e reduzindo o tráfego de memória DRAM em 70% em comparação com o G1-Ultra.

Esse desempenho, através da super amostragem neural e da redução de ruído NSSD, eleva a resolução de 540p para 1080p e realiza a redução de ruído de rastreamento de raios, seguido pela melhoria da taxa de quadros NRFU, que duplica de 30fps para 60fps.

A tecnologia de super amostragem neural da Arm é diferente dos upscalers genéricos, pois é treinada com dados de jogos reais, podendo restaurar detalhes com um quarto dos dados de entrada tradicionais. A abordagem é semelhante à do NVIDIA DLSS, AMD FSR, Intel XeSS 2 e da próxima geração de GPUs móveis da Qualcomm, mas enfatiza uma melhor estabilidade temporal, com menos tremores e fantasmas. O NSS foi lançado no ano passado, o NRFU foi lançado recentemente, e ambos estão disponíveis para desenvolvedores através do Hugging Face, enquanto o NSSD está em fase de acesso antecipado, com previsão de estar jogável até 2026. Todos os três modelos requerem GPUs com capacidade NX, não sendo compatíveis com a série G1.

Em termos de configuração, a Arm lançou cinco combinações: G2-Ultra NX, G2-Premium NX, G2-Premium, G2-Pro NX e G2-Pro. A variante Ultra oferece de 10 a 24 núcleos de shader, podendo ser escalada para desempenho de nível de portátil. A Arm prevê que os SoCs de telemóveis de alta gama adotem uma versão de cerca de 12 núcleos, com aproximadamente metade do número de núcleos NX e suporte para rastreamento de raios, e que os modelos sejam abertos ao público através do Vulkan ML, permitindo que os modelos sejam empacotados por jogo.

A “era da IA” nos jogos Android está a acelerar a sua chegada.

Item Especificações
Processador/SoC Versão de cerca de 12 núcleos
Consumo de energia A partir de 1W
Número de núcleos de shader De 10 a 24
Conteúdo original
Este artigo é a versão em português de um conteúdo original do TechRitual.
Stein Yep
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