ชุดนี้ประกอบด้วยการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้และตัวประมวลผลการตรวจจับวัตถุซึ่งอ้างว่าเปิดใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องต่อล้านล้านบนอุปกรณ์มือถือ

เช่นเดียวกับการเรียนรู้ของเครื่องชุดดังกล่าวมีวัตถุประสงค์เพื่อส่งมอบฟังก์ชันการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียมสำหรับอุปกรณ์รุ่นใหม่ที่มีความสามารถในการคำนวณขั้นสูงรวมถึงการตรวจจับวัตถุ

การเปิดตัวครั้งแรกมุ่งเน้นไปที่โปรเซสเซอร์มือถือถึงแม้ว่า บริษัท กล่าวว่าผลิตภัณฑ์การเรียนรู้เครื่องในอนาคตจะได้รับการออกแบบสำหรับใช้ในเซ็นเซอร์และลำโพงสมาร์ทเพื่อความบันเทิงมือถือและที่บ้าน

โปรเซสเซอร์ใช้ GPU เพื่อคำนวณประสิทธิภาพและการระบุวัตถุในการเรียนรู้ของเครื่องและโครงการปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาให้การดำเนินงานมากกว่า 4.6 ล้านล้านต่อวินาที บริษัท รายงานว่ามีการเพิ่มขึ้นของปริมาณงานที่มีประสิทธิภาพในการใช้งานจริงผ่านการจัดการข้อมูลอัจฉริยะ สำหรับสภาพแวดล้อมที่มีความร้อนและมีข้อ จำกัด ด้านราคาโปรเซสเซอร์มีประสิทธิภาพมากกว่าสามล้านล้านการทำงานต่อวินาทีต่อวัตต์ (TOPs / W)

โปรเซสเซอร์ตรวจจับวัตถุมอบการตรวจจับแบบเรียลไทม์ด้วยการประมวลผล Full HD ที่ 60 เฟรมต่อวินาที

ซอฟต์แวร์ Arm Neural Networks เมื่อใช้ร่วมกับ Arm Compute Library และ CMSIS-NN ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเครือข่ายประสาทและเชื่อมช่องว่างระหว่าง TensorFlow, Caffe, และกรอบ Android NN และ CPU Arm Armex, Arm Mali GPUs และโปรเซสเซอร์ ML

IP suite จะพร้อมใช้งานสำหรับการแสดงตัวอย่างก่อนกำหนดในเดือนเมษายนของปีนี้พร้อมวางจำหน่ายทั่วไปในช่วงกลางปี ​​2018