Le 8 septembre 2026, Arm a publié CSS pour Mobile 2, combinant le cluster CPU C2, le GPU Mali G2-Ultra NX, l’IP système et le logiciel de développement en une plateforme informatique native de l’IA mobile. Le changement clé n’est pas d’ajouter un nouvel accélérateur, mais de permettre la compréhension vocale, la récupération de mémoire, l’exécution du modèle, les appels d’applications et le rendu graphique pour fonctionner ensemble dans les limites de consommation et de refroidissement du téléphone.
Pourquoi les appareils mobiles intelligents ne peuvent-ils pas s’appuyer uniquement sur les NPU ?
Les agents mobiles en cours continu doivent conserver le contexte lors de la planification des modèles locaux, des applications système et des services cloud. L’inférence des modèles n’est qu’une partie ; l’état de la tâche, la détermination des permissions, l’accès web et le démarrage des applications dépendent encore fortement du CPU ; Les graphiques neuronaux nécessitent que le GPU complète la reconstruction, l’interpolation des images et l’amélioration des détails au sein du pipeline de rendu. Par conséquent, Arm adopte une approche de plateforme hétérogène, assignant différentes unités de calcul aux étapes les plus appropriées, plutôt que de compresser la « performance IA » en un seul chiffre de crête.
Le cluster C2 se compose de C2-Ultra, C2-Pro et de deux ensembles d’unités SME2. Les résultats officiels d’Arm incluent des améliorations de performance allant jusqu’à 1,7 fois pour certains des derniers modèles d’IA, ainsi qu’un flux de travail d’agent représentatif couvrant la voix, la mémoire, l’inférence, les applications et la navigation, 24 % plus rapide que la génération précédente. Ce sont des comparaisons sous les conditions sélectionnées par Arm et ne peuvent pas être directement traduites en autonomie ou temps de réponse réels pour tous les téléphones ; la mémoire, le refroidissement et la planification système des fabricants d’appareils modifieront toujours les résultats.
Les graphiques neuronaux sont placés à l’intérieur du GPU
Pour la première fois, le Mali G2-Ultra NX intègre des capacités dédiées d’accélération neuronale dans cette architecture GPU mobile, associées à un nouveau moteur d’exécution et à une unité de lancer de rayons de troisième génération. Il cible les graphiques natifs de l’IA sur les appareils mobiles, et non seulement pour accélérer les modèles de chat. Pour les applications de jeu et de créativité, l’importance réside dans le fait que l’inférence et le rendu n’ont pas à croiser fréquemment des chemins logiciels fragmentés ; les développeurs peuvent également y accéder via des frameworks familiers.
Quelles étapes faut-il avant qu’il n’arrive réellement dans le téléphone ?
- Les fabricants de puces doivent réaliser la conception et la vérification de leurs SoC basées sur des solutions CSS.
- Les marques de téléphones doivent ouvrir les permissions système contrôlables aux agents locaux et gérer les limites de confidentialité.
- Les développeurs d’applications doivent également vérifier la précision et la latence des modèles de compression sous différentes configurations de mémoire.
Ainsi, CSS pour Mobile 2 est davantage la base des plateformes mobiles de nouvelle génération, plutôt que des fonctionnalités que les consommateurs peuvent télécharger dès maintenant. En combinant l’analyse locale de l’IA sur site avec Apple M6 et M5 Ultra, nous pouvons continuer à observer : le succès de l’IA embarquée dépend de plus en plus de la coordination globale du CPU, du GPU, de la mémoire et de la pile logicielle, plutôt que du pic promotionnel des puces individuelles.
