NoC仿真器
NoC(Network on chip)是连接同构或者异构多核心的重要的系统互联结构,NoC仿真器提供了对NoC中多种性能指标的仿真。下面这篇博客中列出了常用的开源NoC仿真器,https://networkonchip.wordpress.com/2011/02/22/simulators/ ,目前了解到最常用的两种分别是
noxim,基于SystemC语言开发,修改和添加新功能较为灵活。
booksim,基于C++语言开发,是 Principles and Practices of Interconnection Networks 这本书的配套教程。
SNN仿真器
SNN是第三代人工神经网络,基于脉冲传递数据和信息,由于SNN本身具有稀疏性(连接稀疏性和脉冲稀疏性),因此有许多神经形态硬件(Loihi、SpiNNaker、TianjiC、Darwin等)被开发出来用于SNN加速。这里主要列出一些在通用的CPU和GPU平台上进行SNN加速的一些SNN仿真器。
NEST,可以用于SNN网络信息处理,网络活动动态、学习和突触可塑性等
Brain2,时钟驱动的SNN仿真器
GeNN,GPU加速的SNN仿真器
Carlsim,GPU加速的SNN仿真器
Auryn,RSNN仿真器
ANNarchy
Spike, GPU加速的SNN仿真器
Spice,多GPU、时钟驱动的SNN仿真器
Nengo,基于Python的神经网络仿真
Brain2Loihi,基于brain2实现的Loihi模拟器
NeuroSync
dynapse-simulator,Dynap-SE1神经形态硬件仿真器
- 待添加
评论 (0)