用于大脑启发计算的系统层次结构

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　　神经形态计算从大脑中汲取灵感，以提供计算技术和体系结构，有可能推动下一波计算机工程浪潮1,2,3,4,5,6,7,8,8,9,10,11,11,12,13。这种受脑启发的计算还为人工通用智能的开发提供了一个有希望的平台14,15。但是，与传统的计算系统不同，该系统具有围绕图丁完整性和von Neumann Architecture的概念建立的良好计算机层次结构16,17,18，目前尚无通用系统层次结构或对脑启发计算的完整性的理解。这会影响软件和硬件之间的兼容性，从而损害了脑启发的计算的编程灵活性和开发生产力。在这里，我们提出了“神经形态完整性”，它放宽了对硬件完整性的需求，以及相应的系统层次结构，该系统由Turing-Complete-Complete-complete-complete-complete-ables-abstraction模型和多功能的抽象神经形态体系结构组成。使用此层次结构，可以将各种程序描述为统一表示形式，并将其转换为任何神经形态完整硬件上的等效可执行文件，也就是说，它可以确保编程语言可移植性，硬件完整性和汇编可行性。我们实现工具链软件，以支持在各种典型硬件平台上执行不同类型的程序，这证明了我们的系统层次结构的优势，包括神经形态完整性引入的新系统设计维度。我们预计我们的研究将在受到脑启发的计算系统的各个方面的有效和兼容的进步，从而促进包括人工通用智能在内的各种应用的开发。

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