本发明实施例公开了一种神经网络乘加的系统和设备，本公开基于脉动阵列系统建立，核心组成包括：脉动阵列单元，用于数据传输和乘加计算，由若干相同的处理单元耦合而成；存储阵列，用于将传输脉动阵列单元的矩阵进行暂存和缓存处理，存储阵列包括与权值数据和神经元数据相关的多种性质数据对应的不同存储阵列。通过存储阵列与脉动阵列单元的相对位置优化，实现了数据矩阵在脉动阵列单元内部的可控转置。另一方面，多种存储阵列的存在，使得在采用本发明实施例时，能够解决现有脉动阵列系统难以实现的高效流水作业，提高了装置运行效率，还使脉动阵列系统具有能够应对多个不同权值矩阵的灵活性。