该研究的第一作者为清华大学计算机系研究员张悠慧，与清华大学教授、清华大学类脑计算中心主任施路平共同为该论文的通讯作者。

神经形态计算从生物大脑中获取灵感，为计算机技术和体系结构的下一波发展提供了方向。类脑计算与传统计算机架构不同，后者是围绕图灵完备和完善的冯诺依曼结构，前者目前还没有没有广义的系统层次结构，或对类脑性计算的完整性的理解。这会影响类脑计算软件和硬件之间的兼容性，从而阻碍了大类脑式计算的开发效率。

面对这一挑战，清华大学等机构的研究者们提出了「类脑计算完备」概念，它放宽了对硬件完整性的要求，并提出了相应的系统层次结构，其中包括图灵完备的软件抽象模型和通用的抽象神经形态架构。

使用这种层次结构，我们可以将各种程序描述为统一的表示形式，并转换为任何神经形态完整硬件上的等效可执行文件。这意味着，这一体系可以确保编程语言的可移植性、硬件完整性和编译可行性。

为了支持在各种典型硬件平台上执行不同类型的程序，研究人员实现了一系列工具链软件，进而证明了该系统结构的优势。