与此同时，团队还研制了专门面向类脑计算机的操作系统——达尔文类脑操作系统（DarwinOS），实现对类脑计算机硬件资源的有效管理与调度，支撑类脑计算机的运行与应用。
类脑计算机
颠覆传统的新型计算模式
对于如今在工作生活各个领域中早已司空见惯的计算机，或许大家已经忘了最初科学家是想通过机器模拟出一个人类大脑。
然而计算机的发展，在当时选择了以数值计算见长的冯·诺依曼架构，也就是以数字加减乘除的方式来进行信息架构。随着摩尔定理逐渐失效，冯·诺依曼架构带来的局限日益明显，存储墙、功耗墙、智能提升等问题，让当前计算机发展面临重大挑战。
比如，存储墙问题是由于现有的冯·诺依曼架构中数据储存和计算的分离产生的，“这就好比信息存储在甲地，要计算的时候就把信息搬到乙地去，计算好了再搬回甲地去。但搬运的速度要远远低于计算的速度，反而让搬运本身成为关键瓶颈。”研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲说，这种计算模式制约了以大数据为代表的计算性能提升。而由此带来的数据“跑动”，以及人工智能等高耗能计算又让功耗墙问题冒了出来。同时，数据驱动的智能算法、训练需要海量样本与密集计算，但举一反三、自我学习等高级能力比较差，“现在的机器智能离人的智能差得还很远。”
研究人员在讨论
如何突破现有计算运行方式导致的计算机瓶颈？
全球科学家们再次将目光瞄准到模仿生物大脑这个最初的梦想，通过模拟人脑结构与运算机制来发展新的计算技术，以期实现高能效与高智能水平的计算。
生物大脑在与环境相互作用过程中能够自然产生不同的智能行为，包括语音理解、视觉识别、决策任务、操作控制等，而且消耗的能量非常低。自然界中，很多神经元远低于100万的昆虫就能做到实时目标跟踪、路径规划、导航和障碍物躲避。