Arm近日在其上海UNLOCK峰会上正式发布面向移动端的全新Arm Lumex计算子系统（Lumex Compute Subsystem，简称Lumex CSS），这套平台以Arm V9.3指令集为基础，涵盖C1系列CPU集群（C1-Ultra、C1-Premium、C1-Pro、C1-Nano）以及新一代Mali G1 GPU家族（Mali G1-Ultra、Mali G1- Premium、Mali G1-Pro）。
Arm Lumex的核心之一是Armv9.3中对矩阵扩展的升级—— SME2（Scalable Matrix Extension 2）。
Arm强调SME2在矩阵与矢量运算方面带来的吞吐量与功耗效率改进，支持对2位与4位量化权重的动态展开与去量化，从而在内存带宽受限的移动端实现更高效的AI推理。
Arm在发布资料中指出，启用SME2的C1系列在多项典型生成式AI、语音识别与计算机视觉等工作负载下，相较上一代能带来多倍的 AI 性能提升与数倍的能效改进。
在CPU细分上，C1-Ultra被定位为面向旗舰与高单线程性能的超大核，Arm在发布中给出的目标值包括显著的IPC提升与针对实际工作负载的前端/预取优化；C1-Premium则以“最优PPA（性能/功耗/面积）”为设计目标，适合在面积受限但仍需高性能的次旗舰/高性能产品中取代超大核以获得面积与成本优化；C1-Pro主打高能效大核，C1-Nano则面向可穿戴与超低功耗场景。
发布会所列的部分基准显示，新一代C1集群在常见移动场景下（游戏、视频、日常应用）平均性能提升与功耗下降的比例。
Arm称在若干基准下新平台总体性能相比上一代平均提升约30%，日常应用场景（游戏、流媒体）平均提速约15%，并在同等条件下把功耗降低约12%，而在AI推理方面，启用SME2的C1集群可实现“最多5倍的AI性能提升”与“最高3倍的能效改善”的宣称。
Mali G1系列旨在把“桌面级光追与边缘端 AI”推向手机与轻量终端。
G1通过全新的光线追踪单元（RTUv2）、针对 FP16 的矩阵乘法路径（MMUL/FP16）以及重构的渲染流水线，带来画质与推理双向提升，同时兼顾能效与可扩展性。Mali G1-Ultra的硬件设计核心是为实时光线追踪与 AI 推理分别提供专用加速路径。
新一代的光线追踪单元 RTUv2 在硬件上支持更高效的 BVH（包围体层次）遍历与光线求解，Arm 宣称相比上一代 Immortalis-G925，RTUv2 在光追性能上可带来最高约 2× 的提升，并在硬件光追游戏中实现更高平均帧率。
RTUv2 的实现思路更偏向“为单光线路径做专门化运算”，从而在移动端的内存与缓存受限场景下获得更稳定的实时表现。
在 AI 能力方面，Mali G1引入了面向FP16的MMUL路径与一系列矩阵计算优化，针对语义分割、图像去噪、深度估计、目标检测与语音识别等常见移动推理任务，Arm 给出的加速幅度显著：在若些网络与工作负载上，GPU 的推理速度较前代可提升约 20%，在特定任务（如某些图像/去噪场景）甚至达到接近或超过 100% 的提升。这意味着厂商在设计 SoC 时，可以将更多 AI 任务交由 GPU 与 RTU 协同处理，减轻对独立 NPU 的全部依赖。
架构可扩展性与系统层优化也是G1的卖点之一。
Arm称 G1-Ultra 可扩展至24 核配置，并在 L2 缓存、互联调度与流水线重构上做出改进，以降低图形与 AI 并发时的内存瓶颈。同时Arm强调了G1在功耗/帧能耗方面的改进：与前代相比每帧能耗可降低约 9%。
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