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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%

在Computex 2018展前活動中，Arm除了再次重申日前對外揭曉的Cortex-A76 CPU架構、新款Mali-G76 GPU設計，以及針對影像運算處理需求提出的新款Mali-V76 VPU，並且強調導入與台積電合作的7nm製程量產規格，讓行動裝置能發揮等同筆電般的運算效能，另一方面則是回應行動裝置端的深度學習運算將可帶來更大應用效益。 Arm處理器部門行銷副總裁Nandan Nayampally表示，在行動裝置端的深度學習運算並非沒有意義，藉由裝置端的預先學習預測運算，將能進一步縮減大量需要反覆傳送數據的運算模式所需時間，藉此加快整體運算原本所需速度，不但可讓手機裝置能有更多使用效率之外，同時也能加快各類物聯網裝置的連接使用速度。 Nandan Nayampally說明，確實複雜且大量學習運算依然基於雲端平台完成，裝置端學習運算效果雖然有限，卻能協助縮減部分前期運算所需花費時間，同時一旦學習模型訓練完成，自然也能將傳統雲端平台運算為主的模式，轉移到終端裝置縮減整體運算所需時間，進而可讓裝置的運算反應速度加快，如此一來即可讓使用者感受更快的連網服務運作效率，尤其在未來5G聯網應用逐漸成形情況下，未來透過連網使用各類服務的比例將會大幅提昇，因此加強裝置端的學習運算能力並非毫無意義。 Arm處理器部門行銷副總裁Nandan Nayampally 例如裝置可以學習使用者通常會使用哪些App，或是進一步學習利用這些App完成哪些事情，以及在每天什麼情況下最常開啟特定App內容，進而藉由預先將App資料寫入裝置記憶體內加快啟用速度，或是預先搜尋使用者可能希望使用內容，藉此達成用更快速度找到預期使用檔案等內容理想。 而類似應用也會進一步帶動物聯網應用效率，藉此以更快速度對應使用者操作需求，例如透過學習使用者每天出門或返家時間，進而可在各類感測元件識別使用者正準備離開或進入家門時，用更快速度將家中電器裝置電源關閉或開啟，甚至能在預測使用者即將回到家裡時，預先開啟家中空調讓室內達到合適溫度，而非像傳統偵測使用者打開家門才開始一連串的自動化操作，導致使用者依然要等待一些時間才能感受到合適室溫。 就Arm的看法認為，未來裝置端的學習應用規模將會持續擴展，甚至應用到更廣泛的裝置，未來或許就連手錶都能更輕易學習使用者配戴使用狀況，進而與更多裝置產生連動。

今年宣布提出Project Trillium設計平台，將更多人工智慧技術帶進行動裝置後，Arm趕在Computex 2018開展前分別宣布推出Cortex-A76 CPU架構，以及新款Mali-G76 GPU設計，同時針對影像運算處理需求也提出新款Mali-V76 VPU，藉此對應單一8K UHD@60fps影像解碼播放能力，或是同時對應4組4K@60fps影像解碼輸出效果，甚至最高可對應16組HD畫質影像同時串流輸出。 Arm表示，此次推出三款處理器設計將鎖定2019年的運算需求打造，並且可廣泛用於行動運算、AR或VR等沉浸式體驗，甚至套用在人工智慧及深度學習等應用，並且可對應8K UHD畫質輸出效果。而此次提出三款處理器設計，同樣可應用在今年初提出的Project Trillium設計平台，藉此讓終端裝置的數據吞吐量可大幅提昇，同時也能進一步推動裝置端的人工智慧學習應用模式。 其中，基於DynamIQ設計的Cortex-A76 CPU架構，將更著重Arm架構的Windows 10 PC設計使用，一如Qualcomm去年推行的Windows on Snapdragon產品設計，相比去年提出的Cortex-A75 CPU架構將可提昇35%運算效能，同時降低高達40%的電池功耗，在人工智慧或深度學習應用更可帶動4倍運算效率，並且強化終端裝置的安全防護效果。 而此次推出的Mali-G76 GPU則將比先前提出Mali-G72 GPU設計提昇30%運算效能，主要鎖定AR或VR沉浸體驗，並且對應更低渲染延遲。至於新款Mali-V76 VPU則將對應高達8K UHD@60fps影像解碼輸出，同時最高也能對應16組HD畫質影像同時串流輸出。 此次推出處理器架構設計，Arm強調僅只是一個新的開始，因應接下來即將到來的5G連網應用，預期將會帶動更多運算量成長，同時也會促成更多全新連網運算模式，因此Arm預測未來將會有更多不同運算使用需求產生，屆時也會因應市場需求提出全新運算架構設計。