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Arm neuronale Grafik: PC-Qualität KI für mobile Geräte

2025-08-16

Arm hat auf der SIGGRAPH seine bahnbrechende neuronale Grafiktechnologie angekündigt, die erstmals dedizierte neuronale Beschleuniger in Arm-GPUs integriert und KI-gestützte Grafiken in PC-Qualität auf mobile Geräte bringt. Die erste Anwendung ist Neural Super Sampling (NSS), das eine 2-fache Auflösungssteigerung in nur 4 ms pro Frame ermöglicht. Ein offenes Entwicklungskit ist jetzt verfügbar, mit einem Unreal Engine-Plugin, Emulatoren und Open-Source-Modellen, sodass Entwickler sofort KI-gestützte Rendering-Anwendungen erstellen können. Diese Technologie verbessert nicht nur die Grafik von Handyspielen, sondern erstreckt sich auch auf Anwendungen wie neuronale Kameraworkloads und ebnet den Weg für zukünftige Innovationen im Bereich On-Device-KI.

Arms Chiplet-Systemarchitektur beschleunigt die Entwicklung von Silizium

2025-01-22

Arm hat die erste öffentliche Spezifikation für seine Chiplet-Systemarchitektur (CSA) veröffentlicht, an der bereits über 60 Unternehmen beteiligt sind. Die CSA adressiert die steigende Nachfrage nach kundenspezifischem Silizium und die damit verbundenen hohen Kosten und Komplexitäten der Herstellung monolithischer Chips, indem sie die Wiederverwendung spezialisierter Chiplets ermöglicht, um mehrere kundenspezifische System-on-Chips (SoCs) mit besserer Leistung und geringerem Stromverbrauch zu erstellen. Diese Standardisierungsbemühung, die in Zusammenarbeit mit dem Ökosystem entwickelt wurde, gewährleistet Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit, beschleunigt Innovationen und reduziert Fragmentierung. Frühzeitige Anwender nutzen die CSA bereits, um maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene KI-Workloads zu erstellen. Alphawave Semi kombiniert beispielsweise Arm Neoverse CSS-basierte Chiplets mit proprietären I/O-Dies, um leistungsstarke Chips für verschiedene Märkte zu entwickeln. ADTechnology, Samsung Foundry und Rebellions arbeiten gleichzeitig mit Arm an einer KI-CPU-Chiplet-Plattform für das Training und die Inferenz von KI-Workloads im großen Maßstab, die einen 2- bis 3-fachen Effizienzvorteil für GenAI-Workloads bietet.

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