ARM a dévoilé C2-Ultra, sa nouvelle CPU mobile haute performance, intégrée dans le C2 CPU Cluster de la plateforme CSS for Mobile 2. La société affirme que ce nouveau cœur améliore jusqu’à 15 % la performance en mono-cycle par rapport à la génération précédente et accélère jusqu’à 1,7 fois certains workloads liés à l’intelligence artificielle. Cependant, le changement le plus remarquable réside dans la nouvelle approche : Arm prépare la CPU à orchestrer des agents IA combinant modèles locaux, applications, mémoire, GPU, accélérateurs et services cloud.
Les points clés de l’Arm C2-Ultra en 20 secondes
- C2-Ultra remplace C1-Ultra comme cœur de haute performance de la nouvelle plateforme mobile d’Arm.
- Arm indique jusqu’à +15 % de performance en mono-cycle et des applications se lançant 12 % plus rapidement.
- Le C2 CPU Cluster intègre jusqu’à deux unités SME2 pour accélérer l’IA locale.
- La société annonce jusqu’à 1,7x plus de performance sur certains modèles IA et 24 % de réduction du temps pour un flux agent complet de référence.
C2-Ultra ne fonctionne pas seul. Il fait partie du C2 CPU Cluster, combinant des noyaux C2-Ultra pour les tâches sensibles à la latence, des C2-Pro pour les charges soutenues, et deux unités Scalable Matrix Extension 2 (SME2). Cette architecture constitue également une composante de CSS for Mobile 2, où Arm intègre aussi la nouvelle GPU Mali G2-Ultra NX et l’interconnexion système SI L2.
Ce design illustre la vision d’Arm pour l’avenir de l’IA mobile. Si une unité neuronale (NPU) reste pertinente pour certains modèles, un agent complexe nécessitant plusieurs étapes requiert bien plus qu’une simple inférence. Il doit gérer le contexte, exécuter du code, lancer des applications, récupérer des données, gérer les permissions, et décider où chaque étape doit être traitée.
Une partie importante de ce traitement revient de nouveau à la CPU.
C2-Ultra optimise la mono-performance de 15 % et l’efficacité jusqu’à 38 %
Arm présente C2-Ultra comme sa CPU mobile la plus puissante à ce jour. D’après ses tests internes, réalisés entre mars et août 2026, elle offre jusqu’à 15 % de performance en mono-cycle en plus que C1-Ultra. Les résultats concrets varient selon la conception finale du système sur puce (SoC), les fréquences, la mémoire et les limites thermiques.
Voici quelques chiffres supplémentaires fournis par la société concernant le C2 CPU Cluster :
| Métrique annoncée par Arm | Amélioration par rapport à la génération précédente |
|---|---|
| Performance en mono-cycle | Jusqu’à +15 % |
| Navigation web | +15 % |
| Lancement d’applications | +12 % |
| Performance multithread du cluster | +12 % |
| Performance dans certains modèles IA | Jusqu’à 1,7x |
| Flux agent complet de référence | +24 % |
| Performance IA avec deux SME2 contre C1 CPU Cluster | Jusqu’à +70 % |
Ces chiffres sont issus d’Arm et ne remplacent pas des benchmarks indépendants. De plus, le pourcentage d’amélioration varie selon la charge spécifique testée ; le ratio de 1,7x pour l’IA ne doit pas être interprété comme une augmentation universelle pour tous modèles fonctionnant sur C2-Ultra.
Un autre point notable, et qui n’est peut-être pas si mis en avant dans la présentation initiale, est qu’Arm indique que C2-Ultra peut consommer jusqu’à 38 % d’énergie en moins pour fournir le même niveau de performance que C1-Ultra.
Dans un smartphone, cet équilibre entre performance et consommation est aussi crucial que la puissance maximale. Un processeur peut exécuter une tâche rapidement, mais les charges IA persistantes nécessitent de maintenir modèles, récupération de données et applications opérationnels pendant de longues périodes sans dépasser les limites thermiques du dispositif.
C’est là que intervient C2-Pro.
Arm réserve C2-Ultra pour répondre immédiatement aux demandes de haut niveau, tandis que C2-Pro est conçu pour gérer des charges continues avec une meilleure efficacité. C2-Pro repose sur la même microarchitecture orientée efficacité que C1-Pro, mais implémentée avec des technologies de fabrication plus récentes.
SME2 transforme la CPU en un accélérateur pour l’IA
L’un des éléments techniques clés du C2 CPU Cluster est l’extension matricielle évolutive 2 (SME2).
SME2 enrichit l’architecture Arm avec des instructions et des structures adaptées aux opérations matricielles. Ces opérations sont omniprésentes en apprentissage automatique, permettant d’exécuter plus efficacement certaines charges IA par rapport à l’utilisation d’instructions générales sur la CPU.
CSS for Mobile 2 peut intégrer deux unités SME2, doublant ainsi la capacité par rapport à la configuration précédente.
Arm affirme que cette configuration permet d’atteindre jusqu’à 70 % de performance supplémentaire par rapport au C1 CPU Cluster sur certaines tâches IA. Lorsqu’on compare C2-Ultra à C1-Ultra dans des modèles spécifiques, l’amélioration maximale annoncée est de 1,7x.
L’objectif n’est pas de faire de la CPU une remplaçante de la NPU ou du GPU.
Il s’agit plutôt d’augmenter le nombre d’endroits où exécuter chaque composant d’un modèle IA.
Un petit modèle dédié à la reconnaissance vocale, la classification, la récupération ou la planification, peut fonctionner efficacement avec SME2. Un modèle plus imposant pourra être traité par la NPU. Les tâches graphiques neuronales peuvent s’appuyer sur Mali G2-Ultra NX, tandis que des demandes particulièrement complexes peuvent continuer à nécessiter un traitement dans le cloud.
Ce rôle de coordination est assuré par la CPU.
Ce découpage hétérogène illustre mieux la philosophie d’Arm autour de l’IA agent, plutôt que la simple comparaison de capacités TOPS entre processeurs.
Un agent mobile nécessite bien plus que l’exécution d’un LLM
Les assistants actuels suivent souvent un schéma plutôt simple : ils reçoivent une entrée, exécutent un ou plusieurs modèles, et renvoient un résultat.
Un agent complexe peut maintenir une séquence bien plus longue.
Par exemple, une requête pour chercher un restaurant, vérifier un agenda, et organiser une réservation pourrait impliquer la reconnaissance vocale, la récupération de préférences, le raisonnement, la consultation d’applications, la navigation web, et la prise d’une action.
Ce parcours ne se limite pas à de l’inférence.
Arm décrit la CPU comme le composant responsable du maintien de l’état de la tâche, de la préparation du contexte, et de la coordination de chaque étape. Certaines opérations peuvent rester entièrement sur l’appareil, d’autres faire appel à des services externes.
Pour modéliser cette complexité, la société a développé un flux agent de référence combinant traitement vocal, récupération de mémoire, raisonnement, exécution d’applications et navigation web.
Dans ce test, C2-Ultra, épaulée par deux unités SME2, termine le processus 24 % plus vite que la génération précédente, selon Arm.
C’est une métrique plus révélatrice que la simple inférence isolée, même si elle reste issue d’un test conçu par le fabricant ; il faudra attendre des appareils commerciaux pour voir comment cela se traduit concrètement dans des applications réelles.
CSS for Mobile 2 relie CPU, GPU et interconnexion
C2-Ultra ne constitue qu’une partie d’une annonce plus large.
Le CSS for Mobile 2 est une plateforme de système de calcul (CSS) qui regroupe des composants permettant aux fabricants de concevoir leurs propres SoC mobiles.
Elle inclut, entre autres, le C2 CPU Cluster, la nouvelle Mali G2-Ultra NX, le système d’interconnexion SI L2, des implémentations physiques et des outils logiciels.
Mali G2-Ultra NX introduit des accélérateurs neuronaux directement intégrés à l’architecture graphique, permettant d’appliquer l’apprentissage automatique aux techniques de rendu et de graphisme, tandis que le C2 CPU Cluster s’occupe des charges standards et d’une partie de l’IA locale.
SI L2 gère la circulation des données et la cohérence entre tous les ressources de calcul.
Cette approche offre également une certaine flexibilité aux fabricants en leur permettant d’intégrer ces composants au sein de CSS for Mobile 2 ou dans des architectures comportant leur propre propriété intellectuelle ou celle de tiers.
Il est important de préciser que l’annonce de C2-Ultra ne constitue pas un lancement de processeur commercial prêt à être acheté. Arm fournit des propriétés intellectuelles et des schémas d’intégration que ses partenaires peuvent utiliser dans leurs propres puces.
Les fréquences, le nombre de cœurs, la mémoire, le procédé de fabrication et la configuration finale dépendront de chaque SoC.
L’importance du logiciel à égalité avec SME2
Ajouter des instructions pour l’IA dans une CPU est peu utile si chaque développeur doit les programmer manuellement.
Arm cherche à éviter ce problème via KleidiAI, des intégrations avec des frameworks, et son nouveau portail AI. L’objectif est que les applications puissent bénéficier de SME2 grâce à des bibliothèques et des chemins déjà adaptés, sans que chaque projet ait à écrire ses propres kernels.
La société indique que SME2 est déjà présent dans des appareils Android et iOS, et cite un écosystème comprenant Alipay, Google AI Edge Gallery, OPPO, et vivo. Cela offre une base logicielle solide pour étendre encore davantage les capacités de C2.
Ce changement est aussi important pour les développeurs mobiles. Jusqu’à présent, la plupart des discussions sur l’IA locale portaient sur le nombre de TOPS fournis par la NPU d’un SoC.
C2-Ultra propose une architecture quelque peu différente : CPU, GPU et accélérateurs spécialisés peuvent collaborer sur une même application IA, chacun se concentrant sur ce dont il est le mieux capable.
Reste à voir comment C2-Ultra se comportera en silicium commercial et quels fabricants adopteront les différentes configurations de CSS for Mobile 2. Les chiffres actuellement publiés proviennent d’Arm, comparant la nouvelle génération à la précédente selon ses propres méthodologies.
Mais cette conception illustre une évolution technique claire : la CPU d’un smartphone ne se limite plus à ouvrir des applications, exécuter du JavaScript ou faire fonctionner Android. Arm souhaite qu’elle prenne aussi en charge la coordination d’une nouvelle génération d’applications où plusieurs modèles, accélérateurs, et services peuvent fonctionner simultanément.
L’IA locale, dans cette optique, ne se limite plus à l’exécution rapide d’un modèle. Il s’agit désormais de répartir et coordonner l’ensemble du travail nécessaire pour que ce modèle puisse agir efficacement sur le dispositif.