除此之外，Mali-G77同時帶來60%的機器學習效能提升，為先進的裝置智慧，顯著推升推論與神經網路(neural net；NN)等效能。接連幾個世代的持續強化，為開發人員提供更多的效能，以便他們為行動app生態系統設計出更多沉浸式的遊戲。
Arm ML：同級最佳能耗效率，讓整個生態系統的AI效能極大化
上述所提的Project Trillium，是一個異質的ML運算平台，包括Arm ML處理器以及開放原始碼的Arm NN軟體框架，目前正搭載在超過2.5億台Android裝置上。隨著機器學習使用案例的需求越來越高，開發人員也更渴望能利用系統上專屬神經處理器(NPU)的優勢。自從去年宣布推出Project Trillium後，Arm已經針對ML處理器進行強化，包括超過兩倍的能源效率，達到每瓦5兆次運算(TOPs/W)、記憶體壓縮技術提升達三倍，以及提升至高達八核心的次世代峰值效能，與每秒最高32兆次運算(TOP/s)。
全面運算(Total Compute)解決方案
展望未來，當今最大的挑戰之一，即是市場上許多不同的解決方案。看似永無止境的軟體選項與硬體架構清單，造成碎片化生態系統的擴大，讓終端到雲端的擴充性變得十分困難，對於開發人員以及新技術的採用也更為挑戰。5G將帶動對效能與效率的強烈需求，意謂著共同架構的必要性，才能讓設計與部署更為便利。為了真正釋放次世代的沉浸式體驗，每個元件都必須優化，以便開發者輕易存取效能的共通工具鏈協同合作；而唯有Arm可以提供全面運算所需的每個IP。Arm全新的旗艦IP套件：Cortex-A77 CPU、Mali-G77 GPU、Arm ML 處理器、Arm NN框架，以及最近發表的Mali-D77顯示處理器，讓大家一窺2020年高階智慧手機的更多可能性。
1. ISO比較
