NEUROMORPHIC HARDWARE · WINDOWS

Neuromorphic Hardware Co-Design Studio

從實驗元件資料到突觸、Crossbar、SNN 與系統級設計權衡

把類腦元件實驗資料和架構級分析放在同一個可解釋工作流程中:先擬合元件,再映射突觸/Crossbar/SNN,最後觀察延遲、能耗、吞吐、面積、變異和 Pareto 權衡。

Device I–VSynapseCrossbar VMMSNNTTFSADC / DACEnergy / NoCPareto / Variation
Neuromorphic Hardware Co-Design Studio

PLATFORMS

平台與下載

不同平台對應不同使用場景:桌面版用於深度工程分析,行動版強調便攜計算和快速檢查。

WINDOWS PC

Windows 類腦硬體協同設計工作區

面向元件實驗、突觸、Crossbar、SNN、硬體指標、Variation/Noise、Pareto 最佳化與工程智能體。

CAPABILITIES

核心工程能力

之前的錄屏已經涵蓋從元件資料到設計權衡的完整路徑,因此這版產品頁直接展示真實介面和重要結果,不需要重新錄屏。

01

器件数据与拟合

导入 I–V、电导、脉冲、retention、endurance 等实验数据,拟合器件模型并检查残差。

02

Synapse 与 Crossbar

映射电导为突触权重,比较理想与非理想 VMM,考虑量化、电阻和器件噪声。

03

SNN 与接口电路

SNN/Conv2D、Rate Coding、TTFS、ADC/DAC 传输与剪切误差分析。

04

硬件指标与设计权衡

延迟、能耗、吞吐、面积、TOPS/W、Variation/Noise、Pareto 与可选 Engineering Agent。

RESULTS & WORKFLOWS

来自实际录屏/测试的关键界面

下方不是概念圖,而是之前實際測試文件中的軟體介面:元件 I–V、SNN 架構、ADC 轉換與 Pareto/穩健性結果。

元件 I–V 資料與擬合視圖。
元件 I–V 資料與擬合視圖。
SNN 架構與網路結構分析。
SNN 架構與網路結構分析。
ADC transfer 與飽和/剪切行為。
ADC transfer 與飽和/剪切行為。
Robustness / Pareto 設計權衡結果。
Robustness / Pareto 設計權衡結果。

PRODUCT POSITIONING

適合誰使用

面向類腦元件、存算一體、SNN 和硬體協同設計研究人員。硬體性能指標屬於分析模型和配置下的工程估計,應與真實元件/晶片量測和獨立驗證配合使用。