Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 机器学习运算平台与相关的 IP ，强调其 IP 套件具备高度的扩充性，能够提供包括机器学习( ML )与神经网络 ( NN )功能，当前先以行动装置的应用处理器为第一步，预计接下来将会把技术拓展到包括感测器、智慧扬声器、家庭娱乐等领域； Project Trillium 是专为处理机器学习与神经网络的处理器，强调相较透过 CPU 、 GPU 结合加速器的异构运算更具效率，同时效能也超越传统的 DSP 可编程逻辑。 Project Trillium 套件包括 Arm 机器学习处理器， Arm 物件侦测处理器两项 IP ，以及 Arm 神经网络软件等。
Arm Project Trillium 套件当中的 Arm 机器学习处理器可提供每秒 4.6 TOPs 的运算效能，同时标榜搭配智慧资料管理，在真实使用环境下能够使有效处理量进一步提升 2 到 4 倍，且每瓦效能达到 3 TOPs/W ，对比使用异构运算更节能；此外在当前机器学习与神经网络最常使用的视觉领域，套件当中也提供 Arm 物件侦测处理器，专为处理影像中辨识人物与物件所设计，可说是专为机器视觉所设计的加速器，强调每 Frame 的物件量几乎不受限制，在 Full HD 影像可达到即时处理 60fps 影像，并标榜对比传统 DSP 可提供超过 80 倍的效率，相较先前 Arm 的技术也提升侦测品质。当然也强调结合 Arm 机器学习处理器与 Arm 物件侦测处理器，能在行动装置实现低功耗、高解析、高细节的人脸辨识。
而 Arm 神经网络软件可搭配 Arm Compute Library及CMSIS-NN 共同使用，能针对神经网络最佳化，当然也可支援包括 TensorFlow、Caffe 与 Android NN 等框架，以及与 Arm 全系列 Cortex CPU 、 Mali GPU 等进行连结，透过异构运算方式进一步扩充性能。
Arm Project Trillium 机器学习运算平台套件将在今年四月提供早期预览版本，预计 2018 年中全面上市。
