LONDON (IT BOLTWISE) – Arm hat die Mali G2-Ultra NX GPU als erste AI-native Grafikeinheit der Mali-Serie vorgestellt. Laut Angaben steigt die Performance pro Watt bei neuronalen Grafiken auf bis zu das Vierfache gegenüber Vorgängermodellen. Für Ray Tracing nennt Arm zudem massive Einsparungen beim Ray-Tracing-Workload und reduziert den DRAM-Traffic messbar. Die Hardware wird mit CSS for Mobile 2 sowie einem neuen C2-CPU-Cluster für agentische KI-Abläufe kombiniert.
Arm hat am 8. September 2026 mit der Mali G2-Ultra NX eine neue AI-native GPU für die Mali-Familie angekündigt, die gezielt auf KI-gestützte Grafikberechnungen ausgerichtet ist. Im Kern geht es dabei nicht nur um „mehr Rohleistung“, sondern um eine höhere Effizienz pro Energieeinheit und um besser planbare Kosten im Betrieb von mobilen KI-Anwendungen. Der Hersteller positioniert die Lösung als erste AI-native Grafikeinheit der Mali-Serie mit dedizierten neuronalen Beschleunigern, was in der Praxis häufig bedeutet, dass Teile der KI-Arbeit nicht über allgemeine Recheneinheiten laufen müssen, sondern direkt auf spezialisierte Pfade gelenkt werden. Für Plattformbetreiber und App-Entwickler ist das vor allem dann relevant, wenn KI und Rendering in Echtzeit zusammenwirken und der Formfaktor ohnehin die thermische Decke setzt.
Technisch beschreibt Arm dafür eine neue Execution Engine sowie die Ray-Tracing-Generation Nummer drei innerhalb der Mali-Ray-Tracing-Technologie. Ray Tracing ist bekannt dafür, dass es bei komplexen Licht- und Geometrieszenen hohe Rechen- und Speicherlast verursacht; genau hier setzt Arm mit konkreten Optimierungen an. Bei den neuronalen Grafiken nennt der Chiphersteller eine Performance-Steigerung pro Watt von „bis zu Vierfach“ im Vergleich zu Vorgängermodellen. In herkömmlichen Benchmarks soll die Mali G2-Ultra NX zudem 24 Prozent mehr Leistung erreichen, während in klassischen Gaming-Szenarien ohne KI-Unterstützung 14 Prozent mehr Performance gemeldet werden. Entscheidend ist dabei das Verhältnis aus Rechenleistung, Speicherzugriffen und Energieverbrauch, weil mobile Systeme nicht beliebig takten können, ohne dass Temperatur und Akkulaufzeit leiden.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Optimierung von Ray Tracing durch sogenannte Opacity Micromaps. Arm zufolge sinkt dadurch die Last für Ray-Tracing-Berechnungen um 70 Prozent, was wiederum zu etwa 30 Prozent höheren Bildraten führen soll. Zusätzlich reduziert die neue Architektur den DRAM-Traffic bei Ray-Tracing-Anwendungen um 13 Prozent. Diese Kombination ist in der Praxis bedeutsam, weil DRAM-Zugriffe oft zu den teuersten Operationen zählen: Sie erhöhen Latenzen, verbrauchen Bandbreite und können die Rendering-Pipeline ausbremsen, selbst wenn die Rechenwerke bereits schneller geworden sind. Genau an dieser Stelle wirkt eine GPU-Optimierung besonders stark, weil sie nicht nur einen einzelnen Engpass adressiert, sondern gleich mehrere Ebenen des Datenpfads: weniger Arbeit im Ray-Tracing-Teil, weniger externe Speicherübertragung und damit ein gleichmäßigerer Durchsatz.
Arm koppelt die Mali G2-Ultra NX außerdem an eine demonstrierte Umsetzung durch das Entwicklerstudio Sumo Digital. Als Beispiel nennt der Hersteller den Titel „Neural Dawn“, in dem eine vierfach höhere Performance-Effizienz sowie eine Reduktion des externen Speicherverkehrs um 70 Prozent erreicht worden sein sollen. Solche Referenzen sind für den Markt insofern wichtig, als sie zeigen sollen, dass die Architektur nicht nur in synthetischen Benchmarks „gut aussieht“, sondern sich auch in realen Render- und KI-Workflows abbilden lässt. Gleichzeitig ist die Aussage auch für die Branche ein Signal: Agentische KI und KI-gestütztes Rendering rücken näher zusammen, denn wenn Anwendungen lernen, planen oder Inhalte generieren sollen, braucht die Hardware Wege, KI-Berechnungen nicht als „Nebenjob“ neben dem Grafiksystem zu behandeln, sondern als integralen Bestandteil der Echtzeit-Performance.
Mit CSS for Mobile 2 bringt Arm parallel eine Plattform auf den Plan, die explizit für agentische KI und AI-native Grafikanwendungen konzipiert ist. Neben der Mali G2-Ultra NX gehört dazu ein neues C2-CPU-Cluster, das die C2-Ultra- und C2-Pro-Varianten umfasst. Die C2-Ultra CPU nutzt laut Arm SME2-Einheiten (Scalable Matrix Extension), die eine 70-prozentig schnellere Verarbeitung kleiner Sprachmodelle (Small Language Models) ermöglichen sollen. Im direkten Vergleich zum Vorgänger C1-Ultra nennt der Hersteller eine 1,7-mal höhere KI-Performance sowie 15 Prozent mehr Single-Thread-Leistung. Zusätzlich sinke der Stromverbrauch um 38 Prozent; für agentische Workflows gibt Arm eine Beschleunigung von 24 Prozent an, während Multi-Thread-Performance um 12 Prozent steigen soll. Das ist vor allem für Unternehmen relevant, die mobile KI nicht nur als Demonstrator sehen, sondern als Bestandteil von Produktlogik: Ohne entsprechende Effizienz steigen Betriebskosten durch Leistungsaufnahme und unter Umständen auch durch Kosten für Gerätethermik und Infrastruktur.
Damit Entwickler die genannten Hardware-Vorteile tatsächlich nutzen können, stellt Arm Software-Unterstützung bereit: Die C2-Ultra CPU und die Mali G2-Ultra NX GPU sollen über Arm KleidiAI und das AI Portal unterstützt werden. Ziel ist es, KI-Modelle effizient auf die Arm-Architektur zu portieren und damit die Lücke zwischen „KI-optimiertem Chip“ und „KI-optimierter Anwendung“ kleiner zu machen. Am Markt wird das außerdem von Partnerschaften flankiert, darunter Kooperationen, die Arm mit Akteuren der Spieleindustrie nennt. Laut Angaben sollen diese unter anderem an der technischen Umsetzung eines Spiels für die neue Hardware-Plattform arbeiten, was den Trend unterstreicht, KI nicht mehr nur als Text- oder Assistenzfunktion zu verwenden, sondern sie in interaktive Grafiksysteme zu integrieren. Für die nächsten Smartphone-Generationen ordnet sich die Ankündigung damit als Baustein ein: Wenn Ray Tracing und KI-Pfade zusammen gedacht werden, müssen nicht nur die Chips, sondern auch Engines, Shader-Compiler und Laufzeitbibliotheken koordiniert werden.
Erste Hinweise auf eine Integration der neuen Komponenten gab es offenbar bereits vor der offiziellen Vorstellung durch Arm. Anfang September wurden Benchmarks eines Vivo X500 Pro Max gesichtet, das angeblich mit einem Dimensity 9600-Chipsatz sowie der Mali-G2-Ultra-NX MC12 GPU ausgestattet ist und in Geekbench-Tests 4.000 Punkte im Single-Core- und 13.000 Punkte im Multi-Core-Bereich erreicht haben soll. Zudem soll Oppo offenbar ebenfalls vorbereitet haben: Ein Modell mit der Bezeichnung Find X10 Pro Max (PMX110) wurde demnach in Datenbanken mit einem Dimensity 9600 (MT6995) und einer integrierten Mali-G2-Ultra-NX-Grafikeinheit registriert. Solche Sichtungen sind zwar nicht gleichbedeutend mit flächendeckender Verfügbarkeit, geben aber einen Hinweis darauf, wie schnell OEMs neue Arm-Generationen in ihre nächsten High-End-Geräte übernehmen. Für Entscheider heißt das: Wer KI-Features in der Produkt-Roadmap hat, sollte jetzt prüfen, welche Rendering- und KI-Workloads wirklich auf die AI-native Pfade ausgerichtet sind – denn genau dort entscheidet sich, ob „Performance pro Watt“ im Datenblatt auch als Nutzererlebnis ankommt.
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