Au Siggraph 2025 aujourd’hui, ARM a réalisé les enveloppements de super échantillonnage neural (NSS), sa première technologie de mise à l’échelle dirigée par l’IA conçue pour les GPU mobiles. Il s’agit de la première application de la «technologie neuronale des bras», un ensemble prévu de fonctionnalités pour les futurs GPU Mali avec des accélérateurs neuronaux intégrés. La promesse est celle des «graphiques de classe de bureau» à une puissance inférieure sur les plates-formes mobiles, en rendant à une fraction de résolution native et en utilisant l’IA pour remplir les détails.
Si cela ressemble beaucoup à des DLS de Nvidia, à FSR4 d’AMD et à Xess d’Intel, c’est parce qu’il est un peu comme ceux-ci. La hauteur est simple: rendre à une résolution inférieure (dans l’exemple incontournable de l’ARM, 540p interne → 1080p), exécuter le cadre à travers un réseau neuronal formé et sortir quelque chose qui semble proche des natifs tout en utilisant beaucoup moins de temps de GPU.
ARM crée cela comme une «industrie d’abord», mais «l’industrie» ici est très spécifiquement des GPU mobiles, car une augmentation temporelle assistée par l’IA a bien sûr été un élément des graphiques PC depuis des années. Si nous voulions être controversés, nous pourrions affirmer que Nvidia et Nintendo battent le bras au punch même ici, avec les DLS personnalisés que le Switch Nintendo utilise, mais c’est juste pédante.
Le véritable crochet pour NSS est que, comme cette version personnalisée de DLSS, elle est réglée pour les contraintes mobiles et conçue pour fonctionner principalement sur un accélérateur neuronal sur puce dédié au lieu de voler du temps aux principaux noyaux GPU comme avec la super résolution de la précision d’ARM (ASR) qui vient de lancer en mars de cette année.
Cette réclamation phare « 540p à 1080p en 4 ms » mérite d’être déballé. NSS ne fonctionne pas encore sur le silicium expédié; Le premier matériel est prévu pour la fin 2026. Ce chiffre 4 ms est basé sur des données de simulation et des hypothèses de performances sur le matériel neuronal des GPU de Next Gen. À l’heure actuelle, NSS ne fonctionne que dans l’émulation sur le bureau, et ARM est initial que les résultats réels varieront selon la résolution, la configuration matérielle et la charge de travail.
La version NSS est clairement plus aliasée, mais elle semble impressionnante pour 540p.
La vidéo de démonstration d’ARM, un survol lent d’une scène de « château enchanté », montre une amélioration claire par rapport aux hauts de haut niveau basés sur des shader comme la propre précision de précision (ASR) basée sur le FSR2 d’ARM à la même faible résolution d’entrée. Les artefacts temporels comme les fantômes ou les frottis, communs dans ces techniques, sont essentiellement absents ici. Cela dit, le cas de test est très contrôlé: pas de mouvement rapide, pas de géométrie mince fouettant, pas d’effets de particules chaotiques. Le NSS produit toujours une image sensiblement plus douce et moins détaillée que native, mais sur un écran téléphonique de 6 pouces, ce compromis est probablement impossible à repérer.
La version NSS est évidemment plus douce et moins détaillée, mais elle n’est pas chatoyante ou fantôme.
De manière critique, la suppression de votre résolution de rendu à 25% des indigènes peut réduire le coût de l’ombrage de pixels de plus de 70%, donc dans les scénarios limités par GPU, dépenser ~ 4 ms sur un laissez-passer haut de gamme peut en valoir la peine. L’avantage est plus petit si votre goulot d’étranglement est ailleurs et que 4 ms est toujours une grande tranche d’un budget de cadre de 16,7 ms (60 ips). C’est la loi sur l’équilibrage que les développeurs devront peser, mais cela s’applique également aux DLS et à d’autres technologies.
En parlant de DLSS, le dernier DLSS 4 de NVIDIA est passé à un modèle basé sur un transformateur, mais NSS utilise une architecture UNET basée sur CNN plus simple avec une rétroaction récurrente. En ce sens, il est plus proche de DLSS 2 dans la conception. ARM dit que le modèle est entièrement ouvert, avec l’architecture, les poids et les outils de formation disponibles sur GitHub et Hugging Face, afin que les développeurs puissent le recycler pour leur propre contenu. Il reste à voir si «ouvert» signifie bien au-delà du bricolage des amateurs, mais le SDK est expédié avec une intégration de moteur irréel, des extensions Vulkan ML et des couches d’émulation pour permettre aux studios de commencer à travailler un an avant les navires matériels.
Diapositives dans ce post: bras
Selon les diapositives d’ARM, NSS est « juste le début », avec plus de technologie neuronale en cours de route. La société mentionne spécifiquement l’échec de la fréquence d’images neuronaux (NFRU) – une technique de génération de cadre – et un super échantillonnage neuronal avec le débraillé (NSSD), qui ressemble beaucoup à la reconstruction du rayon DLSS de NVIDIA et à un mobile encore à venir d’AMD par pixel.
Sur le papier, le NSS ressemble à une étape importante pour les graphiques mobiles, à la fois en qualité et en efficacité – à condition que le matériel neuronal de nouvelle génération du bras offre les performances que la société modélise aujourd’hui. La technologie elle-même n’est pas nouvelle dans l’industrie au sens large, mais si elle fonctionne comme annoncé sur les appareils mobiles de classe 2026, il pourrait donner aux jeux mobiles haut de gamme un bond notable dans la fidélité, la durée de vie de la batterie ou les deux.