Suite ini mencakup pembelajaran mesin yang dapat diukur dan prosesor deteksi objek, yang diklaim memungkinkan triliunan operasi pembelajaran mesin per detik pada perangkat seluler.

Selain pembelajaran mesin, suite ini dimaksudkan untuk memberikan fungsionalitas jaringan saraf untuk perangkat kelas baru dengan kemampuan komputasi canggih termasuk deteksi objek.

Peluncuran awal berfokus pada prosesor seluler, meskipun perusahaan mengatakan produk pembelajaran mesin di masa depan akan dirancang untuk digunakan dalam sensor dan speaker cerdas, untuk hiburan seluler dan rumah.

Prosesor menggunakan GPU untuk menghitung kinerja dan identifikasi objek dalam pembelajaran mesin dan proyek kecerdasan buatan. Mereka menghasilkan lebih dari 4,6 triliun operasi per detik. Perusahaan melaporkan bahwa ada peningkatan lebih lanjut dalam throughput efektif dalam penggunaan dunia nyata melalui manajemen data cerdas. Untuk lingkungan yang panas dan terbatas biaya, prosesor memiliki efisiensi lebih dari tiga triliun operasi per detik per watt (TOPs / W).

Prosesor deteksi objek menghadirkan deteksi waktu-nyata dengan pemrosesan HD penuh pada 60 bingkai per detik.

Perangkat lunak jaringan neural, ketika digunakan bersama Arm Compute Library dan CMSIS-NN, dioptimalkan untuk jaringan saraf dan menjembatani kesenjangan antara kerangka kerja TensorFlow, Caffe, dan Android NN, dan CPU Arm Cortex, GPU Arm Mali, dan prosesor ML.

IP suite akan tersedia untuk pratinjau awal pada bulan April tahun ini, dengan ketersediaan umum pada pertengahan 2018.