2012年IBM公司宣称使用超级计算机红杉史无前例的完成了对5300亿神经元的模拟。但是据斯坦福大学教授卡瓦比纳-波尔汉所说，超级计算机红杉无法与大脑本身的计算能力相提并论。波尔汉说道：“事实上大脑每秒钟的运算超过最快的超级计算机。”那不是说大脑比一台超级计算机更快，大脑每秒能够实现更多的运算是因为它的神经元网络正在同时工作来解决大量的问题。传统的运算平台无论多么快速，都必须一步一步进行。
波尔汉致力于神经形态工程学的前沿领域研究，这一领域的目标是使用创新的硬件和软件程序来复制大脑的超级计算能力。他的实验室最近成功开发出一种被称作神经网的运算平台，它能够模拟1百万神经元的活动。它是第一个能够实时模拟百万神经元的模拟平台，它有可能让我们了解目前无法模拟的大脑疾病，比如说孤独症和神经分裂。
这种实时模拟大脑功能的能力已经给人们留下了深刻的印象。比如说，超级电脑红杉的模拟时间是大脑活动所耗费的时间1500多倍。这种廉价的大脑模拟平台将传统的中央处理器（CPUs）、图形处理器（GPUs）和现场可编程门阵列（FPGAs）组合到一起，以此获得堪比超级计算机的研究结果。
神经网的每一个16位芯片都含有超过65000个硅“神经元”，能够根据近80种参数进行设定，这就使研究人员能够复制不同类型的神经元。除此之外，它也只使用了超级计算机的一小部分能量。比如说，超级计算机红杉大约要消耗800万瓦特的电，而神经网的运算损耗不足5瓦特，与一个手机充电器的损耗相当。它代表了一种廉价、高效的运算平台，波尔汉希望它能彻底改变我们对大脑的理解。
