Arm a levé le voile le 8 septembre sur le Mali G2-Ultra NX, présenté comme son premier processeur graphique « AI-native ». La particularité de cette puce tient à l’intégration d’accélérateurs neuronaux directement dans le GPU, une approche destinée à porter sur Android des techniques de rendu jusqu’ici associées aux cartes graphiques pour PC.
Trois techniques de rendu accélérées par l’IA
Le fonctionnement repose sur trois procédés distincts. Le super-échantillonnage calcule d’abord l’image en basse définition, puis la reconstruit en haute définition : le GPU fournit moins de calcul tout en affichant davantage de détails. La génération d’images fabrique des images intermédiaires afin d’augmenter la fluidité perçue, par exemple en transformant un rendu à 30 images par seconde en un rendu à 60 images par seconde. Enfin, le débruitage nettoie les artéfacts produits par le ray tracing, une technique d’éclairage réaliste dont le coût computationnel restait jusqu’ici trop élevé pour un appareil mobile.
Arm annonce jusqu’à quatre fois plus d’efficacité en combinant ces trois techniques. Ce chiffre provient toutefois d’une démonstration interne baptisée Neural Dawn et non d’une mesure indépendante.
Le Xring O3 de Xiaomi comme première implémentation
Le Mali G2-Ultra NX fait ses débuts dans le Xring O3, la puce conçue par Xiaomi. Il s’agit d’un GPU à 16 cœurs accompagné de huit accélérateurs neuronaux. Xiaomi revendique, pour sa part, 85 % de performances graphiques supplémentaires et un bond de 182 % en ray tracing par rapport à sa puce précédente, avec un gain chiffré à 24 % sur les tests de référence.
Sur le Xiaomi Pad 9 Pro Max, équipé du même processeur, la marque promet du jeu en 3,2K à 120 images par seconde. Le Xiaomi 18 Fold, de son côté, démarre à 10 999 yuans, soit environ 1 410 euros, avec une mise en vente en Chine prévue le 10 septembre.
Des angles morts dans la communication
Les techniques employées par Arm présentent des similarités marquées avec celles déployées par Nvidia sur PC, jusqu’à la reconstruction de rayons. Un point reste cependant absent des chiffres communiqués : la latence. La génération d’images, déjà connue pour introduire un délai entre l’action du joueur et sa réaction à l’écran, n’est pas mentionnée sous cet angle par Arm.
Cette fonction n’est d’ailleurs pas active au lancement. Son déploiement est attendu pour le début de l’année 2027.
Une feuille de route encore ouverte
Chris Bergey, EVP Edge AI d’Arm, évoque une disponibilité progressive : achat possible, intégration dans des smartphones l’année prochaine, puis sur de plus grands écrans, tablettes ou Chromebooks. Il mentionne également que de futurs « Googlebooks » de Google pourraient adopter la technologie, sans fournir de calendrier ni de liste de constructeurs.
Trois jeux sont d’ores et déjà confirmés comme compatibles : Where Winds Meet, Infinity Nikki et Arena Breakout: Infinite.
Xiaomi ouvre donc le bal, mais la concurrence prépare ses propres solutions. Qualcomm travaille sur ses puces pour 2027 et confirme deux Snapdragon 8 Elite Gen 6 pour le 22 septembre, tandis que MediaTek avance sur le même terrain de l’upscaling.
Ce qui est confirmé et ce qui reste inconnu
Les faits établis à ce stade sont l’existence du Mali G2-Ultra NX, son architecture à 16 cœurs et huit accélérateurs neuronaux, son intégration dans le Xring O3 de Xiaomi, les déclarations de performance de Xiaomi et la mise en vente du Xiaomi 18 Fold en Chine le 10 septembre. La génération d’images reste indisponible au lancement, avec un déploiement annoncé pour début 2027.
En revanche, plusieurs éléments demeurent inconnus : l’impact réel de ces techniques sur la latence, l’adoption par d’autres constructeurs, le calendrier précis pour les tablettes et Chromebooks, et la liste des appareils qui bénéficieront effectivement de ces fonctionnalités. L’écart entre les promesses d’efficacité et les performances mesurées en usage réel n’est pas documenté à ce jour.
En tant que Partenaire Amazon, je réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises.