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大规模脑模拟算法

一个国际研究小组已经朝着创建技术迈出了决定性的一步,以便在亿亿级的未来超级计算机上实现大脑网络的模拟。发表于神经信息学前沿的这一突破,允许使用相同数量的计算机内存来表示人类大脑的更大部分。同时,新算法显着加速了现有超级计算机的大脑模拟。

人类大脑是一个令人难以置信的复杂的器官,由1000亿个相互关联的神经细胞组成。然而,即使在最强大的超级计算机的帮助下,目前也不可能模拟这种大小的网络中神经元信号的交换。

“自2014年以来,我们的软件可以模拟大脑中大约百分之一的神经元与它们的所有连接,”Jülich神经科学与医学研究所(INM-6)主任Markus Diesmann说。为了实现这一令人印象深刻的壮举,该软件需要千万亿次级超级计算机的整个主存储器,例如Kobe的K计算机和Jülich的JUQUEEN。

Diesmann在仿真软件NEST上工作了20多年 - 这是一个免费的开源仿真代码,由神经科学界和欧洲人脑项目的核心模拟器广泛使用,他领导该领域的项目理论神经科学和高性能分析和计算平台。

使用NEST,网络中每个神经元的行为由少数数学方程表示。未来的exascale计算机,例如在Kobe计划的K后计算机和Jülich的JUWELS,将超过当今高端超级计算机的性能10到100倍。研究人员将首次拥有可用于模拟人类大脑神经网络的计算机功能。

看似死路一条

虽然目前的模拟技术使研究人员能够开始研究大型神经元网络,但它也代表着通往亿亿次级技术的死路。超级计算机由大约100,000台称为节点的小型计算机组成,每台计算机都配备了许多处理器进行实际计算。

“在进行神经元网络模拟之前,需要虚拟地创建神经元及其连接,这意味着它们需要在节点的内存中实例化。在模拟过程中,神经元不知道它有哪个节点因此,目标神经元需要将其短电脉冲发送到所有节点。然后每个节点检查所有这些电脉冲中的哪一个与该节点上存在的虚拟神经元相关,“KTH皇家理工学院的Susanne Kunkel解释说。斯德哥尔摩。

当前的网络创建算法是有效的,因为所有节点同时构建它们的特定网络部分。然而,将所有电脉冲发送到所有节点并不适合在exascale系统上进行仿真。

“有效地检查每个电脉冲的相关性需要每个处理器为整个网络中的每个神经元提供一个比特信息。对于10亿个神经元的网络,每个节点中的大部分内存仅由这一个信息消耗。每个神经元,“Markus Diesmann补充道。

这是模拟更大网络时的主要问题:每个神经元的额外比特每个处理器所需的计算机内存量随着神经网络的大小而增加。在人脑的规模上,这将要求每个处理器可用的存储器比现在的超级计算机大100倍。然而,在下一代超级计算机中不太可能出现这种情况。每个计算节点的处理器数量将增加,但每个处理器的内存和计算节点的数量将保持不变。

新算法的突破

在神经信息学前沿中发表的突破是在超级计算机中构建神经网络的一种新方法。由于算法,每个节点上所需的内存不再随网络大小而增加。在模拟开始时,新技术允许节点交换有关谁需要向谁发送神经元活动数据的信息。一旦获得该知识,就可以组织节点之间的神经元活动数据的交换,使得节点仅接收其所需的信息。不再需要网络中每个神经元的附加位。

有益的副作用

在测试他们的新想法时,科学家们提出了另一个重要的见解,Susanne Kunkel报告说:“在分析新算法时,我们意识到我们的新技术不仅可以在exascale系统上进行模拟,而且还可以在目前可用的超级计算机上更快地进行模拟。 “。

事实上,随着内存消耗现在得到控制,模拟的速度成为进一步技术发展的主要焦点。例如,在Jülich的超级计算机JUQUEEN上运行的5.8万亿个突触连接的0.52亿个神经元的大型模拟以前需要28.5分钟来计算一秒的生物时间。通过改进的数据结构模拟,时间缩短为5.2分钟。

“利用这项新技术,我们可以比以前更好地利用现代微处理器的并行性,这在亿亿次级计算机中将变得更加重要,”该研究的主要作者,ForschungszentrumJülich评论说。

Markus Diesmann补充说:“百亿亿次级硬件和适当的软件相结合,可以对大脑功能的基本方面进行调查,比如塑性和学习在我们能够实现的生物学时间内展开。”

通过模拟软件NEST的下一个版本之一,研究人员将把他们的成就作为开源免费提供给社区。

“我们一直在使用NEST来模拟K计算机上健康和帕金森病的基底神经节回路的复杂动态。我们很高兴听到新一代NEST的消息,这将使我们能够运行全脑 - 在K后计算机上进行尺度模拟,以阐明运动控制和心理功能的神经机制,“冲绳科学技术研究所(OIST)的Kenji Doya说。

“这项研究是建立百亿亿次计算机的国际合作的一个很好的例子。重要的是我们准备好应用程序,从可用的第一天就可以使用这些珍贵的机器,”RIKEN高级研究所的Mitsuhisa Sato总结道。神户电脑科学专业。

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