神威・太湖之光
ただし、単精度(32bit)・半精度(16bit)演算ができないため、高い演算精度を要求しないディープラーニングのようなトライアンドエラー型のアルゴリズムの実装には向いていない。また、Flops/Byte値が22.4と、計算処理能力が高いのに比べてメインメモリが遅いため(ちなみに、天河二号で使われたIntel Xeon Phi Knights LandingのFlops/Byte値が7.2)、メモリと大量のデータをやり取りするアプリでは性能が落ちるという見方もある。メモリバンド幅の制約のため、LINPACKの数値の高さに対してHPCGの数値は0.37(世界4位)とかなり低くなっており、京(0.60、世界1位)や天河二号(0.58、世界2位)に引き離されている。
ディープラーニングにおいては、申威コアを利用したswDNNというライブラリがgitで公開されており、NVIDIAのCUDAコアを利用したNVIDIA cuDNNなどに対抗するつもりだが、フレームワークが2017年5月現在まだ開発中であるため、実用段階にはなっていない。将来的にはCaffeベースのフレームワークを利用して、伝統的なHPCアプリケーションだけでなくディープラーニング(DNN、ディープニューラルネットワーク)やビッグデータなども扱えるようにしたいという予定が2017年に示されている。