Arm Cortex-A77 CPUは、モバイルパフォーマンスの定義を一新し、Cortex-A76デバイスに比べてIPC（Instructions Per Clock）が20％向上している。

ハードウェアとソフトウェアの両方を最適化することで、Cortex-A7xシリーズの過去2世代（Cortex-A76とCortex-A77）との比較では、全体的なMLパフォーマンスが35倍上昇する。

Arm Mali-G77 GPUは、最新のValhallアーキテクチャを採用したことで、現世代のMali-G76と比較すると、パフォーマンスは約40％向上した。演算エンジン、テクスチャパイプライン、ロードストア・キャッシュなど、性能向上に関わるマイクロアーキテクチャを強化して、エネルギー効率は30％、エリアサイズあたりの性能は30％向上している。

エッジデバイスでの機械学習機能実装を狙いとするArm MLプロセッサーは、トップクラスの効率性と、堅牢なソフトウェア・エコステムを提供する。同社によると、Arm MLプロセッサーとオープンソースのArm NNソフトウェアフレームワークから構成されるML演算プラットフォーム「Project Trillium」は、現在2億5000万台以上のAndroidデバイスに搭載、出荷されたという。Project Trilliumを2018年に発表して以来、エネルギー効率を2倍以上向上させて最大5TOPs/Wを達成し、メモリ圧縮技術を最大3倍に、ピーク時の次世代パフォーマンスを引き上げ、最大8コアで最大32 TOP/sを達成している。

今回発表したプロセッサーIP（半導体設計資産）スイートは、ラップトップのパフォーマンスや、スマートフォン上の機械学習（ML）のパフォーマンスを向上させるなど、モバイルにおける広範な用途に対応したものとなっている。