生物神经形态计算

生物神经形态计算（Neuromorphic Computing）是一种受生物大脑启发，采用类脑方式运行的计算形式。

其目的是借鉴生物神经网络的结构和功能特点，建立能模拟生物大脑处理信息方式的计算系统。

生物神经形态计算将生物神经网络的各个方面实现为电子电路上的模拟或数字副本，旨在理解大脑中学习和进步的动态过程，并将大脑灵感应用于通用认知计算。

与传统方法相比，生物神经形态计算具有能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力等优势。

大规模的神经形态机器基于两个互补的原则，即多核SpiNNaker机器和BrainScaleS物理模型机。

多核SpiNNaker 机器将100万个ARM处理器与一个基于数据包的网络连接起来，该网络针对神经动作电位的交换进行了优化。

而BrainScaleS物理模型机在20个硅晶片上实现了400万个神经元和10亿个突触的模拟电子模型。

这两台机器都集成到HBP实验室中，并为其配置、操作和数据分析提供完整的软件支持。

生物神经形态计算的主要优势在于其能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力。

与传统超级计算机上的模拟相比，生物神经形态计算可以以更快的速度运行，并且更接近于生物大脑的实际运行情况。

此外，生物神经形态计算还可以通过模拟生物大脑的学习过程来改进机器学习算法，从而提高其性能和适应性。

总之，生物神经形态计算是一种受生物大脑启发，采用类脑方式运行的计算形式，旨在理解大脑中学习和进步的动态过程，并将大脑灵感应用于通用认知计算。

它具有能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力等优势，是未来计算机科学领域的重要发展方向之一。