Kasama sa suite ang nasusukat na pag-aaral ng makina at mga processors ng detection ng object, na inaangkin na paganahin ang mga trilyon ng mga operasyon sa pag-aaral ng machine bawat segundo sa mga mobile device.

Pati na rin ang pag-aaral ng makina, ang suite ay inilaan upang maihatid ang pag-andar ng neural network para sa isang bagong klase ng aparato na may mga advanced na kakayahan sa compute kabilang ang object detection.

Ang unang paglulunsad ay nakatuon sa mga mobile processors, bagaman sinabi ng kumpanya na ang mga produkto sa pag-aaral ng makina ay idinisenyo para magamit sa mga sensor at matalinong nagsasalita, sa mobile at home entertainment.

Kinukuha ng mga nagproseso ang GPU para sa pag-compute ng pagganap at pagkilala sa object sa pag-aaral ng makina at mga artipisyal na proyekto ng intelektwal. Naghahatid sila ng higit sa 4.6 trilyon na operasyon bawat segundo. Ang kumpanya ay nag-uulat na mayroong karagdagang pagtaas sa epektibong throughput sa real-world na paggamit sa pamamagitan ng intelihenteng pamamahala ng data. Para sa mga thermal at cost-constrained environment ang mga processors ay may kahusayan ng higit sa tatlong trilyong operasyon bawat segundo bawat watt (TOPs / W).

Ang processor ng object detection ay naghahatid ng real-time detection na may buong pagproseso ng HD sa 60 mga frame sa bawat segundo.

Ang software ng arm neural network, kapag ginamit sa tabi ng Arm Compute Library at CMSIS-NN, ay na-optimize para sa mga neural network at tulay ang agwat sa pagitan ng TensorFlow, Caffe, at mga Android NN frameworks, at Arm Cortex CPU, Arm Mali GPUs, at ML processors.

Magagamit ang IP suite para sa maagang pag-preview sa Abril ng taong ito, na may pangkalahatang kakayahang magamit sa kalagitnaan ng 2018.