5G、人工智慧(AI)、各種實境技術與物聯網(IoT)的加速發展正在改變運算需求。要達到數位沉浸所需要的效能，將超越今天所具有的一切，並朝Total Compute的世界邁進。這需要在設計矽智財時採用非常不同的方法，重點必須深度聚焦在效能、安全性與開發人員存取性的優化。
未來需要的不會是更多現有的東西，而是思考方式的改變。Arm藉由矽智財、軟體乃至於工具內部以及彼此間的全面優化，從聚焦在產品演進轉移至使用案例與體驗導向的系統解決方案，以提供一個安全的基礎，並達成未來複雜運算挑戰所需的效能。
自從推出Cortex-A73後，Arm便逐步且逐世代地提升機器學習(ML)效能，努力大幅拓寬針對ML的CPU涵蓋。為了實現這個全新的數位世界，運算能力將被推升至全新的水準，因此Arm將Matrix Multiple(MatMul)加入新一代的Cortex CPU「Matterhorn」中，因為它與上一代CPU相比，ML效能可有效提升一倍。
除了CPU以外，還需要聚焦，並把Total Compute的方式應用到每一個運算要素，以及系統內的基礎建設。不管是Arm CPU、圖形處理器(GPU)或神經處理器 (NPU)、互連或系統矽智財，都必須優化成整合式的解決方案；而這必須仰賴軟體與工具，包括Arm類神經網路開發套件(Arm NN)、Arm運算函式庫(Arm Compute Library)、開放原始碼社群，以及開放的標準都必須建構在安全的基礎上。
Arm已經開始推出Memory Tagging Extensions(MTE)等創新安全功能並整合到 Total Compute 內，以迎合客戶的各種需求。事實上，Google最近剛宣布安卓裝置將與MTE設計合作的計劃。這些功能結合Arm的平台安全性架構，將可協助整個生態系統內安全性的標準化與重組。
