高度可配置的神经形态硬件系统通用神经建模的全面工作流程
摘要：发展一种与新型加速和高度可配置的神经形态硬件系统相适应的方法论框架。详细介绍了当前正在开发的一种拥有4500万个可编程和动态突触的设备，并勾勒出将该平台投入运行所面临的概念性挑战。特别是，旨在将这种神经形态系统建立为一种灵活且在神经科学上具有价值的建模工具，可供非硬件专家使用。认为各种功能方面对此至关重要，并引入了一个一致的工作流，详细描述了实施建议步骤的所有相关模块：将硬件接口集成到独立于模拟器的模型描述语言PyNN中；在PyNN领域和适当的硬件配置之间进行全自动转换；作为软件层和可能的硬件设计修改的测试平台，将未来的神经形态系统作为可执行规范无缝集成到此生物学到硬件映射过程中；部署专门的基准库中的模型，将虚拟或原型硬件设备生成的结果与参考软件模拟进行比较并分析差异的评估方案。将这些组件集成到一个硬件-软件工作流程中，为持续的准备性研究提供了一个支持硬件设计过程的生态系统，也为模型到硬件映射软件的成熟性奠定了基础。后者的功能和灵活性通过各种实验结果得到了证明。
作者：Daniel Br"uderle, Mihai A. Petrovici, Bernhard Vogginger, Matthias Ehrlich, Thomas Pfeil, Sebastian Millner, Andreas Gr"ubl, Karsten Wendt, Eric M"uller, Marc-Olivier Schwartz, Dan Husmann de Oliveira, Sebastian Jeltsch, Johannes Fieres, Moritz Schilling, Paul M"uller, Oliver Breitwieser, Venelin Petkov, Lyle Muller, Andrew P. Davison, Pradeep Krishnamurthy, Jens Kremkow, Mikael Lundqvist, Eilif Muller, Johannes Partzsch, Stefan Scholze, Lukas Z"uhl, Christian Mayr, Alain Destexhe, Markus Diesmann, Tobias C. Potjans, Anders Lansner, Ren''e Sch"uffny, Johannes Schemmel, Karlheinz Meier
论文ID：1011.2861
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2011-07-22