12 septiembre, 2025
Arm ha presentado Lumex, su plataforma de subsistema de cómputo (CSS) más avanzada hasta la fecha, diseñada para acelerar las experiencias de IA en el dispositivo, tanto en los móviles Android de gama alta y en los próximos ordenadores con procesadores Arm. Más que un simple núcleo, Lumex integra CPU, GPU, interconexión y una pila de software optimizada, de modo que llos fabricantes puedan reducir los tiempos de desarrollo y aceleren el lanzamiento de sus SoC de 3 nm.
El anuncio llega en un momento clave para el mercado: los usuarios ya esperan traducción en tiempo real, asistentes contextuales y edición multimedia con IA que funcionen sin depender de la nube. Lumex pretende responder a ese salto combinando nuevas CPU Arm C1 con extensiones SME2 para acelerar la IA, una GPU Mali G1-Ultra con el doble de rendimiento en trazado de rayos y mejoras de eficiencia, y librerías como KleidiAI integradas en los frameworks más populares.
Lumex es un «subsistema» listo para fabricar en nodos de 3 nm, que los socios de Arm pueden adoptar tal cual (con implementaciones físicas ya optimizadas) o configurar a medida para distintos segmentos. La propuesta cambia el ritmo tradicional del sector: menos integración ad hoc y más bloques de alto nivel listos para el tape-out, con el objetivo de acortar ciclos y asegurar un alto rendimiento desde el primer lote.
Otro cambio relevante es el nuevo esquema de nombres. Arm deja atrás la marca histórica «Cortex» en móviles para su familia C1 de CPU (con variantes C1-Ultra, C1-Premium, C1-Pro y C1-Nano) y renueva su GPU con la serie Mali G1 (G1-Ultra, G1-Premium y G1-Pro). La novedad no es solo estética: las C1 integran Scalable Matrix Extension 2 (SME2) a nivel de arquitectura Armv9.3 para multiplicar el rendimiento en cargas de IA y computación científica.
El clúster Arm C1 con SME2 promete hasta 5 veces más rendimiento en IA y hasta 3 veces mejor eficiencia frente al clúster previo en tareas como reconocimiento de voz, generación de audio, visión por computador o inferencia de modelos generativos. En la práctica, esto se traduce en latencias más bajas, respuestas más rápidas y experiencias de IA «en tiempo real» que no drenan la batería tan rápidamente.
En el apartado gráfico, la GPU Mali G1-Ultra introduce la unidad de trazado de rayos RTUv2 y ofrece el doble de rendimiento en trazado de rayos frente a la generación anterior, además de un 20 % más en inferencia de IA/aprendizaje automático (ML) en la propia GPU gracias a nuevas rutas de datos FP16. Arm anticipa tasas de fotogramas más estables y mejoras tangibles en juegos que ya usan trazado de rayos en el móvil, además de tareas como superresolución, segmentación o mejora de HDR directamente en el terminal.
El otro pilar de Lumex es el software. Arm impulsa KleidiAI y soporte SME2 en ExecuTorch (PyTorch), ONNX Runtime, Google LiteRT y otros frameworks, para que los desarrolladores aprovechen estas capacidades sin escribir código específico para cada SoC. Para los fabricantes, Lumex incluye telemetría y perfiles listos para Android 16, lo que debería facilitar las optimizaciones por modelo.
Aunque no hay fechas oficiales, es previsible que los primeros SoC comerciales basados en Lumex lleguen con la próxima generación de buques insignia y, algo después, al segmento «sub-flagship». La versatilidad de las CPU (de C1-Ultra, orientado a los LLM de gran tamaño, a C1-Nano, para wearables) y de las GPU (desde G1-Ultra, con trazado de rayos consistente, hasta G1-Pro) permitirá que veamos Lumex desde la gama alta hasta relojes inteligentes.
Para el usuario, el impacto estará en funciones de IA locales más rápidas y en juegos móviles con iluminación y reflejos más realistas sin sacrificar la autonomía.
Lumex no es un procesador final, sino un plano completo para que Qualcomm, MediaTek, Samsung y compañía diseñen sus próximos chips con menos riesgo y más velocidad. Si cumple lo prometido, veremos móviles Android con una IA más útil y privada: traducciones sin conexión, asistentes conscientes del contexto del dispositivo y ediciones multimedia inmediatas. Y, al mismo tiempo, un salto gráfico que acerca el móvil a la experiencia de PC en títulos compatibles.
Como siempre, el diablo está en los detalles: consumos reales, frecuencias, anchos de banda de memoria y la adopción por parte de los grandes fabricantes de SoC. Pero la dirección es clara: CPU y GPU vuelven al centro de la escena de la IA móvil, con una plataforma de 3 nm lista para escalar desde wearables hasta los buques insignia.
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