ARM a présenté la Mali G2-Ultra NX, une unité de traitement graphique destinée aux futurs systèmes sur puce pour smartphones et tablettes, développés par ses partenaires. Le fabricant la positionne comme sa première GPU Mali « native pour l’IA » et annonce une disponibilité grand public en Europe à partir de 2028, sans exclure une intégration dans des Chromebooks.
Une accélération neuronale intégrée à la chaîne graphique
La principale évolution tient à l’emplacement de l’accélération IA : les accélérateurs neuronaux sont intégrés directement dans les cœurs de shaders, et non ajoutés comme un bloc distinct. Cette architecture vise à traiter l’inférence au plus près du calcul graphique, ce qui limite les transferts de données entre unités et pèse sur la consommation comme sur la latence.
ARM regroupe ces fonctions sous l’appellation Neural Graphics, qui couvre trois mécanismes distincts. Le Neural Super Sampling (NSS) prend en charge le suréchantillonnage : le rendu est calculé à une résolution inférieure, puis reconstruit avec l’aide de l’IA pour restituer les détails. Le Neural Frame Rate Upscaling (NFRU) génère des images intermédiaires par IA afin d’augmenter la fréquence d’affichage. Le Neural Super Sampling and Denoising (NSSD) agit spécifiquement sur le rendu par lancer de rayons, en réduisant le bruit de l’image.
Ray tracing et moteur d’exécution
Le ray tracing reste pris en charge, assuré par une troisième génération d’unités dédiées. La GPU introduit par ailleurs une nouvelle unité d’exécution pensée pour les charges de travail graphiques complexes et modernes, afin d’absorber des scènes plus lourdes sans dégrader le traitement.
Sur le plan des mesures, ARM indique des écarts de performance allant jusqu’à 24 % par rapport à la génération précédente dans ses propres benchmarks, et 14 % lorsque les fonctions d’IA ne sont pas sollicitées. Ces chiffres proviennent du fabricant et portent sur des tests internes, non sur des appareils commercialisés. ARM avance aussi une efficacité énergétique jusqu’à quatre fois supérieure et une charge mémoire réduite d’environ 70 % par rapport à un calcul natif, en combinant l’ensemble des techniques.
Ce que cela change concrètement pour les joueurs
L’intérêt du suréchantillonnage neuronal est d’abord lié à la taille de l’écran. Sur un smartphone ou une tablette, la différence entre une image calculée en pleine résolution et une image reconstruite est moins perceptible que sur un téléviseur de grande diagonale. Réduire la résolution de rendu libère donc des ressources pour la fluidité ou pour l’autonomie, avec une perte visuelle limitée en principe.
La génération d’images intermédiaires mérite toutefois une nuance que le dossier souligne : l’augmentation de la fréquence d’affichage rend le mouvement plus fluide à l’œil, mais elle ne réduit pas le délai entre une action et sa réaction à l’écran. Le ressenti en jeu dépend de cette latence d’entrée, qui reste un paramètre distinct du nombre d’images affichées par seconde.
Échéances et questions ouvertes
Les éléments confirmés concernent le nom de la GPU, le principe de l’accélération IA intégrée aux shaders, l’existence des trois technologies NSS, NFRU et NSSD, la troisième génération d’unités de ray tracing, la nouvelle unité d’exécution et les gains annoncés par ARM. La fenêtre de disponibilité annoncée par le fabricant, à partir de 2028 pour les premiers appareils en Europe, est également établie.
Restent inconnus : les modèles exacts de systèmes sur puce qui embarqueront cette GPU, les noms des partenaires concernés, le niveau réel de performance et de consommation sur des appareils finis, la prise en charge logicielle par les jeux et les moteurs, ainsi que les prix des futurs terminaux. Aucune mesure indépendante n’est disponible à ce stade.
