来自苏塞克斯大学工程与信息学院的James Knight博士和Thomas Nowotny教授通过使用他们自己的GeNN软件和图形处理单元(GPU)运行大脑模拟，击败了前50强超级计算机。
通过开发更快，更高效的模拟器，学者们希望提高对大脑功能的理解水平，特别是确定神经元中特定结构的损伤如何导致大脑功能缺陷。更快，更先进的模拟器可以通过精确定位导致癫痫发作的大脑区域来帮助提高对神经系统疾病的理解。
改进的模拟器还可以加速人工智能开发的进展 - 萨塞克斯大学已经在使用GeNN软件来构建自动机器人，包括可以通过模拟昆虫大脑控制的飞行无人机。
苏塞克斯大学信息学教授诺沃特尼教授表示：“在过去的三十年中，计算机的功能变得非常强大，这主要是因为我们能够制造具有越来越小的组件的计算机芯片，这反过来又使他们能够操作更快。这个过程已经遇到困难，如果不采用截然不同的架构，构建更快的计算机就变得更加困难.GPU就是这样一种架构，我们的工作表明，在短期内，它们是高性能计算的竞争设计并且有可能取得远远超出CPU带给我们的目标。“
该研究涉及使用团队自己的GeNN软件来实施和测试两个已建立的计算神经科学模型;皮质微电中的一个由八个神经元群组成，一个平衡的随机网络，具有与尖峰定时相关的可塑性 - 这一过程已被证明是生物学习的基础。
单个GPU的处理速度比使用超级计算机或SpiNNaker神经形态系统(现在是10亿英镑的欧洲人脑项目(HBP)的一部分开发的定制机器)的速度快10%。
<90后摸鸟门事件p>展望未来，学者们相信GPU的灵活性和强大功能意味着他们可以在创建能够运行模型的模拟器中发挥关键作用，这些模型开始接近人脑的复杂性。
萨塞克斯大学计算机科学研究员Knight博士说：“虽然我们距离建立整个人类大脑模型所需的理解还有很长的要走，但我们已接近最新的亿亿级超级计算机所具有的地位。模拟它们所需的原始计算能力。这些系统中有许多都依赖于GPU，所以我们很高兴看到这些最新的结果，这些结果表明GPU非常适合大脑模拟。明年我们希望扩展我们的通过使用多个互连的GPU，为猴子视觉系统的50倍大的模型工作。“
英国和NVIDIA高等教育和研究销售主管Chris Emerson表示：“我们对使用NVIDIA AI计算平台进行大脑模拟的印象非常深刻，他们在萨塞克斯大学率先进行大脑模拟，很高兴我们能够支持计算神经科学以及AI的前沿研究。“
本文由来源于财鼎国际(www.hengpunai.cn)
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