本发明提出一种超导二值神经网络加速方法和加速器，包括：获取待运行的神经网络第一层所有的实值权重和实值激活，分别作为当前权重和当前激活，并二值化当前权重和当前激活，得到二值权重和二值激活；将所有二值权重及其对应的二值激活构成的数据对，输入至神经处理单元中的多个同或门，以对各个数据对完成乘法运算；通过纯组合累加并行单元对所有乘法运算结果进行累加，并将累加结果和预设阈值输入至比较器，并将比较结果作为下一层的二值激活，直到得到超导二值神经网络最后一层的比较结果，作为超导二值神经网络的运行结果。本发明使BNN中第一层也可进行二值化计算，且不会损失精度；本发明还避免了反馈环和存储电路，提高超导BNN的性能。