Voxel-CIMのアーキテクチャは、ボクセルベースのニューラルネットワーク処理に特化していますが、汎用的なニューラルネットワークアクセラレータとしての可能性も秘めています。例えば、CIM（Compute-in-Memory）技術を活用することで、さまざまな種類の畳み込み演算（Conv2DやSpconv3Dなど）を効率的に処理できるように設計されています。このアーキテクチャをさらに発展させるためには、異なるタスクに対応できる柔軟な重みマッピング戦略や、異なるデータ形式に対する最適化を行うことが重要です。また、マルチモード処理をサポートするために、異なる種類の演算ユニットを統合することも考えられます。これにより、Voxel-CIMは、特定のアプリケーションに依存せず、さまざまなニューラルネットワークタスクに対応できる汎用的なアクセラレータとしての役割を果たすことができるでしょう。