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现阶段也不太可能在这类规格的互联网中模拟仿真神经元细胞数据信号的互换。
但是,前不久,一个国际性科学研究工作组已在保持E级高性能计算机上模拟仿真人脑互联网迈开了根本性的一步。
此项科学研究允许使用一样数量的计算机内存来代表着人脑中非常大的组成部分,新优化计算方法显著加速了现阶段高性能计算机上的人脑模拟仿真实际效果。此项科学研究发布在cs上。
“自2014年至今,人们的手机软件能够模拟仿真人脑中大概百分之一的神经元细胞中间的联络”法国于阿诺尔德认知科学和医药学研究院(INM-6)主管MD说。
以便保持这一创举,此软件运作必须千兆高性能计算机,比如大阪的K电脑和于阿诺尔德的高性能计算机JUQUEEN。
Di科学研究模拟系统NEST早已20很多年。NEST是一个完全免费、开源系统模拟仿真编码,被神经系统科技界普遍使用。
另外都是欧州类脑方案的关键手机模拟器。而Diesmann自己在欧州类脑方案中领导干部基础理论认知科学和性能解析与测算服务平台行业的新项目。
应用Nest,互联网技术中每一神经元细胞的个人个人行为以统计分析方法表述。将来的E级计算机。
例如方案在大阪基本建设的Post-K电脑和于阿诺尔德基本建设的JUWELS电脑,他们的特性将超出现如今高档高性能计算机10到100倍。
而这将是科学研究工作人员第一次有着模拟仿真人们人脑那样规模性神经元网络的计算机能力。
它看上去好像一个死路:当cpu仿真模拟人们人的大脑的大钟头,它运作的运行内存是高性能计算机的100倍。
虽然现阶段的模拟仿真使科学研究工作人员有工作能力刚开始科学研究大中型神经元网络,但它也代表着了E级技术性发展趋势的终点站。
现阶段的高性能计算机由大概10万辆称之为连接点的小型计算机构成,每台电脑都配置了好几个开展具体测算的cpu。
“在开展神经元网络模拟仿真以前,必须虚似地建立神经元细胞以及中间的联接,这代表他们必须在连接点的存储芯片中实例化。
在模拟仿真全过程中,神经元细胞不清楚其总体目标神经元细胞在哪儿一个连接点。
因而,它的短电火花必须发给全部连接点,随后每一连接点再查验这种电火花中的哪一个与该连接点上存有的虚似神经元细胞有关。”伦敦KTH皇室理工大学的SK表述说
针对现阶段而言,这类互联网建立的优化算法是合理的,由于全部连接点另外搭建其互联网的特殊部分。
可是,将全部电火花发送至全部连接点并不宜在E级系统软件上开展模拟仿真。
“以便合理地查验每一电火花的关联性,必须全部互联网中每一神经元细胞的每一cpu常有一个信息内容位。
针对一个有10亿次神经元细胞的互联网而言,每一连接点的绝大多数运行内存都将被神经元细胞的这一个信息内容位所耗费。”Diesmann填补到。
应用数千万台高性能计算机(左下方),之前的模拟仿真技术性能够模拟仿真人脑大概1%的神经元细胞(神经元)(左侧的鲜红色地区)。
虽然下一代高性能计算机的特性超出现如今高性能计算机的特性10到100倍,运用之前的模拟仿真技术性在人脑的模拟仿真上也只有有不大的进度(照片正中间人脑深红色地区)。
使用一样数量的计算机内存(右下方),能够用该科学研究明确提出的新技术应用模拟仿真人们人脑的大量部分。
人们人脑的10%约等于全部大脑皮质的尺寸(照片右边人脑的暗红色地区),达到140亿次神经元,它是更高級的解决不可或缺的。
另部分神经元细胞坐落于丘脑(深蓝色部分)。
这就是说模拟仿真更大互联网时碰到的关键难题:每一cpu需要的计算机内存量伴随着神经元网络的扩大而提升。
假如要模拟仿真人脑的经营规模,这就规定每一cpu的可用内存比如今的高性能计算机大100倍。
可是,这在下一代高性能计算机中并不大可能出現,下一代电脑中每一测算连接点的cpu数量也许会提升,但每一cpu的运行内存和测算连接点的数量将保持一致。
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