強化效能與機器學習表現
Cortex-A76處理器在設計之初就以高效能與省電為目標，同時也需滿足行動裝置對晶片尺寸的嚴格限制，其關鍵改善包括解耦合分支預測（Decoupled Branch Prediction）、指令預取（Instruction Fetch），使前端元件每週期能預取4至8個指令，此外Cortex-A76採4解碼寬度，每週期有高達8個處理作業可分派到亂序執行（OOE）核心，提高處理器的資源使用率。
另一方面，Cortex-A76支援雙指令管線原生16B向量與浮點運算單元，在機器學習領域能創造4倍效能提升，根據Arm提供的資料，Cortex-A76能比現階段解決方案提升35%效能，並提升40%能源效率。
Mali-G76、Mali-V76等旗艦級繪圖、影像處理器也有長足進步，例如Mali-G76具有30%的效能密度與能源效率提升，能在相同的晶片尺寸、耗電量下，提供更充沛的效能表現，提升AR、VR與遊戲應用體驗。
至於Mali-V76具備雙向影片串流功能，並支援8K、60FPS影片解碼、8K、30FPS影片編碼，並可較前代產品提升25%編碼品質，能進一步節省影片串流所需的流量。
VR、筆電、AI火力展示
Arm也在會場一側，展示了VR、搭載Arm處理器的Windows筆電以及AI等應用示範。
在VR遊戲部分，現場以智慧型手機進行實機展示，然而比較可惜的是，現場人員表示由於遊戲尚未最佳化，且需額外負擔串流輸出至展示螢幕，因此畫面更新頻率只有60幀（解析度則不便透露），所以筆者在體驗時，覺得無論是畫面流暢度或畫質表現都差強人意，而畫面反應速度則有嚴重延遲。不過根據Mali-V76的規格來看，它是具備分別為雙眼提供4K解析度畫面的能力，若用來觀賞4K VR影片，或許就能獲得出色的觀影體驗。
Windows筆電則充分展現了最新Arm處理器比x86架構處理器省電的特性，在使用10.5小時之後，仍能保有35%的剩餘電力，但可惜的是現場無法進行操作體驗，也沒有效能測試數據可供參考。至於最後的人工智慧部分，現場則以影像辨識作為示範，系統能即時分辨攝影機拍攝到的景物。
雖然Windows筆電部分僅有靜態的續航力展示，但值得注意的是，在記者會進行過程中，Microsoft現代生活與裝置（Modern Life & Decive）副總裁Matt Barlow特別透過預錄影片，強調Arm處理器相當適合應用於省電、連網的筆電，這或許意味著在未來我們可以看到更多類似Asus NovaGo等搭載Arm處理器的Windows筆電產品。
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