現有 AVX10 等 SIMD 擴展雖能處理矩陣運算，但在計算密度與擴展性上存在侷限，ACE 正是為突破這一瓶頸而生。
ACE 作為 x86 指令集的關鍵擴展，核心目標是大幅提升矩陣乘法性能、擴展性與能效。矩陣乘法作為神經網路與大語言模型的核心計算模組，其效率直接決定 AI 工作負載的表現。
技術層面，ACE 引入基於外積運算（outer product operation）的矩陣加速機制，無縫整合 AVX10。白皮書資料顯示，在消耗相同數量輸入向量的前提下，ACE 外積運算的計算密度比等效的 AVX10 乘加運算（multiply-accumulate operation）高出 16 倍。
ACE 在底層計算方面，支援 INT8、OCP FP8、BF16 等主流 AI 資料格式，其設計兼顧靈活性與擴展性，旨在建構覆蓋筆記型電腦到超級電腦的全場景矩陣加速框架。
在軟體生態方面，ACE 整合低精度 GEMM 等深度學習和高性能計算庫，並啟動適配 NumPy、SciPy 等 Python 庫以及 PyTorch、TensorFlow 等主流機器學習框架。
