SNN仿真训练框架

类脑模型通用平台

融合神经科学与深度学习的设计，同时支持神经回路仿真、深度SNN训练与神经形态应用。

Hong, Chaofei · Yuan, Mengwen · Mengxiao, Zhang · 王晓 · Chengjun, Zhang · Wang, Jiaxin · 潘纲 · 唐华锦

IEEE Computational Intelligence Magazine 2024

技术优势

前后端解耦

前端采用神经科学风格的建模接口，便于描述脉冲网络；后端基于深度学习框架实现高效训练与推理，两层解耦使得在更换底层实现或扩展新算法时无需重写模型代码。

现成示例覆盖全流程

框架自带神经网络电路仿真、深度 SNN 学习与神经形态应用三类示例，新用户无需从零搭建项目即可验证算法或定位硬件部署路径，缩短从想法到结果的周期。

单框架覆盖多学科

通过整合神经科学、深度学习和微电子的不同方法论，SPAIC 允许研究者在同一软件环境中完成从理论研究到应用验证的工作，减少跨工具迁移的学习成本。

应用场景

• 类脑模型训练：用同一框架高效训练深度 SNN，免去自己搭建训练流程的麻烦。
• 边缘神经形态计算：提供神经形态应用示例，便于在边缘设备上部署脉冲模型或原型验证。
• 神经接口仿真：支持神经网络电路仿真，可直接模拟神经接口信号处理与网络行为。
• SNN芯片开发：提供从模型训练到神经形态应用的完整软件链，辅助 SNN 芯片算法验证。