Armのモバイル向け基盤が全面刷新で「Lumex」に、「SME2」でAI処理性能は5倍：人工知能ニュース（2/2 ページ）

Armがモバイル機器向けプロセッサIPセットの新たな演算サブシステム（CSS）プラットフォーム「Arm Lumex」を発表。CPUやGPUのブランド名を刷新するとともに、CPUクラスタにAIの演算処理を得意とする新たな拡張命令「SME2」を組み込むことでオンデバイスAIの処理性能を大幅に高めた。

[朴尚洙，MONOist]

AI処理性能と関わる拡張機能は「SVE2」から「SME2」へ進化

　Lumex CSSの最大の特徴は、今後のモバイル機器に必須となるオンデバイスのAI処理性能を大きく高めるために、アーキテクチャの「Armv9-A」を一歩前に進めて「Armv9.3」としたことだ。

「Lumex CSS」はアーキテクチャが「Armv9.3」となった［クリックで拡大］ 出所：Arm

　CSS for Clientまでは、CPUと連携してAIの処理を最適化する拡張機能として「SVE2」が用いられていた。Armv9.3では、サーバ／データセンター向けのプロセッサIPセットである「Neoverse」で採用した行列演算処理を得意とする「SME」を発展させたSME2を新たに開発した。

　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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