Arm 宣布推出新一代微架構 Cortex-A77 、採用全新架構的 GPU Mali-G77 及多種新的解決方案，反映出 Arm 看好5G 的未來及其帶來的高頻寬與現代使用者透過網路進行串流、網路儲存等，並透過更高的處理效能實現 5G、物聯網、人工智能（AI）和自動駕駛的融合。
在2020年，每一個新的智能手機除了會有更多的硬件性能和功能，亦會有更多的軟件創新。 因此，CPU 比以往任何時候都更重要，因為它不但要處理一般計算任務，亦要處理設備的機器學習計算工作。對於更加身臨其境的無線AR / VR應用和高清遊戲，情況也是如此。
Arm Cortex-A77 CPU：通過20％的 IPC 改進重新定義移動性能
Arm Cortex-A77 CPU 相較 Cortex-A76 改善執行效率，使其能夠在同樣的功耗下提升 20% 性能，這也使得在相同的運算負載下， Cortex-A77 能夠較 Cortex-A77 更事半功倍，對於處理更多來自 5G 網路的資料也更游刃有餘。
新型 Arm Cortex-A77 CPU 憑藉比 Cortex-A76 設備提高20％的 IPC 性能，可提供先進的ML和AR / VR體驗。 事實上，通過硬件和軟件優化的結合，過去兩代 Cortex-A7x 系列處理器（Cortex-A76和Cortex-A77）的整體ML性能提高了35倍。 新的 Cortex-A77 CPU 支持 Arm 在智能手機功耗預算中不斷提升性能和一流效率，其性能可與當今主流筆記本電腦相媲美。
Mali-G77：新架構，改變遊戲規則的性能
Arm 預計在 2019 年間，全球遊戲市場將會接近 1500 億美元，成為全球最大的收入市場之一。這也是提高計算需求的關鍵驅動因素。 Arm Mali
最重要的是，Mali-G77 還使機器學習性能提高了 60％，從而顯著提升了先進的設備智能的推理和神經網絡（NN）性能。這些世代增強功能為開發人員提供了更高的性能，可以為移動應用生態系統設計更具沉浸感的遊戲。
Arm ML：幫助 AI 達到最佳效率的性能
隨著中高階機種對機器學習的應用越來越高，雖然當前的純 CPU 或是 CPU + GPU 異構等方式仍能進行機器學習運算，不過畢竟並非專為機器學習設計，處理效率較不理想，故 Arm 也提供 ML 加速器方案，使合作夥伴藉由導入專為機器學習的加速器，提升設備進行機器學習的效率。
Project Trillium 是一個 ML 異構運算平台，包括 Arm ML 處理器和開源 Arm NN 軟件框架。隨著 ML 用例變得越來越苛刻，開發人員越來越多地尋求利用專用神經處理器（NPU）的方法。 自去年宣布推出 Project Trillium 以來，ML處理器進行了改進，包括將能效提高2倍以上，達到5 TOP / W，將內存壓縮技術提高3倍，並擴展到最新的下一代性能 8芯，最高可達32 TOP / s。
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