DYNAP™-CNN是首颗高速 动态视觉类脑处理器 ，支持基于动态视觉感知及类脑计算技术的复杂机器视觉场景，融合光流计算、高速物识别、跟踪等技术，具有巨大的应用创新性，可直连DVS并支持复杂视觉场景应用的类脑芯片。

DYNAP™-CNN是一种可扩展的、可完全配置、事件驱动的神经形态处理器（类脑处理器），每个芯片具有100万个ReLU脉冲神经元，用于实现脉冲卷积神经网络（sCNN）。这项技术非常适合实时在线、低功耗、低延迟、事件驱动的传感器信息处理。借助用于动态视觉传感器的专用接口，它可以直连世界上大多数动态视觉传感器，从而实现模型的无缝集成和原型的快速制作。 DYNAP™-CNN是完全可配置的，并支持各种类型的CNN层（如ReLU，Cropping，Padding和Pooling）和网络模型（如LeNet，ResNet和Inception）。它具有广泛可编程性，可提供对模型的完全控制。 此外，DYNAP™-CNN具有可扩展性，可在多个互连的DYNAP™-CNN上实现无限制层数的深度神经网络的实现。