ARM新款Mali多媒体IP套件预期将可让更多装置能借由机器学习驱动人工智能运算效果，同时也能提升基于ARM架构处理器的装置使用更丰富的3D影像内容、超高分辨率影像内容、混合实境，以及具备高度声光效果的游戏体验。
近期持续强调着重装置端的机器学习应用设计平台Project Trillium后，ARM在北京发表活动上正式揭晓新款包含Mali-G52、Mali-G32 GPU，以及Mali-D51 DSP与Mali-V52 VSP在内多媒体IP套件，借此强化主流行动装置与数字电视显示运算效能，同时也将机器学习应用带到更多终端装置。
根据ARM说明，由于有越来越多装置整合基于GPU加速的机器学习应用模式，同时考量多数复杂影像视觉体验需要借由更高显示效能驱动，因此推出新款Mali多媒体IP套件预期将可让更多装置能借由机器学习驱动人工智能运算效果，同时也能提升基于ARM架构处理器的装置使用更丰富的3D影像内容、超高分辨率影像内容、混合实境，以及具备高度声光效果的游戏体验。而借由全新Mali多媒体套件IP设计，预期也能让更多终端装置增加全新视觉体验与运算互动模式。
同时，ARM也预估2018年将有超过10亿台智能手机普及使用规模，同时因为更高分辨率内容、虚拟视觉与3D游戏使用需求，预期今年也将推动更大市场产值，因此决定再次推出全新Mali多媒体IP套件，让更多装置可借由全新Mali设计推动更大影像、视觉运算效能，同时也能借由装置端的机器学习、影像加速推动更多应用模式，例如人脸识别、影像识别搜寻，或是借由GPU加速传统运算效率。
此次揭晓的新款Mali-G52、Mali-G32 GPU将可应用在多数主流、入门行动装置或是数字电视机种，而Mali-D51 DSP则主要用于需要更高显示效能与复杂视觉体验运算需求的行动装置，至于Mali-V52 VSP则是针对实现4K 60fps或120fps更新率显示画质影片播放需求打造。
其中，Mali-G52是以前一代产品Mali-G51为基础，将可提供高出30%的运算效能密度，相比Mali-G51仅能以四通道模式运作，Mali-G52最高可对应八通道运算模式，并且在相同GPU面积发挥更高运算效能，同时也能对应更复杂图像处理，相对地则可增进15%电力使用效率，借此达成让装置节电且降低发热比例，而用于机器学习效率则比Mali-G51约提升3.6倍，另外也加入更多指令集相容效果。
至于针对中阶机种所打造的Mali-G31，则是将先前用于高阶GPU设计的Bifrost架构下放，同时支援OpenGL ES 3.2、新版Vilkan API，并且能以更小体积用于各类行动装置，体积约比Mali-G51缩减20%，但效能密度约提高20%，让装置整体耗电比例与发热表现相对可减少。
而在Mali-D51部分，主要衔接去年推出的Mali-D71主要特性，并且进一步将场景运算复杂度增加，与Mali-D71同样对应8组完整图层，而内存延迟表现则降低50%，让更多装置在内容播放更具效率，同时支援无缝播放效果，整体面积设计也相对缩减许多，并且能配合ARM Assertive Diaplay 5技术将HDR影像视觉体验带到更多终端装置，以及借由CoreLink MMU-600提升全系统内存管理效率。
在针对电视类产品设计的Mali-V52方面，则是进一步强化4K分辨率内容播放效率，相比前一代产品提升20%影像上传品质，借此对应更清晰、锐利的影像画质播放表现，同时芯片设计面积将可缩减38%，并且透过效能加倍的解码效果，让更多4K分辨率内容广泛应用于更多终端装置，甚至可对应高达4K 60fps或120fps更新率显示画质影片内容。
推出全新Mali多媒体IP套件，ARM期望能将基于GPU加速的机器学习应用带到更多终端装置，同时也将提升装置端的影像视觉运算表现，甚至可相容Google提出ARCore设计、Vulkan API，以及ARM本身DynamIQ多核丛集平台设计，借此带来更大装置端运算效能与学习加速效果，并且推动更多元的装置端影音、游戏内容应用发展。
借由影像运算效能提升，ARM也预期将可让传统电视借由图像、文字使用选单模式，转由更复杂图像、影音内容呈现，甚至可对应声控或手势操作，甚至可让电视装置同时对应子母画面或是对应16组影片同时播放，并且维持高效率反应速度与更高清表现。
