UNetのハードウェア実装は、従来のソフトウェア実装と比較していくつかの利点があります。まず第一に、Spintronicデバイスを使用することでエネルギー消費量を削減し、面積および時間面でも優位性を持ちます。また、Crossbar配列やDomain-wall MTJデバイスを活用することで畳み込み操作や逆畳み込み操作（deconvolution）など重要な機能を効率的に実現します。さらに、「In-memory computing paradigm」（インメモリコンピューティングパラダイム） を採用した専門化されたハードウェア設計では深層ニューラルネットワーク（CNNs） の最適化も図られています。