O conjunto inclui processadores de aprendizado de máquina e detecção de objetos escaláveis, que alegam permitir trilhões de operações de aprendizado de máquina por segundo em dispositivos móveis.

Além do aprendizado de máquina, o conjunto destina-se a fornecer funcionalidade de rede neural para uma nova classe de dispositivo com recursos avançados de computação, incluindo detecção de objetos.

O lançamento inicial se concentra em processadores móveis, embora a empresa diga que os futuros produtos de aprendizado de máquina serão projetados para uso em sensores e alto-falantes inteligentes, para entretenimento móvel e doméstico.

Os processadores usam a GPU para calcular o desempenho e a identificação de objetos em projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles entregam mais de 4,6 trilhões de operações por segundo. A empresa relata que há um aumento adicional na taxa de transferência efetiva nos usos do mundo real por meio do gerenciamento inteligente de dados. Para ambientes térmicos e com custos limitados, os processadores têm uma eficiência de mais de três trilhões de operações por segundo por watt (TOPs / W).

O processador de detecção de objetos fornece detecção em tempo real com processamento full HD a 60 quadros por segundo.

O software de redes neurais do braço, quando usado ao lado da Biblioteca de Computação Arm e CMSIS-NN, é otimizado para redes neurais e preenche a lacuna entre as estruturas TensorFlow, Caffe e Android NN, e as CPUs Arm Cortex, GPUs Arm Mali e processadores ML.

O pacote IP estará disponível para visualização antecipada em abril deste ano, com disponibilidade geral em meados de 2018.