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CARLsim 是一个高效、易用的 GPU 加速库,用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络 (SNN) 模型。CARLsim 允许在通用 x86 CPU 和标准现成 GPU 上以逼真的突触动力学执行 Izhikevich 脉冲神经元网络。该模拟器在 C/C++ 中提供了一个类似 PyNN 的编程接口,允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。
If you use CARLsim 6 in your research, please cite our paper Niedermeier, L., Chen, K., Xing, J., Das, A., Kopsick, J., Scott, E., Sutton, N., Weber, K., Dutt, N., and Krichmar, J.L. (2022).
如果您在研究中使用 CARLsim 6,请引用我们的论文 Niedermeier, L., Chen, K., Xing, J., Das, A., Kopsick, J., Scott, E., Sutton, N., Weber, K., Dutt, N., and Krichmar, J.L. (2022)。
"CARLsim 6: An Open Source Library for Large-Scale, Biologically Detailed Spiking Neural Network Simulation".
“CARLsim 6:用于大规模、生物详细脉冲神经网络模拟的开源库”。
Presented at the WCCI2022 IEEE WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, Padua, Italy, 2022.
在 2022 年意大利帕多瓦举行的 WCCI2022 年 IEEE 世界计算智能大会上发表。
In Proceedings 2022 of IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
在 IEEE 神经网络国际联合会议 (IJCNN) 的 2022 年会议记录中。
For the new learning rule Axonal Plasticity, please cite this paper:
有关新的学习规则 Axonal Plasticity,请引用以下论文:
Niedermeier, L. and Krichmar, J.L. (2023).
Niedermeier, L. 和 Krichmar, JL (2023)。
"Experience-Dependent Axonal Plasticity in Large-Scale Spiking Neural Network Simulations".
“大规模脉冲神经网络模拟中的经验依赖性轴突可塑性”。
有关在 Linux 和 Windows 上安装 CARLsim 最新稳定版本的详细说明,请参阅我们的用户指南。
cd ~/git
git clone https://github.com/UCI-CARL/CARLsim6.git CARLsim6
cd CARLsim6
mkdir .build
cd .build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/user1/carlsim6 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../.
make install
Open a new terminal and validate the settings with env
.
打开新终端并使用 env
验证设置 。
Start ~/carlsim6/samples/hello_world
开始 ~/carlsim6/samples/hello_world
CARLsim 6 comes with the following requirements:
CARLsim 6 具有以下要求:
GPU_MODE
. Make sure to install the CUDA samples, too, as CARLsim relies on the file helper_cuda.h
.GPU_MODE
中运行 CARLsim 时,才需要这样做。请确保还安装 CUDA 示例,因为 CARLsim 依赖于 file helper_cuda.h
.GPU_MODE
.GPU_MODE
中运行 CARLsim 时,才需要这样做。If the Prerequisites cannot be met consider using a former version like CARLsim 5 or CARLsim 4.
如果无法满足先决条件,请考虑使用以前的版本,例如 CARLsim 5 或 CARLsim 4。
The latest release was tested on the following platforms:
最新版本在以下平台上进行了测试:
迅雷云盘
本文信息来源于GitHub作者地址:https://github.com/UCI-CARL/CARLsim6