Figure REF  shows an overview of the proposed neuron and synapse mapping approach. A machine learning application is first simulated using PyCARL [1]}, a framework for simulating SNN-based applications. PyCARL internally uses the CARLsim [2]} simulator to extract the precise spike times on every synaptic element in the SNN for representative training data. These spike times, together with the neuron and synapse information constitute the SNN workload for the machine learning application.
<FIGURE>
Рисунок REF показывает обзор предлагаемого подхода к картографированию нейронов и синапсов. Сначала выполняется моделирование приложения машинного обучения с использованием PyCARL [1], фреймворка для моделирования приложений на основе SNN. PyCARL внутренне использует симулятор CARLsim [2], чтобы извлечь точные времена спайков на каждом синаптическом элементе в SNN для представительных обучающих данных. Эти времена спайков, вместе с информацией о нейронах и синапсах, являются нагрузкой SNN для приложения машинного обучения.