看准移动装置端的AI应用潜力，Arm发布新的Lumex运算子系统（Compute Subsystem，CSS），全面更新旗下的移动CPU和GPU，搭配全新的SME2（Scalable Matrix Extension 2）可扩展指令集，宣称AI性能最高提升5倍。

Arm手机策略总监蔡武男表示，如今用户已经习惯在智能手机屏幕上进行触控操作，但随着AI在移动设备上的普及，未来将带来全新的人机交互方式。新一代用户可能不再依赖触控，而是通过语音与手机对话，让AI根据需求自动执行任务。尽管移动设备可以依赖云端进行AI推理，但由于移动设备的移动性，网络环境可能不稳定，导致在无信号或信号较差的区域影响AI体验。此外，完全依赖云端进行AI推理也会显著增加服务提供商的成本。

强化AI性能，提升能效与实时性

鉴于AI在移动设备中的重要性日益提升，本地执行AI应用具备更高的即时性和低延迟优势，同时考虑到移动设备使用电池供电，还需具备更高的能源效率。为此，Arm推出全新的Lumex CSS运算平台，并搭载SME2指令集。该指令集显著提升了Lumex CSS的CPU AI处理性能，最高提升达5倍；在语音类任务中，延迟可降低4.7倍，音频生成速度则提升2.8倍。

Arm以运动App“智能瑜伽教练”为例，在SME2指令集加速下，文字转语音生成速度可提升2.4倍，用户可以更即时地获得AI的瑜伽指导。

根据Arm展示的AI加速效果，未搭载SME2指令集的CPU在神经网络任务处理中性能远低于GPU，而搭载SME2的CPU则明显提升了神经网络处理能力，缩小了与GPU之间的性能差距，甚至在部分测试项目中超越了GPU。

为吸引软件开发者，Arm也推出KleidiAI库，帮助设备充分发挥SME2的性能。目前KleidiAI支持主流AI框架，如PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、ONNX Runtime等。

Arm预计未来将把SME2扩展至更多CPU平台，并预测到2030年，搭载SME和SME2的设备将新增超过30亿台，带来超过1000亿TOPS的算力提升。

全新CPU与GPU架构升级

Lumex CSS针对3纳米制程进行了优化实现，包含采用SME2的Armv9.3 CPU集群、性能提升2倍的Arm Mali G1-Ultra GPU、DSU（Arm C1-DSU）以及KleidiAI库。

在CPU方面，Lumex CSS改变了原有的Cortex命名体系，采用全新的C1命名方式，并将CPU划分为五个等级：

• C1-Ultra：旗舰级性能核心，相当于此前的Cortex-X925，在SME2加持下单线程性能提升25%，适用于大模型推理、内容创作、生成式AI、计算摄影等高性能需求场景。
• C1-Pro：能效核心，作为辅助核心配合C1-Ultra运行，持续性能提升16%，适用于视频播放、流式推理等任务。
• C1-Premium：兼顾性能与面积，面积缩小35%，适用于次旗舰级移动设备，适合语音助手、多任务处理。
• C1-Nano：强调能效，效率提升26%，面积更小，适用于移动穿戴设备或小型设备。
• C1-Pico：强调超低功耗，适用于物联网设备。

蔡武男指出，Arm自2025年5月宣布转型以来，已从单纯的IP提供商转变为提供整合与灵活平台方案的公司，旨在加速合作伙伴将产品推向市场。

Arm根据不同市场提供运算平台方案，除了Lumex CSS面向移动设备，还有面向数据中心的Arm Neoverse、面向汽车领域的Arm Zena、专为PC设计的Arm Niva，以及适用于IoT物联网的Arm Orbis。