《英雄聯(lián)盟》夏季賽總決賽今日開打！JDG對陣LNG首發(fā)名單來了 Knight：準備三連冠
8月5日消息，今日17:00，《英雄聯(lián)盟》2023LPL夏季賽總決賽將正式開打，由JDG對陣LNG。對兩支隊伍來說，這場比賽不僅要爭奪夏季賽冠軍，更要決定誰才是LPL賽區(qū)一
在SIGGRAPH 2025盛會上，Arm公司震撼發(fā)布了一項革命性的技術——Arm神經(jīng)技術，這項技術預示著2026年即將面世的Arm GPU將首次融入專用神經(jīng)加速器，有望徹底改變移動端圖形性能版圖，并引領端側(cè)AI創(chuàng)新進入一個嶄新的紀元。預計不久的將來，消費者就能在市面上目睹搭載該技術的設備的風采。
Arm神經(jīng)技術的精髓在于，它向GPU中嵌入了專用的神經(jīng)加速器。Arm終端事業(yè)部產(chǎn)品管理總監(jiān)Steve Steele介紹稱，這一創(chuàng)新不僅能極大提升游戲體驗，還能以更低的功耗實現(xiàn)，讓設備運行更加冷靜，續(xù)航更為持久。
傳統(tǒng)的GPU架構(gòu)在處理日益復雜的圖形內(nèi)容時，尤其是在運行高端手游時，面臨巨大的負載壓力。而神經(jīng)加速器的加入，則能有效分擔這些繁重的計算任務。例如，在處理復雜的3D場景光照和紋理細節(jié)時，神經(jīng)加速器憑借優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，能迅速分析并生成更為逼真的效果，從而大大減輕了GPU的負擔。
從技術層面來看，該神經(jīng)加速器采用了先進的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，借鑒了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的結(jié)構(gòu)，對圖形數(shù)據(jù)進行分層處理和特征提取。在渲染過程中，它能智能識別圖像的不同區(qū)域和元素，并應用特定的算法進行優(yōu)化。例如，在渲染人物皮膚時，通過對大量皮膚紋理數(shù)據(jù)的學習和分析，它能生成更加細膩、真實的皮膚質(zhì)感，這一過程若依賴傳統(tǒng)GPU，不僅耗時較長，效果也可能大打折扣。
Arm神經(jīng)技術帶來的優(yōu)勢極為明顯，尤其是在手游領域。對于復雜的移動端游戲內(nèi)容，它能減少GPU高達50%的工作負載。這意味著游戲開發(fā)者可以靈活利用節(jié)省下來的資源，要么降低整體功耗，延長設備續(xù)航；要么提升游戲幀率，使畫面更加流暢；要么增強視覺效果，如增加光影特效和提升模型精細度。
在手游的實際應用中，以往GPU在處理海量場景建模、角色動作和復雜光照時，容易出現(xiàn)發(fā)熱嚴重、幀率不穩(wěn)定等問題。而有了Arm神經(jīng)技術，這些問題將得到顯著改善。GPU負載減輕，發(fā)熱問題得到緩解，游戲幀率能夠穩(wěn)定在高水平，玩家將享受到更加流暢的操作體驗，游戲中的場景和角色細節(jié)也將更加豐富，視覺沉浸感大幅提升。
除了游戲領域，Arm神經(jīng)技術還擁有廣泛的應用前景。在神經(jīng)攝像頭領域，它有助于對攝像頭拍攝的圖像或視頻進行實時優(yōu)化。例如，在拍攝夜景時，通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法分析處理畫面，能有效提升亮度、降低噪點，同時保留細節(jié)信息，讓夜景照片或視頻更加清晰美觀。在視頻會議中，也能利用神經(jīng)技術優(yōu)化人物圖像，提升清晰度和色彩還原度，從而改善視頻通話質(zhì)量。
為了助力開發(fā)者充分利用這一新技術，Arm同步推出了全球首個全面開放的神經(jīng)圖形開發(fā)套件。這一舉措極具前瞻性，意味著開發(fā)者可以在硬件面世前一年就開始開發(fā)工作。套件中的Arm神經(jīng)技術全面開放，包括游戲工作室重新訓練模型所需的模型架構(gòu)、權(quán)重和工具。基于PC的Vulkan模擬以及面向Vulkan的開放Arm ML擴展，讓開發(fā)者可以將AI直接引入熟悉的渲染管線，極大地簡化了將AI整合到移動端渲染中的過程。
Arm在神經(jīng)技術領域有著清晰的未來規(guī)劃。除了此次推出的首款應用Arm神經(jīng)超級采樣（Arm Neural Super Sampling, Arm NSS）外，預計在2026年，Arm將進一步擴展其神經(jīng)技術應用路線圖。例如，神經(jīng)幀率提升技術將利用AI實現(xiàn)幀率翻番，且無需加倍渲染負載，這對于競技類手游來說，能在不增加硬件負擔的情況下提供更流暢的游戲畫面。神經(jīng)超級采樣與降噪技術也將推出，采用AI在移動設備上實現(xiàn)實時路徑追蹤，每個像素只需發(fā)射更少光線，這將提升圖形渲染質(zhì)量，同時降低GPU運算量，提升圖形處理效率和能源利用率。
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