Hoy en día, uno de los principales desafíos en arquitecturas informáticas es la escalabilidad; de hecho, las nuevas arquitecturas de procesadores pueden incluir miles de elementos de procesamiento en un solo chip y utilizarlos de manera eficiente sigue siendo un gran problema. Una fuente interesante de inspiración para abordar la escalabilidad es el cerebro de mamíferos y diferentes trabajos sobre computación neuromórfica han intentado abordar esta cuestión. La Plataforma Celular Adaptativa 3D Autoconfigurable (SCALP) ha sido diseñada con el objetivo de prototipar este tipo de sistemas y ha dado lugar a la propuesta del algoritmo Mapas Celulares Autoorganizativos (CSOM). En este documento, presentamos una arquitectura de hardware para CSOM en forma de unidades neurales interconectadas con la propiedad específica de admitir una implementación asíncrona en un conjunto tridimensional de múltiples FPGA. El algoritmo Asincrónico CSOM (ACSOM) explota la estructura subyacente de Red en Chip proporcionada por SCALP para superar el problema de propagación de múltiples trayectorias presentado por una implementación directa de CSOM. Exploramos su comportamiento bajo diferentes topologías de mapas y representaciones escalares. Los resultados sugieren que un tamaño de red más grande con codificación de baja precisión obtiene una relación óptima entre la precisión del algoritmo y los recursos de FPGA.