从芯片架构破解移动游戏痛点 高通Adreno Neural Fusion实现渲染与能效兼顾

来源：环球网

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【环球网科技综合报道】移动游戏长期面临画质、帧率与电池续航难以兼顾的问题，这一行业痛点正在迎来新的技术解决方案。高通技术公司产品市场高级总监Cisco Cheng近日发表署名博客文章，披露Adreno Neural Fusion技术细节——该技术将AI超级分辨率、AI帧生成与神经网络处理整合进GPU图形管线，下一代骁龙旗舰平台还将搭载专用硬件单元Adreno Matrix Cores与18MB片上显存，在提升游戏画质的同时降低渲染功耗。更多技术细节将在9月下旬举行的骁龙峰会上公布。

AI渲染技术整合至图形管线 硬件单元实现本地AI计算

Adreno Neural Fusion将神经网络处理、AI超级分辨率和AI帧生成整合到统一的图形管线中，改变场景的渲染和优化方式。在实际游戏过程中，该技术在提供画质的同时，能够减少伪影、提升帧率稳定性，并呈现清晰的细节。

长期以来，移动端超分技术存在一定取舍，微小画面细节可能出现抖动，快速移动物体可能出现伪影，画面整体不如原生渲染清晰。Adreno Neural Fusion减少了传统移动端超分方案在性能与画质之间的权衡，在帮助游戏运行的同时保留细节和动态画面的清晰度。

硬件层面，下一代骁龙旗舰移动平台将引入Adreno Matrix Cores，作为AI赋能的GPU专用核心，能够在图形管线内直接运行AI模型。这意味着从NPU、CPU到GPU，平台中的各核心引擎均具备Matrix加速能力。通过将AI工作负载留在图形管线内部处理，开发者能够以更低时延和更低功耗运行渲染模型，神经网络计算无需离开图形渲染管线即可完成。

片上显存配合三切片架构 降低数据传输时延

高速AI计算需要高速数据访问能力。基于Adreno GPU三切片架构，Adreno Matrix Cores与18MB Adreno独立高速显存（HPM）配合使用。Adreno HPM是集成于Adreno GPU平台中的片上图形存储，直接为GPU提供大容量、低时延存储，使基于图块的渲染、帧缓冲和计算负载能够留在图形子系统内部进行。

三切片和近内存设计可将中间计算结果保留在GPU片上，无需反复访问系统内存。数据传输减少带来更低时延、更高能效和更长的游戏时长。

支持主流游戏引擎 降低开发者接入门槛

Adreno Neural Fusion现已支持Unity和Unreal引擎，是支持主流游戏引擎的移动端AI超级分辨率技术。游戏工作室无需开发自定义解决方案，即可获得画质和性能提升，开发者可专注于游戏体验打造，同时利用平台的AI渲染能力。

在使用Adreno Neural Fusion进行游戏开发时，开发者可获得GPU性能、AI渲染能力以及引擎级支持，无需从零构建定制化渲染方案，即可在移动端实现图形效果、光影效果和画质提升。

AI处理从单一模块走向平台级能力

随着更多游戏采用Adreno Neural Fusion，搭载骁龙移动平台的终端将在画质、游戏流畅度和能效方面得到提升。该技术的目标是在画质、运行速度和功耗之间取得平衡。

Cisco Cheng在博客中表示，上述转变并非一次性的特性升级，而是移动计算发展的一步。随着Matrix加速能力赋能NPU、CPU和GPU，AI处理正成为平台级能力，而非附加在单一模块上的功能。

更多有关下一代移动游戏及技术细节，将在夏威夷举行的骁龙峰会上披露。（心月）