अगले फ्लैगशिप Snapdragon के Adreno GPU में AI रेंडरिंग के लिए तीन समर्पित Adreno Matrix Cores होंगे, जो Neural Fusion को चलाएंगे। Adreno Neural Fusion में न्यूरल प्रोसेसिंग, AI सुपर रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम जनरेशन एक ही ग्राफिक्स पाइपलाइन में काम करेंगे। क्वालकॉम ने AI रेंडरिंग में 40% तक कम बिजली खर्च का दावा किया है;...
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शोध उत्तर

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Qualcomm announce about the next-generation flagship Snapdragon processor’s Adreno GPU—including its first embedded AI hardware, th. Article summary: Qualcomm has previewed an Adreno GPU that moves AI rendering into the graphics pipeline rather than treating it solely as a job for the separate Hexagon NPU. The headline is Adreno Neural Fusion: a DLSS-like combination . Topic tags: general, general web, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
क्वालकॉम ने अपने अगले फ्लैगशिप Snapdragon प्लेटफॉर्म के Adreno GPU में एक बड़ा बदलाव पेश किया है: गेम ग्राफिक्स से जुड़ा AI काम अब सीधे ग्राफिक्स पाइपलाइन के भीतर किया जाएगा। कंपनी ने इसे Adreno Neural Fusion नाम दिया है, जो न्यूरल प्रोसेसिंग, AI सुपर-रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम जनरेशन को एक ही रेंडरिंग पाइपलाइन में जोड़ता है। 2
सरल शब्दों में, लक्ष्य यह है कि गेम अपेक्षाकृत कम रेंडरिंग लागत पर चले और AI की मदद से स्क्रीन पर तस्वीर अधिक शार्प तथा मोशन अधिक स्मूद दिखे। यह हर गेम में अपने-आप चालू हो जाने वाला विकल्प नहीं है—इसके लिए गेम स्टूडियो और गेम इंजन का समर्थन व इंटीग्रेशन जरूरी होगा।
नए GPU में तीन Adreno Matrix Cores होंगे। ये Adreno ग्राफिक्स पाइपलाइन के भीतर क्वालकॉम के पहले समर्पित AI कोर हैं और तीन GPU स्लाइस में बांटे गए हैं। यानी पहले की अफवाहों में बताए गए छह स्लाइस के बजाय डिजाइन में तीन स्लाइस हैं। 2
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अब तक ग्राफिक्स-संबंधी AI कार्य को अलग एक्सेलेरेटर तक भेजकर फिर GPU के पास लाना पड़ सकता था। क्वालकॉम के मुताबिक Matrix Cores रेंडरिंग के साथ-साथ AI मॉडल चला सकते हैं। कंपनी का तर्क है कि डेटा को कम दूरी तय करनी होगी, इसलिए लेटेंसी और बिजली की अतिरिक्त खपत कम हो सकती है। 2
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इसका अर्थ यह नहीं कि क्वालकॉम का Hexagon NPU खत्म हो जाएगा। Hexagon ऑन-डिवाइस AI के लिए अलग समर्पित प्रोसेसर बना रहेगा, जबकि Matrix Cores उन AI कार्यों के लिए हैं जिन्हें ग्राफिक्स डेटा और रेंडरिंग पाइपलाइन के पास रखना अधिक उपयोगी है। 19
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Neural Fusion के तीन हिस्से हैं:
AI सुपर-रिज़ॉल्यूशन कम रेंडर रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज को अधिक स्पष्ट दिखाने की कोशिश करता है, जबकि फ्रेम जनरेशन बीच के अतिरिक्त फ्रेम तैयार कर मोशन को ज्यादा तरल दिखाने का लक्ष्य रखता है। क्वालकॉम का कहना है कि इससे कम रेंडरिंग लागत और बिजली खर्च में बेहतर विज़ुअल क्वालिटी मिल सकती है। कंपनी ने अधिक शार्प डिटेल, shimmering और ghosting जैसे विज़ुअल आर्टिफैक्ट्स में कमी तथा अधिक स्थिर फ्रेम रेट का भी दावा किया है। 2
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ध्यान देने वाली बात यह है कि ये कंपनी के दावे हैं, स्वतंत्र परीक्षण के नतीजे नहीं। अंतिम इमेज क्वालिटी, इनपुट लेटेंसी और फ्रेम-रेट लाभ गेम, उसके इंटीग्रेशन, फोन की कूलिंग व पावर सीमा और चुनी गई ग्राफिक्स सेटिंग्स के हिसाब से बदलेंगे।
क्वालकॉम का दावा है कि Neural Fusion से संबंधित AI-रेंडरिंग वर्कलोड में उसके पिछले समाधान की तुलना में 40% तक कम बिजली लग सकती है। 2
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कंपनी इसे AI मॉडल और ग्राफिक्स डेटा को GPU के पास ही रखने से जोड़ती है, जिससे अलग-अलग सिस्टम हिस्सों के बीच बार-बार डेटा भेजने की जरूरत घटे। इसलिए 40% का आंकड़ा फिलहाल कंपनी का, खास वर्कलोड पर आधारित दावा माना जाना चाहिए; समर्थित गेमों वाले व्यावसायिक फोनों पर स्वतंत्र तुलना के बाद ही इसकी व्यापक पुष्टि होगी।
कुछ रिपोर्टों में करीब 12% के व्यापक GPU पावर-एफिशिएंसी सुधार का भी उल्लेख है। मगर क्वालकॉम की मूल Neural Fusion घोषणा का मुख्य दावा AI रेंडरिंग के लिए 40% तक कम बिजली का है; सामान्य 12% सुधार की पुष्टि इस प्राथमिक घोषणा में नहीं की गई है। 2
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क्वालकॉम के अनुसार तीनों GPU स्लाइस की क्लॉक स्पीड 1.45GHz तक जा सकती है। GPU में 18MB Adreno High Performance Memory (HPM) भी रहेगी—यह ग्राफिक्स सबसिस्टम को सीधे उपलब्ध कम-लेटेंसी मेमोरी है। 7
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HPM का उद्देश्य टाइल-आधारित रेंडरिंग डेटा, फ्रेम बफर और कंप्यूट वर्कलोड को GPU व Matrix Cores के नजदीक रखना है। क्वालकॉम की कम लेटेंसी और बेहतर दक्षता वाली दलील का यही केंद्र है: सिस्टम के दूसरे हिस्सों तक कम डेटा ट्रैफिक होने पर AI-सहायित रेंडरिंग ग्राफिक्स वर्कफ़्लो में ही बनी रह सकती है। 2
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क्वालकॉम का कहना है कि Adreno Neural Fusion को Unity और Unreal Engine में समर्थन मिलेगा। 2
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि अच्छी अपस्केलिंग और फ्रेम जनरेशन के लिए गेम के हिसाब से इंटीग्रेशन चाहिए। व्यावहारिक रूप से, यह सुविधा किसी फोन में नया Snapdragon होने भर से हर गेम में नहीं मिलेगी; उपलब्धता का फैसला अलग-अलग गेम स्टूडियो और टाइटल करेंगे।
Adreno GPU का यह खुलासा क्वालकॉम के अगले फ्लैगशिप Snapdragon प्लेटफॉर्म की चरणबद्ध प्रस्तुति का हिस्सा है। अगस्त में कंपनी ने अगली पीढ़ी के Oryon CPU की घोषणा की थी, जिसके 5GHz तक पहुंचने का दावा किया गया है। साथ में Flex Cache भी पेश किया गया था, जो अलग प्रकार के कोर के लिए डायनामिक रूप से साझा कैश उपलब्ध कराने वाली आर्किटेक्चर है। 21
अब GPU की जानकारी से क्वालकॉम की ग्राफिक्स और AI-रेंडरिंग रणनीति स्पष्ट होती है। अगला Snapdragon Summit 22 से 24 सितंबर, 2026 के बीच होना है। 28 इस GPU घोषणा में कंपनी ने अगले प्लेटफॉर्म के Hexagon NPU की पूरी सार्वजनिक स्पेसिफिकेशन नहीं दी है। इसलिए AI की अंतिम क्षमता और Hexagon NPU व Matrix Cores के बीच काम का बंटवारा अभी स्पष्ट होना बाकी है।
मोबाइल गेमर्स के लिए असली कसौटी तब होगी जब समर्थित गेम और बाजार में आने वाले फोन यह दिखाएं कि यह हार्डवेयर वास्तव में साफ अपस्केलिंग, भरोसेमंद फ्रेम जनरेशन और बैटरी पर जरूरत से ज्यादा असर डाले बिना लगातार प्रदर्शन दे पाता है या नहीं।
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अगले फ्लैगशिप Snapdragon के Adreno GPU में AI रेंडरिंग के लिए तीन समर्पित Adreno Matrix Cores होंगे, जो Neural Fusion को चलाएंगे।
अगले फ्लैगशिप Snapdragon के Adreno GPU में AI रेंडरिंग के लिए तीन समर्पित Adreno Matrix Cores होंगे, जो Neural Fusion को चलाएंगे। Adreno Neural Fusion में न्यूरल प्रोसेसिंग, AI सुपर रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम जनरेशन एक ही ग्राफिक्स पाइपलाइन में काम करेंगे।
क्वालकॉम ने AI रेंडरिंग में 40% तक कम बिजली खर्च का दावा किया है; वास्तविक नतीजे गेम, फोन की कूलिंग और डेवलपर इंटीग्रेशन पर निर्भर होंगे।