一种类脑模型分割及多核系统部署方法

本发明涉及类脑计算和人工智能技术领域，具体是一种类脑模型分割及多核系统部署方法，先统一转换各类类脑模型为标准化加权有向图消除网络结构表达差异，再依托三层流水线式图划分算法完成全自动模型拆分，分割环节引入可自适应调整的联合权重同步量化计算通信两类负载并设置均衡约束，随后依托结合硬件拓扑构建的代价函数完成子模型最优物理核映射，整套流程数据互通联动打破分割部署割裂现状，同步解决人工分区负载失衡跨核通信延迟高多重缺陷，适配全品类脉冲神经网络与去中心化类脑多核硬件平台，兼顾部署通用性自动化程度与仿真运行整体性能。