类脑计算

传统冯·诺依曼体系结构计算机在过去数十年中取得了巨大的成功，应用场景遍布生产、生活的各个方面。然而，在过去数十年中，内存墙、功耗墙等问题日益凸显。随着CMOS工艺逐渐逼近物理极限，计算机的性能难以进一步提升。生物神经系统是天然的高效计算机，具有大规模并行、高度容错、超低功耗等特点，在模式识别、数据挖掘与合成等智能计算方面具有独特的优势。脉冲神经网络（Spiking Neuron Networks, SNN）模仿生物神经网络，以离散时间的脉冲信号在神经元间传递信息，并利用神经元和突触动力学模型对脉冲信号进行计算，具有比传统的人工神经网络更强的计算能力和生物真实性。类脑计算借鉴生物神经系统的原理和机制，将其运用于计算机的软硬件设计与实现中，从而产生智能、高性能、低功耗的新一代类脑计算机。

达尔文类脑硬件

达尔文类脑硬件作为承载类脑计算应用运行的实体是以类脑计算芯片为核心运算器件，融合必要的感知传感器件、电源功耗管理单元、数据通讯设备等组成的硬件系统平台。物源类脑硬件包括自主研发的达尔文系列类脑芯片、单芯片开发板、多芯片开发板、Darwin Mouse亿级神经元类脑计算机等多种形态。目前，浙江大学致力于达尔文3代和新一代类脑计算机的研发。

物源类脑平台

物源类脑平台是类脑计算机的应用开发和运行平台，包含类脑应用开发全流程所需的各种工具和库，并统一管理类脑应用和应用运行所需的计算资源。借助物源类脑平台，初学者和专家都可以轻松地开发和部署类脑应用。

物源类脑平台

为什么选择物源类脑？

简单多样的类脑应用开发方式：在线的物源类脑开发环境和离线的物源类脑开发框架；动态、高效调度以及资源高效利用的达尔文操作系统；高性能、低功耗的达尔文类脑硬件系统。