認知計算機是一種將人工智能和機器學習算法硬塞進集成電路（印刷電路板）的計算機，它密切地再現了人腦的行為。它通常采用神經形態的工程方法。同義詞是神經形態芯片和認知芯片。使用神經網絡和深度學習技術實現的認知計算機的一個例子是IBM的Watson機器。

TrueNorth是IBM在2014年生產的一個神經形態CMOS集成電路。它是一個芯片上的多核處理器網絡設計，有4096個內核，每個內核有256個可編程的模擬神經元，總共有剛過百萬的神經元。反過來，每個神經元有256個可編程的突觸，傳達它們之間的信號。因此，可編程突觸的總數剛剛超過2.68億（228）。其基本晶體管數量為54億。

由于內存、計算和通信是在4096個神經突觸核心中的每一個處理的，并且非常節能，IBM聲稱其功耗為70毫瓦，功率密度為傳統微處理器的萬分之一。SyNAPSE芯片在較低的溫度和功率下運行，因為它只吸取計算所需的功率。神經元使用線性泄漏積分和發射（LLIF）模型進行仿真，這是泄漏積分和發射模型的簡化。據IBM稱，它沒有時鐘，對單數進行操作，并通過計數進行計算，最高可達19位。上述內核通過使用（a）同步邏輯進行事件驅動，并通過一個異步包交換的片上網狀網絡（NOC）進行互連。IBM開發了一個新的網絡來編程和使用TrueNorth。它包括模擬器、一種新的編程語言、一個集成的編程環境，甚至庫。這種缺乏與以往任何技術（如C++編譯器）的向后兼容性，帶來了嚴重的供應商鎖定風險和其他不良后果，可能會阻止它在未來的商業化。