随着新的神经网络模型的不断提出，硬件设计技术的不断更新，神经网络硬件也越来越难以单纯的标准划分出具有实际意义的分类。从弗林（Flynn）在1972年提出的单指令流单数据流（SISD）、单指令流多数据流（SIMD）、多指令流单数据流（MISD）、多指令流多数据流（MIMD）的分类方法，到保罗（Paolo Ienne）在1995年提出的基于灵活性和性能进行串并行的分类方案，伊斯克·阿贝（Isik Aybay）在1996年提出的多属性分类（片上/片外、数字/模拟/混合等）方案，再到伊布杜詹恩（Izeboudjen）在2014年提出的更加偏向体系结构的分类方案，研究人员一直在努力将现有的神经网络硬件纳入一个清晰的体系。迪亚斯（Dias）在2004年总结了之前多年商业化的硬件神经网络。米斯拉（Misra）等人在2010年调研了从20世纪90年代起近20年的硬件神经网络。神经网络硬件在近几年也得到了突飞猛进的发展。
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