　SME2によってLumex CSSのオンデバイスAI処理性能は従来のSVE2と比べて5倍に向上した。実際に、生成AIのワークロードを対象とした処理速度のベンチマークでは、音声認識モデルの「Whisper」が従来比で4.7倍、LLM（大規模言語モデル）の「Gemma3」によるエンコードで同4.7倍、音楽生成AIの「Stable Audio」で同2.8倍と大きな効果が得られているという。

「SME2」による生成AIワークロードの処理速度ベンチマーク［クリックで拡大］出所：Arm

　またArmは、CSS for Clientと併せて、AndroidデバイスにおけるCPU上でのAIアプリケーションの処理を最適化するライブラリ「Arm KleidiAI」を発表したが、SME2もこのArm KleidiAIに対応している。特に、AndroidデバイスのAIアプリケーションに広く用いられているランタイム「LiteRT（旧TensorFlow Lite）」もSME2に対応しており、AndroidデバイスはLumex CSSの採用によるAI処理性能向上の恩恵を大きく受けられるようになっている。

　SME2は、深層学習モデルなど従来のAIモデルの処理性能向上でも3～6倍の効果が得られることを確認している。特に軽量のAIモデルでは、Lumex CSSの新たなGPUであるMali G1-Ultraよりも高い処理性能を実現できている。

「SME2」による従来のAIモデルの処理性能向上［クリックで拡大］出所：Arm

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