【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大规模异构类脑集群计算领域，尤其涉及一种大规模异构类脑集群软件栈融合方法和系统。
技术介绍
1、随着人工智能和大数据技术的飞速发展，对高性能计算的需求日益增长。为了应对日益复杂的计算任务，研究人员开始探索类脑计算这一新兴领域。类脑计算是一种借鉴生物神经系统结构和功能的计算模式，通过采用大规模并行、分布式的信息处理机制，来实现对复杂问题的高效求解。
2、为了支持类脑计算，人们提出了构建大规模异构类脑集群的思路。所谓异构类脑集群，是指由多种不同类型的计算节点组成的分布式计算系统，其中可能包括通用的cpu、gpu，以及专门设计的类脑芯片等。通过将这些异构计算资源组织到一个统一的集群架构中，可以发挥它们各自的计算优势，同时实现系统整体性能的提升。
3、然而，现有的大规模异构类脑集群在实际应用中仍然面临诸多挑战和问题。
4、首先，异构计算节点的多样性导致了集群系统的复杂性大大增加。不同类型的节点在体系架构、指令集、编程模型等方面存在显著差异，如何实现它们之间的高效协同工作是一个关键问题。现有的集群...
【技术保护点】
1.一种大规模异构类脑集群软件栈融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述类脑芯片控制器包括微码控制器和时钟精确级仿真器，所述微码控制器用于完成类脑芯片业务包的组建，所述时钟精确级仿真器用于基于所述微码对所述类脑芯片进行精确时序控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用编译器将用户的编码模型转换成集群主机软件和资源列表，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述加速卡设备进行数据路由表或消息路由表的配置前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种大规模异构类脑集群软件栈融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述类脑芯片控制器包括微码控制器和时钟精确级仿真器，所述微码控制器用于完成类脑芯片业务包的组建，所述时钟精确级仿真器用于基于所述微码对所述类脑芯片进行精确时序控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用编译器将用户的编码模型转换成集群主机软件和资源列表，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述加速卡设备进行数据路由表或消息路由表的配置前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在通过所述主机配置pcie端口与主控服务器通信的相关数据和消息区域之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述pcie端口与主控服务器通信的源模块...
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