Qualcomm人工智能引擎分别借由Snapdragon系列处理器核心硬件架构如Kryo客制化CPU、Hexagon Vector处理器，以及Adreno GPU运算效能，并且搭配Snapdragon神经处理引擎 (NPE)软件架构达成整合应用效果，使装置端可发挥人工智能应用成效。
在ARM日前宣布推出可将更多人工智能应用带进终端装置的Project Trillium设计平台后，Qualcomm也宣布采用旗下以软硬件整合形式运作的人工智能引擎，并且相容去年底推出的Snapdragon 845处理器，以及先前推出的Snapdragon 835、820，以及中阶处理器Snapdragon 660，借此打造更广泛的装置端人工智能技术应用模式。
Qualcomm人工智能引擎分别借由Snapdragon系列处理器核心硬件架构如Kryo客制化CPU、Hexagon Vector处理器，以及Adreno GPU运算效能，并且搭配Snapdragon神经处理引擎 (NPE)软件架构达成整合应用效果，使装置端可发挥人工智能应用成效。
目前Snapdragon NPE将支援主流学习模型如Tensorflow、Caffe与Caffe2，并且透过开放神经网络交换格式 (ONNX)，让开发者可在多元Snapdragon平台及操作系统平台弹性应用，此外也支援Android 8.0 Oreo的Android神经网络 (Android NN)API，让应用程序能直接在系统层进行学习，例如搭载Snapdragon 845处理器的终端装置即可直接透过Android平台进行使用行为学习。
至于Hexagon神经网络程式库也将允许开发人员直接在Hexagon Vector处理器上执行人工智能演算法，借此提供基础机器学习优化操作，加速装置端的人工智能学习效果，并且可对应包含卷积式神经网络，或是池化神经网络等架构。
而Qualcomm表示包含小米、OnePlus、vivo、OPPO、Motorola、华硕、ZTE、Nubia、锤子手机与Blackshark在内智能手机制造商，都将借由Qualcomm人工智能引擎强化行动装置端的学习应用，同时包含商汤科技 (SenseTime)、Face++、Elliptic Labs、ArcSoft、创通联达智能技术公司 (Thundercomm)与Uncanny Vision也将借由Qualcomm人工智能引擎优化应用服务内容，例如腾讯与百度都将借由Qualcomm人工智能引擎优化手机端的应用服务或游戏画面表现。
