高通正式公布其下一代旗舰骁龙平台的GPU架构——Adreno Neural Fusion。该设计通过硬件加速AI渲染,在移动GPU架构上确立了新的技术界限。2026年9月2日,高通披露技术细节,确认名为“矩阵核心”(Matrix Cores)的专用AI计算单元已嵌入GPU的三个处理切片中。目前,Unity和Unreal Engine均已实现原生集成,开发者无需编写自定义代码即可启用AI增强型渲染。
对于安卓旗舰用户而言,这一变革意味着游戏将在相同的电池续航预算下运行更久且画面更清晰。得益于超分辨率和帧生成技术完全在图形芯片内部运行,数据无需在不同芯片间传输,从而显著提升了能效比。
架构革新:AI嵌入GPU切片
Adreno Neural Fusion的核心突破在于AI运算位置的改变。尽管现有的Hexagon NPU早已承担AI推理任务,但新架构将AI计算单元直接置于GPU切片内,并与18MB Adreno高性能内存(HPM)紧密相邻。HPM为基于图块的渲染、帧缓冲区和计算工作负载提供大容量、低延迟的本地内存支持。
移动GPU采用基于图块的延迟渲染技术,将帧缓冲区细分为小块并在片上内存中完成处理。将AI推理数据保留在同一18MB HPM池中,使得超分辨率和帧生成算法能以极低延迟读写数据。相比之下,传统方法需将数据经由系统互连总线发送至NPU,再读回结果,每一步都增加了延迟和能耗。高通声称,这种架构使系统功耗较前代Snapdragon Game Super Resolution(GSR)降低高达40%。需注意,此为自我报告数据,尚待第三方独立验证。此外,无论是否激活Neural Fusion,新一代GPU架构的整体效率每代提升12%。
据媒体报道,矩阵核心运行频率为1.45GHz,与GPU切片时钟速度同步,高于当前Snapdragon 8 Elite Gen 5中Adreno 840 GPU的1.2GHz。
全平台矩阵加速策略
Adreno矩阵核心的加入,完善了高通跨平台矩阵加速策略。至此,高通三大核心计算引擎均具备矩阵加速能力:Hexagon NPU负责后台大型AI推理;2026年8月25日预览的Oryon CPU通过可扩展矩阵扩展支持前台应用并行AI任务;Adreno GPU则专注于图形管线内的逐帧AI操作。平台可动态分配负载,将不同性质的AI任务路由至最合适的引擎。
Moor Insights & Strategy首席分析师Anshel Sag指出,该架构类似于苹果Apple Silicon GPU的设计,为NPU提供了有意义的互补AI算力,专门处理对延迟敏感的图形AI工作负载,而非取代NPU。
AI超分辨率与帧生成机制
Adreno Neural Fusion整合了两种AI渲染功能。首先是AI超分辨率:游戏以较低分辨率内部渲染,矩阵核心利用神经网络重建全分辨率图像。相比在通用着色器核心上运行的GSR v2,专用硬件允许使用更复杂的网络架构,从而在更低功耗下获得更高质量的输出。
其次是帧生成:矩阵核心利用运动矢量和光流数据,在原生帧之间合成中间帧。这使得GPU只需渲染较少帧数即可维持流畅视觉输出,从而降低GPU利用率。然而,帧生成会增加显示延迟。PC端研究显示,根据配置不同,延迟可能增加10至30毫秒。对于休闲游戏,这种延迟难以察觉;但对于需要快速反应的竞技类游戏,帧生成并非推荐模式。高通40%的省电声明主要适用于超分辨率工作负载,竞技玩家需关注具体游戏中的帧生成配置。
引擎原生集成:从演示到实战
高通确认,Unity和Unreal Engine已原生集成Neural Fusion。这意味着基于这两大引擎开发的游戏,可在现有工作流中直接启用超分辨率和帧生成功能,无需等待引擎级支持或编写额外代码。据媒体报道,该集成在芯片发售时即可用。此举借鉴了NVIDIA DLSS的发展路径,通过引擎级集成加速技术普及,确保玩家能在发布初期的游戏中体验到新功能。
与前代GSR的区别
Neural Fusion取代了经历两代演进的Snapdragon Game Super Resolution。GSR v1为单遍空间超分器,效率高但质量有限;GSR v2引入时间数据但仍依赖通用着色器核心。Neural Fusion则转向由矩阵核心加速的神经网络推理,这与PC端DLSS利用Tensor Core加速的原理一致。基准测试显示,专用硬件加速的神经超分能产生比纯算法方法更少伪影的输出。
发布节奏与市场展望
高通尚未正式命名搭载此GPU的骁龙平台,也未公开SKU代号和工艺节点。此前,高通已通过两次披露预热:8月25日展示Oryon CPU架构,9月2日公布Adreno Neural Fusion GPU。预计完整平台将于2026年9月22日至24日在夏威夷毛伊岛举行的骁龙峰会上揭晓,届时将发布官方基准测试和现场演示。
在主SoC正式命名前单独发布GPU微架构细节,表明高通高度重视其图形技术的市场竞争力。三星、小米、一加等品牌预计将在其高端安卓产品线中采用该芯片。尽管40%的省电效果有待真机验证,但GPU嵌入式AI加速、片上内存邻接性及引擎原生支持,已为将硬件参数转化为实际游戏体验奠定了坚实基础。
常见问题解答
Adreno Neural Fusion与旧款骁龙GPU有何不同?
Adreno Neural Fusion在每个GPU切片中嵌入了专用Matrix Core AI计算单元,而旧款GPU仅使用固定功能空间超分(GSR v1)或在通用核心上运行时间超分(GSR v2)。新架构在图形管线内部打包专用AI处理核心,利用片上内存运行神经网络推理,首次在不跨芯片路由的情况下启用帧生成,输出更清晰且伪影更少。
现有游戏是否支持该技术?
是的。由于Unity和Unreal Engine已原生集成Neural Fusion,使用这两大引擎开发并积极维护的游戏,有望通过更新获得支持。工作室需在现有开发流水线中启用并配置该功能,无需重写代码。不再活跃开发的游戏则无法获得支持。
帧生成适合竞技手游吗?
不适合。帧生成会因合成帧的计算过程增加显示延迟,这在PC端已有明确记录。对于大逃杀、格斗等对毫秒级输入响应至关重要的竞技游戏,帧生成会导致操作滞后。该技术的省电优势主要体现在超分辨率工作负载上,竞技玩家应谨慎评估具体游戏的帧生成实现。
搭载该技术的手机何时上市?
高通预计将在2026年9月22日至24日的骁龙峰会上正式揭晓该平台。遵循典型旗舰发布节奏,商用手机预计在2026年下半年至2027年初陆续上市。
【星途科讯 图文丨踢三脚 首发于ZAKER科技,转载请注明出处】
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.