在行動遊戲和高效能視覺應用需求不斷提升的背景下，Arm 近日發表「類神經技術」（Arm Neural Technology），並推出首款應用「類神經超取樣」（Arm Neural Super Sampling, NSS）。這項技術將於 2026 年搭載在新一代 Arm GPU 上，內建專用類神經加速器，旨在解決行動裝置在圖像品質、效能與功耗之間長期存在的平衡難題。

（左起）Arm 應用工程總監 徐達勇、Arm 終端產品事業部市場策略總監蔡武男

行動裝置受限於晶片功耗與散熱，開發者往往必須在解析度、幀率與電池續航之間取捨。傳統圖像放大技術多依賴啟發式演算法，對不同遊戲場景適應性有限，且在快速運動或光影變化場景中容易出現鋸齒、閃爍或細節流失等問題

。NSS 引入經訓練的類神經模型取代靜態規則，能跨不同內容泛化，並更有效地保持細節與時域穩定性。內部測試顯示，NSS 的畫質已接近 PC 平台的 NVIDIA DLSS2，但模型規模更小，針對行動端進行最佳化。

在效能方面，NSS 可將解析度從 540p 放大至 1080p，每幀處理時間約 4 毫秒，同時減少多達 50% 的 GPU 工作負載。這對開發者而言，意味著可用節省下來的資源來提升幀率、增強視覺效果或降低功耗。對終端產品而言，則有助於延長電池續航、減少過熱，並支援更高品質的視覺體驗。

Arm 同步推出的「類神經圖像開發套件」，為開發者在硬體上市前一年就能進行原型設計與測試提供可能。套件包含虛幻引擎外掛、Vulkan ML 模擬層、開放模型與完整技術文件，並支援 Vulkan 新的機器學習擴展，讓 AI 推論可直接整合進渲染管線。這不僅降低了新技術導入門檻，也有助於縮短開發週期。

市場對此類技術的需求，主要來自三方面：其一，行動遊戲與應用對畫質與流暢度要求持續提升；其二，終端產品能效限制迫使廠商尋求更高效的渲染方式；其三，AI 在圖像處理上的應用已在 PC 與主機平台證明可行，市場自然期待其在行動端落地。然而，這項技術的普及仍面臨挑戰，包括開發者對新 API 與工具的學習成本、硬體普及速度，以及 AI 推論在極端效能條件下的穩定性等。

值得注意的是，NSS 只是 Arm 類神經技術的第一步。公司已規劃在未來推出「類神經幀率升頻」（Neural Frame Rate Upscaling）與「類神經超取樣與雜訊消除」（Neural Super Sampling and Denoising），進一步應用於高幀率輸出與即時光線追蹤場景。若這些技術能順利落地，將可能改變行動裝置端的圖像處理模式，使其在功耗受限的情況下依然能提供接近主機或桌機的視覺體驗。

整體而言，Arm NSS 的推出回應了市場對高品質、低功耗行動圖像處理的迫切需求，為開發者提供了新的優化路徑，也為行動裝置的遊戲與多媒體應用創造更多可能。然而，它的真正價值將取決於硬體落地速度、開發者生態的接受度，以及在多元應用場景下的穩定性表現。