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繼IFA 2018正式揭曉後，華為稍早在中國地區舉辦Kirin 980溝通會，進一步說明此款以台積電7nm製程設計的處理器具體細節。 而針對Kirin 980採「2+2+4」核心架構設計，其中率先採用兩組arm Cortex-A76的大核運作時脈為2.6GHz，而另外兩組Cortex-A76大核則以1.92GHz時脈運作，其餘4組Cortex-A55小核則以1.8GHz時脈運作。 針對大核最高運作時脈僅控制在2.6GHz，與先前arm標榜Cortex-A76搭配7nm製程將可讓運作時脈突破3GHz的說法有所差異，華為表示主因在於Kirin 980採複雜的多核設計，為了要在運算效能與電功耗之間取得平衡，因此很難單方面將特定核心運作時脈提高。 在Kirin 980的設計中，主要透過高運作時脈的兩組大核對應更高運算效能需求，而運作時脈相對較低的第二個兩組大核則是對應主要運算，同時在高時脈運作大核因熱度增加產生限速情況時，第二個兩組大核將會接手運算，避免大核運算效能明顯下降。至於其餘四組小核則主要對應背景運算，或是多工運算需求，藉此以更少耗電完成此類運算工作。 另外，華為也證實Kirin 980將可在特定情況下同時啟用八組核心運算，例如在App啟動，或是需要更多運算效能的情況，但基本上在一般操作使用時，Kirin 980僅會以四組Cortex-A55小核運作為主，幾乎不會啟用Cortex-A76核心部分。 Kirin 980同時搭配arm Mail-G76 GPU、結合雙神經運算處理元件 (NPU)，以及支援LPDDR4X-2133記憶體規格，並且支援1.4Gbps Cat.21 LTE連網功能，甚至可在5G連網應用全面普及前，藉由搭配華為5G連網數據晶片Balong 5000，讓Kirin 980可以成為第一款結合5G連網的商用行動平台設計。 除了強調Kirin 980在運算效能相比前一款產品提昇46%，並且在電池節能部分提昇178%，華為更強調Kirin 980在遊戲運作表現幾乎可達成全面維持接近每秒60張的畫格更新率，比起競爭對手Qualcomm的Snapdragon 845約提昇22%，同時每張畫格顯示運算功耗則減少32%

今年3月在北京宣布推出全新DynamIQ技術後，ARM在此次Computex 2017分別揭曉效能更高的Cortex-A75處理器架構設計，以及鎖定廣泛應用的Cortex-A55處理器架構設計，同時更針對虛擬實境、機器學習與更高效能顯示應用的Mali-G72 GPU，更針對開發者提供包含ARM Compute Library在內開發工具等技術授權組合。 根據ARM說明，藉由重新定義多核架構設計，並且整合人工智慧應用的DynamIQ技術，預期未來3-5年將可藉由ARM架構處理器協助推動效能提昇50倍以上的人工智慧技術成長，未來除了將使行動裝置運算效能具體提昇，更可具體擴展包含虛擬實境、深度學習、自動駕駛或更豐富多媒體體驗相關技術成長，並且藉由ARM TrustZone技術確保目前涵蓋全球70%比例使用率的裝置安全。 此次推出的Cortex-A75處理器架構設計，除了導入DynamIQ技術讓整體運算效能提昇50%以上，相比先前推出的Cortex-A73架構約可讓行動裝置增加20%以上運算效能，同時維持與Cortex-A73相同的基礎耗電表現，甚至比Cortex-A72提昇40%以上的基礎運算效能，並且能對應筆電、網路通訊設備或伺服器裝置使用。 而針對更廣泛裝置使用需求打造的Cortex-A55，則將定位在Cortex-A53後繼架構設計，其中除同樣導入DynamIQ技術，更整合人工智慧技術應用相關指令集，相比Cortex-A53運算效率約提昇2.5倍以上，並且能與Cortex-A75構成big.LITTLE大小核心組合，藉此實現執行效能更高、電池使用效率更高的運作表現，同時可透過DynamIQ技術實現更具彈性的運算核心配置與核心架構設計靈活性，例如實現4大4小、1大7小或4小等核心組合。 至於採用Bifrost架構設計，並且帶來40%以上效能提昇的Mali-G72 GPU，則是針對高階遊戲顯示，以及深度學習應用需求所打造，更可對應更穩定的行動裝置虛擬實境、擴增實境技術應用，或是對應更多元的電腦視覺運算。根據ARM說明，Mali-G72 GPU分別可提昇25%電池使用效率、增進17%機器學習效率，相比先前產品更可提昇20%運算效率，在遊戲應用更可降低68%比例的資料頻寬佔用率。 ARM表示，未來行動裝置發展趨勢將逐漸朝向高效能運算、低耗電表現，同時可完成裝置端深度學習、常時連接，並且對應HDR、高解析影像輸出使用需求，更可進一步推動虛擬實境、擴增實境等技術整合發展。 為了讓更多基於ARM架構的設計應用成長，ARM更ㄠ宣布針對開發者釋出全新ARM Compute Library在內開發工具與技術授權組合，預期以此讓基於ARM架構硬體能推動10-15倍以上的」人工智慧、機器學習成長幅度。