2026年9月8日、ArmはCSS for Mobile 2をリリースし、C2 CPUクラスター、Mali G2-Ultra NX GPU、システムIP、開発ソフトウェアを統合し、モバイルAIネイティブコンピューティングプラットフォームを構築しました。主な変更点は、追加のアクセラレーターを追加するのではなく、音声理解、メモリの取得、モデル実行、アプリケーション呼び出し、グラフィックスレンダリングを、スマートフォンの消費電力と冷却の限界内で連携させることです。
なぜモバイルスマートデバイスはNPUだけに頼れないのでしょうか?
継続的に動作するモバイルエージェントは、ローカルモデル、システムアプリケーション、クラウドサービスをスケジューリングしながら文脈を保持する必要があります。モデル推論はその一部分に過ぎません。タスクの状態、権限決定、ウェブアクセス、アプリケーションの起動は依然としてCPUに大きく依存しています。ニューラルグラフィックスはレンダリングパイプライン内での再構築、フレーム補間、詳細強化をGPUに要求します。したがって、Armは「AIパフォーマンス」を単一のピーク数値に圧縮するのではなく、異なる計算ユニットを最適な段階に割り当てる異種プラットフォームアプローチを採用しています。
C2クラスターはC2-Ultra、C2-Pro、そして2セットのSME2ユニットで構成されています。Armの公式結果には、最新のAIモデルの一部で最大1.7倍のパフォーマンス向上が含まれており、音声、メモリ、推論、アプリケーション、ブラウジングをカバーする代表的なエージェントワークフローは前世代より24%高速です。これらはArmが選択した条件下での比較であり、すべての電話のバッテリー寿命や実際の応答時間に直接変換することはできません。デバイスメーカーのメモリ、冷却、システムスケジューリングによって結果は依然として変わります。
ニューラルグラフィックスはGPU内部に配置されます
Mali G2-Ultra NXは初めて、このモバイルGPUアーキテクチャに専用のニューラルアクセラレーション機能を統合し、新しい実行エンジンと第3世代レイトレーシングユニットと組み合わさっています。これはチャットモデルの高速化だけでなく、モバイルデバイス上のAIネイティブグラフィックスをターゲットにしています。ゲームやクリエイティブアプリケーションにおいて、推論とレンダリングが頻繁に断片化されたソフトウェア経路を交差する必要がない点が重要であり、開発者は馴染みのあるフレームワークを通じてアクセスすることも可能です。
実際にスマホに届くまでにどんな手順が必要ですか?
- チップメーカーはCSSソリューションに基づいてSoCの設計と検証を完了しなければなりません。
- 携帯電話ブランドは、地元のエージェントに制御可能なシステム権限を開放し、プライバシーの境界を管理する必要があります。
- アプリケーション開発者はまた、異なるメモリ構成下での圧縮モデルの精度と遅延も検証する必要があります。
したがって、CSS for Mobile 2は、消費者が今すぐダウンロードできる機能というよりも、次世代モバイルプラットフォームの基盤に近い存在です。現地のローカルAI計算分析とApple M6およびM5 Ultraを組み合わせると、オンデバイスAIの成功は個々のチップのプロモーションピークよりも、CPU、GPU、メモリ、ソフトウェアスタックの全体的な連携にますます依存していることが観察できます。
