該套件包括可擴展的機器學習和對象檢測處理器，據稱可在移動設備上實現每秒數万億的機器學習操作。

除機器學習外，該套件還旨在為具有高級計算功能（包括對象檢測）的新型設備提供神經網絡功能。

最初的發布主要針對移動處理器，儘管該公司表示未來的機器學習產品將設計用於傳感器和智能揚聲器，以及移動和家庭娛樂。

處理器採用GPU，以在機器學習和人工智能項目中實現計算性能和對象識別。它們每秒提供超過4.6萬億次操作。該公司報告說，通過智能數據管理，實際使用中的有效吞吐量將進一步提高。對於散熱和成本受限的環境，處理器的效率為每秒每瓦（TOPs / W）超過3萬億次操作。

物體檢測處理器以每秒60幀的全高清處理速度提供實時檢測。

Arm神經網絡軟件與Arm Compute庫和CMSIS-NN結合使用時，已針對神經網絡進行了優化，並彌合了TensorFlow，Caffe和Android NN框架與Arm Cortex CPU，Am Mali GPU和ML處理器之間的差距。

該IP套件將於今年4月提供早期預覽，並於2018年中期全面上市。