Вычисления, осуществляемые нейроимитаторами, независимо от природы решаемых задач, в подавляющем большинстве случаев при реализации в компьютерных программах, в силу требований применяемых аппаратных платформ, модифицируются от параллельного вида, предполагаемого архитектурой нейросетевой модели, к последовательному, что существенно их замедляет. Возможность реализации нейровычислений в естественно параллельном виде, как правило не рассматривается исследователями и практиками, как предполагающая значительные затраты на организацию специализированной аппаратной среды. В настоящей работе рассматривается подход к построению распределенных нейроимитаторов для моделирования нейронных сетей любой архитектуры и функционала, а также реализация данного подхода в аппаратной среде учебных компьютерных сетей. В основу применяемой методики распараллеливания нейровычислений положено объектно-ориентированное представление искусственных нейронных сетей. Это и многое другое вы найдете в книге Кластерное объектное распараллеливание нейровычислений (Дмитрий Сиземов)