ニューロモルフィックプロセッサでは、各「ニューロン」は、「シナプス」を介して他のニューロンから入力信号を受信し、これらの入り口で計算を実行できる単純なコンピューティング要素として機能します。これらの計算は、プロセッサの設計に応じて、入力の合計としきい値関数の使用とより複雑なもののいずれかです。入力データを処理した後、ニューロンはネットワーク上の他のニューロンに送信できる出力信号を生成できます。

シナプスで接続されたこのようなブロックを使用すると、高い並列で効果的な計算を実行できます。計算は分散された方法で実行され、フォンノイマンの従来のプロセッサのように、集中型制御ユニットに依存しません。これにより、コンピューティング要素間の通信の数が減り、エネルギー消費が削減され、特定の種類のコンピューティングタスクに適した神経型プロセッサが適切になります。

神経型プロセッサのもう1つの利点は、データをリアルタイムで処理し、明らかなプログラミングを必要とせずに迅速に意思決定を行う能力です。これにより、迅速かつ正確な決定が重要である自律ナビゲーションなどのアプリケーションで有用になります。
В нейроморфном процессоре каждый "нейрон" функционирует как простой вычислительный элемент, который может получать входные сигналы от других нейронов через "синапсы" и выполнять вычисления на этих входах. Эти вычисления могут быть как простыми - суммирование входов и применение пороговой функции, так и более сложными - в зависимости от конструкции процессора. После обработки входных данных нейрон может генерировать выходной сигнал, который может быть отправлен другим нейронам в сети.

Использование таких блоков, соединённых синапсами, позволяет проводить высокопараллельные и эффективные вычисления. Вычисления выполняются распределённым образом, а не полагаются на централизованный блок управления, как в традиционных процессорах фон Неймана. Это уменьшает количество коммуникаций между вычислительными элементами и снижает энергопотребление, что делает нейроморфные процессоры хорошо подходящими для определённых типов вычислительных задач.

Еще одним преимуществом нейроморфных процессоров является их способность обрабатывать данные в режиме реального времени и быстро принимать решения без необходимости явного программирования. Это делает их полезными в таких приложениях, как автономная навигация, где быстрое и точное принятие решений является критически важным.