现在，人工智能热潮于是以更进一步拓展，ARM新的公布的芯片设计也减少了对AI的反对。正在展开的今年的台北电脑展上，ARM带给了三款新产品：分别是新的旗舰级移动CPU设计Cortex-A75、中端的Cortex-A55以及Mali-G72 GPU。ARM回应，A75的性能比去年的Cortex-A73提升了50%；A55的性能堪称超过了现有的A53 的 2.5 倍。这两款芯片设计都使用了ARM今年三月份发售的全新的DynamIQ技术。
DynamIQ是big.LITTLE技术的最重要演变，它需要对单一计算出来集群上的大小核展开配备（例如1+3或者1+7的SoC设计配备），而这在过去是不有可能的。在3月份的发布会上，ARM曾回应，“第一代使用DynamIQ技术的Cortex-A系列处理器在优化应用于后，可在未来3~5年内构建比基于Cortex-A73的设备低50倍的人工智能性能，最少可将CPU和SoC上特定硬件加速器的反应速度提高10倍。
”现在的Cortex-A75就是一个开始，它将大幅度提高用于此芯片设计架构的移动设备的机器学习能力。Mali-G72 GPU某种程度是一个对机器学习尤其优化的设计架构，它在综合性能、游戏、VR体验方面都有有所不同程度的强化，而且，在机器学习的效率上，它比前代产品又提高了17%。去年12月，华为荣耀公布了荣耀Magic，这是一款堪称“智能生物”的偏概念的手机，它的特别之处在于减少了人脸识别、基于场景的智能引荐、系统级的语义解读等功能；而稍晚一些公布的华为Mate 9，也投出了“机器学习”的概念，手机不会记录用户的用于习惯，自动辨别用户的下一个动作，来优化手机性能。Mate 9用于的麒麟960处理器，用于的就是ARM的4颗Cortex-A73和4颗Cortex-A53的架构。
现在，随着ARM对机器学习的加码，我们应当迅速就能看见更加多用于机器学习的移动设备。ARM透漏，用于Cortex-A73 CPU和Mali-G71 GPU的产品将在2018年转入市场。
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