8 сентября 2026 года Arm представила три продукта на мероприятии Arm Everywhere China, заметно расширив свой портфель от дизайнов центральных процессоров до графики, инфраструктуры искусственного интеллекта и платформ разработки робототехники. В число анонсов вошли Arm CSS for Mobile 2 для смартфонов и мобильных устройств, Arm Neoverse CSS N4 для облачной инфраструктуры и Arm Total Design for Physical AI для разработки приложений физического искусственного интеллекта.
Улучшения обработки ИИ в мобильных устройствах
Arm CSS for Mobile 2 выходит после платформы Arm Lumex, анонсированной в сентябре 2025 года, и основана на новом вычислительном кластере C2 CPU в версиях C2-Ultra и C2-Pro. Arm заявляет, что C2-Ultra обеспечивает производительность до 1,7 раза выше по сравнению с C1-Ultra, прирост однопоточной производительности до 15% и повышение энергоэффективности до 38%.
Кластер включает два блока SME2 для обработки масштабируемых матричных расширений по сравнению с одним блоком в предыдущем поколении. По данным Arm, это позволяет обрабатывать малые языковые модели с повышением скорости до 70%. Эти возможности предназначены для локального выполнения большего числа функций искусственного интеллекта на устройстве вместо полной зависимости от облачной обработки, однако в анонсе не указаны конкретные коммерческие устройства или сроки появления технологии в конечных продуктах.
Arm также представила Mali G2-Ultra NX GPU — первый графический процессор компании со встроенным ускорителем нейронного рендеринга. Он объединяет тракт нейронного рендеринга с традиционным графическим трактом, что позволяет выполнять нейронный рендеринг быстрее или с меньшим энергопотреблением в зависимости от характера нагрузки. Arm заявляет, что производительность нейронной графики на ватт достигает четырехкратного уровня Mali G1-Ultra, а производительность традиционной графики повышается до 14%.
Платформа Neoverse для инфраструктуры и интеллектуальных агентов
Arm Neoverse CSS N4 предназначена для нагрузок инфраструктуры искусственного интеллекта, включая работу интеллектуальных агентов. Конструкция позволяет создавать процессоры с числом ядер от 8 до 128 и тактовой частотой до 3,8 ГГц с использованием 3-нм техпроцесса.
Продукт поддерживает память LPDDR6 со скоростью от 8000 до 12000 MT/s и интерфейс PCIe Gen 7. Также используется сетевая система соединения CMN S4 с сетью размером до 16×16; по словам Arm, она вдвое увеличивает пропускную способность по сравнению с CMN S3. Конструкция поддерживает объединение кристаллов в многокристальные корпуса — архитектуру, предназначенную для повышения вычислительной плотности внутри систем.
По сравнению с Neoverse CSS N3 Arm приписывает N4 двукратное повышение производительности, повышение производительности на ватт в 1,25 раза и увеличение пропускной способности памяти в 1,75 раза. При этом это заявленные Arm показатели, а их фактический эффект будет зависеть от реализации компаний-лицензиатов, конструкции системы и используемого программного обеспечения.
Фреймворк для разработки физического ИИ
Arm Total Design for Physical AI — это программа, объединяющая аппаратные и программные компоненты, вычислительные ресурсы, датчики и приводы для снижения сложности разработки роботизированных систем. В программе участвуют более 80 партнеров, включая AWS, NXP, Hugging Face, QNX, Siemens и Unitree Robotics, а также такие компании, как ECARX, Liquid AI и Qwen.
В рамках программы Arm представила Robotics Capability Framework для классификации возможностей роботизированных систем по шести уровням — от RL0 до RL5. Фреймворк призван обеспечить общий способ описания возможностей системы, однако источник не приводит полных технических подробностей об испытаниях или критериях, разделяющих уровни.
Что меняется на практике?
Три анонса объединяют перенос искусственного интеллекта на устройства, расширение ресурсов инфраструктуры и упорядочивание цепочки разработки роботов. Главное здесь — не отдельный продукт, а попытка Arm предложить относительно готовые пакеты дизайна, охватывающие путь от смартфона до центра обработки данных, а затем и до физической системы. Тем не менее материал не раскрывает цены, конечные продукты или графики доступности, поэтому оценка фактического коммерческого эффекта по-прежнему будет зависеть от решений производителей устройств, разработчиков чипов и программных партнеров.