하나 이상 의 신경망 알고리듬 을 구현 하 는 신경망 모델 은 학습 과정 에서 요구 되 는 정도 와 동일 한 정도 의 연산 자원 을 필요 로 하 지 는 않 겠 지만 , 여전히 현지 에 배치 된 신경망 모델 은 데이터 를 분류 하 고 결과 를 추론 하 거나 예측 할 수 있 는 정도 의 상당 한 회로 공간 , 에너지 , 및 연산 능력 을 지속 적 으로 필요 로 한다 . 예 를 들 어 , 가중치 합의 연산 은 신경망 어플리케이션 을 포함 하 여 , 패턴 매칭 및 머신 러닝 어플리케이션 에 일반 적 으로 사용 된다 . 가중치 합 을 연산 하 는데 있 어서 , 집 적 회로 는 입력 집합 ( xi ) 에 가중치 집합 ( wi ) 을 곱하 고 , 각 곱셈 연산 의 결과 를 합산 하 여 최종 결과 ( z ) 를 계산 하 는 기능 을 할 수 있 다 . 그러나 , 머신 러닝 어플리케이션 에서 가중치 합 을 연산 하 는 경우 에 는 일반 적 으로 수백 또는 수천 개 의 가중치 를 포함 하 기 때문 에 , 종래 의 디지털 회로 로 가중치 합 을 연산 하 는 경우 에 는 계산 에 따른 비용 이 많이 소요 된다 . 특히 , 디지털 메모리 로부터 수백 또는 수천 개 의 가중치 에 억세 스 하 는 경우 에 는 상당 한 계산 시간 ( 즉 , 시간지연 이 증가 ) 및 상당 한 에너지 를 소모 하 게 된다 .