本发明提出一种用于存算融合架构的神经网络剪枝装置及方法，属于半导体技术领域。该装置包括：写电压模块，读电流模块和由多个既具有动态特性又具有非易失特性的双模态忆阻器构成的忆阻器阵列。该方法首先通过写电压模块向忆阻器阵列中施加一个弱正向电压刺激，使得忆阻器阵列中所有忆阻器均处在动态模式；在神经网络学习中，每次训练通过改变忆阻器的电导值更新其权重值，同时在训练之间插入一系列休息阶段，最终，权重更新多的忆阻器会达到阻态稳定条件，而权重更新少的忆阻器则会衰减到高阻状态，忆阻器阵列经过训练成为一个稀疏神经网络。本发明能够有效剪枝神经网络中的权重，降低人工神经网络能耗，提高识别精度。