Arm will die eigenen GPUs des Jahrgangs 2026 mit Neural-Beschleunigern ausstatten, um darauf KI-gestützte Workloads wie zum Start das Neural Super Sampling laufen zu lassen. Obwohl der Startschuss für neue Hardware erst nächstes Jahr erfolgen wird, erhalten Entwickler für den Aufbau des Ökosystems schon jetzt Zugriff und Tools.

Frühe Ankündigung für Aufbau des Ökosystems

Zur Fachmesse für Computergrafik SIGGRAPH 2025 hat Arm angekündigt, in die eigenen GPUs ab dem Jahrgang 2026, also die Grafikeinheiten ab der übernächsten Generation, dedizierte Neural-Beschleuniger für KI-Workloads direkt auf der Grafikeinheit zu verbauen. Dass die Ankündigung schon heute und nicht erst im Zuge der GPU-Vorstellung 2026 erfolgt, begründet Arm mit den benötigten Vorleistungen für den Aufbau eines Software-Ökosystems aufseiten der Spiele- und Engine-Entwickler.

Neural Graphics ergänzen Rendering-Pipeline

Die Entwickler von Arm wollen mit ihren GPUs der übernächsten Generation „Neural Graphics“ in mobile Geräte wie Smartphones bringen und dadurch die Effizienz oder die Bildqualität steigern oder eine Mischung aus beidem ermöglichen. Mit dem Begriff Neural Graphics ist das zuletzt stetig wachsende Feld der Computergrafik gemeint, das traditionelle Rendering-Methoden mit der Erzeugung von Grafiken durch neuronale Netze erweitert. Das temporales Upscaling setzt dabei auf ein trainiertes neuronales Netz anstelle des bislang bei Arm genutzten festen Algorithmus. Neuronale Netze in der Rendering-Pipeline können Texturen erzeugen, Licht vorhersagen, fehlende Details ergänzen und mehr.

Neural Super Sampling (NSS) ist die erste Umsetzung

Ein bekanntes Beispiel von Neural Graphics auf dem Desktop sind Super-Sampling-Technologien wie Nvidia DLSS und AMD FSR 4. Auch Arm will die dedizierten Neural-Beschleuniger in den GPUs im ersten Schritt für das KI-gestützte Upscaling verwenden, hier Neural Super Sampling (NSS) genannt. NSS folgt auf das letztes Jahr vorgestellte Arm Accuracy Super Resolution (Arm ASR). Dabei handelt es sich um ein temporales Upscaling auf FSR-2-Basis.

50 Prozent geringere GPU-Last

NSS soll die Last auf der GPU um bis zu 50 Prozent reduzieren. Entwickler können diese Lastreduzierung Arm zufolge entweder zurückbehalten, also den Energieverbrauch beim Spielen reduzieren und damit für längere Laufzeiten sorgen. Oder aber der Effizienzvorteil lässt sich in eine Steigerung der Bildrate oder Bildqualität investieren. Eine Mischung aus beiden Optionen ist ebenfalls möglich.

NSS kostet 4 ms pro Frame

Mit Hilfe von NSS soll – als ein von Arm genanntes Beispiel – eine interne Rendering-Auflösung von 540p über die Neural-Beschleuniger auf 1080p skaliert werden können und dabei annähernd die visuelle Qualität der nativen höheren Auflösung erreichen. NSS „kostet“ in der gesamten Rendering-Pipeline 4 ms pro Frame, erklärt Arm. Beim 1,5-fachen Upscaling im Balanced-Modus habe NSS lediglich 75 Prozent der Kosten von ASR und soll den Vorgänger beim 2-fachen Upscaling immer noch unterbieten.

Arm verfolgt offenen Ansatz

Wichtig sei Arm von Anfang an der offene Ansatz der Technologie gewesen, erklärt das Unternehmen zur Ankündigung. Damit soll einfacher das zugehörige Ökosystem aufgebaut werden können. Gemeinsam mit dem Neural Super Sampling bringt der Anbieter zur SIGGRAPH das Neural Graphics Development Kit an den Start. Alles an der Technologie soll offen gestaltet werden: die Modellarchitektur, die Gewichte und die Werkzeuge, die Studios das Nachtrainieren des Modells ermöglichen sollen. Die offenen Modelle will Arm auf GitHub und Hugging Face anbieten. Unterstützung aus der Industrie gibt es zur Ankündigung von Enduring Games, NetEase Games, Sumo Digital, Tencent Games, Traverse Research und Unreal Engine. Für die Unreal Engine gibt es auch gleich ein entsprechendes Plugin.

Vulkan erhält mit der Vorstellung eine Arm-ML-Erweiterung, um KI-gestützte Workloads in die Rendering-Pipeline zu integrieren. Damit unterstützt Vulkan neben der Graphics- und Computer-Pipeline künftig auch eine Graph-Pipeline für das Neural-Inferencing. Weil es für Spiele-Entwickler noch keine entsprechend befähigte Hardware von Arm gibt, muss dafür aktuell noch eine Vulkan-Emulation auf dem PC ausgeführt werden.

Frame Generation und Denoising für Pathtracing folgen

Neural Super Sampling auf den Neural-Beschleunigern ist für Arm nur der erste Schritt im Bereich der Neural Graphics. Auf den GPUs soll künftig auch Neural Frame Rate Upscaling (NFRU) angeboten werden, also Frame Generation für Smartphones. Darüber hinaus ist Neural Super Sampling and Denoising (NSSD) geplant, das KI-gestütztes Echtzeit-Pathtracing mit weniger Rays pro Pixel für Mobilgeräte ermöglichen soll.

Neue GPUs kommen Ende 2026

Die Vorstellung der neuen GPUs mit dedizierten Neural-Beschleunigern ist für das dritte Quartal 2026 zu erwarten. Details zur Mikroarchitektur stehen zwar noch aus, aber in einem Vorgespräch erklärte Arm, dass die Anzahl der Neural-Beschleuniger – analog zur 2022 erstmals eingeführten Ray Tracing Unit (RTU) – mit der Anzahl der Shader-Cores wachsen soll. Größere GPUs werden demnach mehr der der Neural-Beschleuniger besitzen. Entsprechend ausgestattete Smartphones sollen Arm zufolge Ende 2026 auf den Markt kommen.

ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Arm unter NDA erhalten. Die einzige Vorgabe war der frühestmögliche Veröffentlichungszeitpunkt.

Der Radeon-9000-exklusive KI-Upscaler FSR 4 soll sich per Treiber auch in Titeln aktivieren lassen, die von Haus aus mit FSR 3.1 ausgeliefert werden. Dazu müssen diese Spiele jedoch von AMD in eine Whitelist aufgenommen werden. Ein neues Tool erlaubt es nun, auch ohne explizite Freigabe von AMD hier FSR 4 zu erzwingen.

Whitelist wird überschrieben

Das vom Entwickler Mikhail auf GitHub bereitgestellte Programm „AMD GPU Profile Manager“ erlaubt es Spielern, eine eigene Whitelist für Spiele zu setzen und somit FSR 4 auch in Spiele zu injizieren, denen AMD noch keine offizielle Freigabe im Adrenalin-Treiber erteilt hat. Voraussetzung ist, dass das Spiel bereits über FSR 3.1 verfügt. Auf seinem X-Account zeigt der Entwickler dies anhand von Cyberpunk 2077 beispielhaft.

In den aktuellsten Versionen können so auch alle Spiele, die bereits auf AMDs Whitelist im Tech Preview Treiber zu finden sind, jedoch noch nicht im finalen Treiber, mit wenigen Klicks auf die Whitelist gesetzt und folglich mit FSR 4 gespielt werden. Auch die Beta von Battlefield 6 lässt sich so schnell hinzufügen.

Nutzung auf eigenes Risiko

Mikhail weist jedoch vorsorglich darauf hin, dass Anti-Cheat-Software von Multiplayer-Spielen den Austausch von DLL-Dateien durch den Treiber als Betrugsversuch werten kann, was einen Bann zur Folge hätte. Die Nutzung erfolgt also auf eigene Gefahr.

Zum aktuellen Zeitpunkt beschränkt sich der Funktionsumfang des Tools auf das Erzwingen von FSR 4 in Spielen, jedoch sollen weitere Funktionen folgen und umfangreiche Konfigurationsprofile für die GPU bieten.

Optiscaler als Alternative

Das Tool ist derweil nicht das einzige, das Nutzern die Freiheit gibt, FSR 4 in Spiele zu bringen, die offiziell (noch) nicht unterstützt sind. Auch über Optiscaler kann der erste KI-basierte Upscaler für Radeon-Grafikkarten erzwungen werden. In der Praxis zeigen sich bei manchen Titeln hierbei allerdings Probleme, die verdeutlichen, wieso AMD grundsätzlich den Ansatz einer eigenen Whitelist im Treiber verfolgt.

Um Samsungs Z-NAND ist es ruhig geworden. Doch laut einem Bericht aus Asien wird der auf Höchstleistung getrimmte NAND-Flash-Speicher zurückkehren. Samsung plane den Einsatz für KI-Anwendungen. Der Speicher soll in der Spitze 15 Mal schneller als herkömmlicher NAND-Flash arbeiten und dabei noch viel Energie sparen.

Steht der Z-NAND vor dem Comeback?

Vom taiwanischen Branchenmagazin DigiTimes stammt der Bericht (Paywall), den unter anderem Tom’s Hardware zitiert. Demnach habe der Vizepräsident von Samsungs Speichersparte angekündigt, mit dem neu aufgelegten Z-NAND die Leistung von herkömmlichem NAND-Flash um den Faktor 15 zu übertreffen und dabei die Leistungsaufnahme um satte 80 Prozent zu reduzieren.

Ohne konkrete Werte sind diese Aussagen aber fast nicht zu gebrauchen. So bleibt etwa offen, was hier mit „Performance“ gemeint ist. Am wahrscheinlichsten sind Leistungssteigerungen bei den Zugriffszeiten, das war auch die Stärke der früheren Z-SSD mit Z-NAND.

GPU soll direkt auf Z-NAND zugreifen

Ferner ist von einer neuen Technik die Rede, die einer GPU den direkten Zugriff auf Z-NAND-SSDs erlaube, ähnlich wie es die DirectStorage-API bei Spielen ermöglicht. Hier ist aber eher eine direkte Kommunikation zwischen einem GPU-basierten KI-Beschleuniger und dem Z-NAND gemeint.

An anderer Stelle fällt der Name GPU-Initiated Direct Storage Access (GIDS) für die angeblich neue Technik im Z-NAND. Dazu finden sich auch einige wissenschaftliche Artikel (PDF), die zeigen, dass unter anderem Nvidia daran arbeitet.

Z-NAND setzte sich bisher nicht durch

Samsungs Hochgeschwindigkeits-NAND konnte sich vor Jahren nicht wirklich durchsetzen, was vor allem an den Kosten gelegen haben dürfte. Bei der Speicherdichte war der Z-NAND nämlich kaum besser als der noch schnellere 3D-XPoint-Speicher von Intel, der zwischenzeitlich eingestellt worden war.

Kioxia plant viel mit XL-Flash

Kioxia hat mit dem XL-Flash einen ähnlichen Weg eingeschlagen, dabei aber weitaus höhere Speicherdichten erzielt. Während es um Samsungs Z-NAND ruhig geworden ist, plant Kioxia konkret mit einer 10-Millionen-IOPS-SSD auf Basis des XL-Flash für das zweite Halbjahr 2026.

Zwischen RAM und Storage ist noch viel Platz

Für den Bedarf an immer schnelleren Massenspeichern respektive RAM-Alternativen mit weitaus höheren Speicherkapazitäten dürfte Samsung also die Rückkehr des Z-NAND einplanen. Ein ganz neuer Markt könnte entstehen, denn nun arbeiten die Konkurrenten SanDisk und SK Hynix auch noch gemeinsam am High Bandwidth Flash (HBF). Dieser wird allerdings wohl eher beim Durchsatz als bei den Zugriffszeiten neue Maßstäbe für NAND-Flash-Speicher liefern.

Bei all diesen neuen Ansätzen, die einzig und allein durch den globalen KI-Boom befeuert werden, stellt sich die Frage, ob Intels 3D XPoint nicht nur einfach zur falschen Zeit auf den Markt gekommen ist. Womöglich wäre heute die Nachfrage sogar gegeben, um die Entwicklung weiter voranzutreiben.