ニューラルネットワークをソフトウェアで実装するのがディープラーニングフレームワークで、ハードウェアで実装するのがニューロモーフィックチップです。morphic というのは構造という意味で、nuro-morphic は、神経の構造を持つ計算機という意味です。これは非ノイマン型の専用計算機になります。主なプロセッサをご紹介します。
IBM, TrueNorth, https://www.ibm.com/blogs/research/2016/09/deep-learning-possible-embedded-systems-thanks-truenorth/
Intel, Loihi, https://newsroom.intel.com/editorials/intels-new-self-learning-chip-promises-accelerate-artificial-intelligence/
Wave Computing, DPU, https://wavecomp.ai/
BrainChip, SNAP64, https://www.brainchipinc.com/
東芝, TDNN, https://toshiba.semicon-storage.com/jp/company/news/news-topics/2016/11/micro-20161107-1.html
トプスシステム, SMYLEdeep, http://www.topscom.co.jp/
ニューラルネットワーク実装における現在の主流は、nvidia の Pascal など、ノイマン型でニューラルネットワーク計算を効率良く計算できるように改良されたメニーコアの計算機ですが、非ノイマン型の実用化も少しずつ始まっています。
http://www.nvidia.co.jp/object/gpu-architecture-jp.html
https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/52657.wss
将来的には、ノイマン型と非ノイマン型の区別が曖昧になっていくんだと思います。ハイブリッド型も増えてくるでしょう。