一個國際研究小組已經朝著創建技術邁出了決定性的一步，以便在億億級的未來超級計算機上實現大腦網絡的模擬。發表于神經信息學前沿的這一突破，允許使用相同數量的計算機內存來表示人類大腦的更大部分。同時，新算法顯著加速了現有超級計算機上的大腦模擬。

人類大腦是一個令人難以置信的復雜的器官，由1000億個相互關聯的神經細胞組成。然而，即使在最強大的超級計算機的幫助下，目前也無法模擬這種大小網絡中神經信號的交換。

“自2014年以來，我們的軟件可以模擬人腦中大約百分之一的神經元與它們的所有聯系，”Jülich神經科學與醫學研究所(INM-6)主任Markus Diesmann說。為了實現這一令人印象深刻的壯舉，該軟件需要千萬億次級超級計算機的整個主存儲器，例如Kobe的K計算機和Jülich的JUQUEEN。

Diesmann在仿真軟件NEST上工作了20多年 - 這是一個免費的開源仿真代碼，由神經科學界和歐洲人腦項目的核心模擬器廣泛使用，他負責領導以下領域的項目。理論神經科學和高性能分析和計算平臺。

使用NEST，網絡中每個神經元的行為由少數數學方程表示。未來的exascale計算機，例如在Kobe計劃的K后計算機和Jülich的JUWELS，將超過當今高端超級計算機的性能10到100倍。研究人員將首次擁有可用于模擬人類大腦神經網絡的計算機功能。

看似死路一條

雖然目前的模擬技術使研究人員能夠開始研究大型神經元網絡，但它也代表著通往億億次級技術的死路。超級計算機由大約100,000臺稱為節點的小型計算機組成，每臺計算機都配備了許多處理器進行實際計算。

“在進行神經元網絡模擬之前，需要虛擬地創建神經元及其連接，這意味著它們需要在節點的內存中實例化。在模擬過程中，神經元不知道它具有哪個節點因此，目標神經元需要將其短電脈沖發送到所有節點。然后每個節點檢查所有這些電脈沖中的哪一個與該節點上存在的虛擬神經元相關，“KTH皇家理工學院的Susanne Kunkel解釋說。斯德哥爾摩。

用于網絡創建的當前算法是有效的，因為所有節點同時構建其網絡的特定部分。然而，將所有電脈沖發送到所有節點并不適合在exascale系統上進行仿真。

“有效地檢查每個電脈沖的相關性需要每個處理器為整個網絡中的每個神經元提供一位信息。對于10億個神經元的網絡，每個節點中的大部分內存僅由這一個信息消耗。每個神經元，“Markus Diesmann補充道。

這是模擬更大網絡時的主要問題：每個神經元的額外比特每個處理器所需的計算機內存量隨著神經網絡的大小而增加。在人腦的規模上，這將要求每個處理器可用的存儲器比現在的超級計算機大100倍。然而，在下一代超級計算機中不太可能出現這種情況。每個計算節點的處理器數量將增加，但每個處理器的內存和計算節點的數量將保持不變。

新算法的突破

在神經信息學前沿中發表的突破是在超級計算機中構建神經網絡的一種新方法。由于算法，每個節點上所需的內存不再隨網絡大小而增加。在模擬開始時，新技術允許節點交換有關誰需要向其發送神經元活動數據的信息。一旦獲得該知識，就可以組織節點之間的神經元活動數據的交換，使得節點僅接收其所需的信息。不再需要網絡中每個神經元的附加位。

有益的副作用

在測試他們的新想法時，科學家們提出了另一個重要的見解，Susanne Kunkel報告說：“在分析新算法時，我們意識到我們的新技術不僅可以在exascale系統上進行模擬，而且還可以在目前可用的超級計算機上更快地進行模擬“。

事實上，隨著內存消耗現在得到控制，模擬速度成為進一步技術發展的主要焦點。例如，在Jülich的超級計算機JUQUEEN上運行的5.8萬億個突觸連接的0.52億個神經元的大型模擬以前需要28.5分鐘來計算一秒的生物時間。通過改進的數據結構模擬，時間縮短為5.2分鐘。

“利用這項新技術，我們可以比以前更好地利用現代微處理器的并行性，這在億億次級計算機中將變得更加重要，”該研究的第一作者，來自ForschungszentrumJülich的評論說。

Markus Diesmann補充說：“exascale硬件和適當的軟件的結合帶來了對大腦功能的基本方面的研究，比如塑性和學習在我們能夠實現的生物學時間內展開。”

通過模擬軟件NEST 的下一個版本之一，研究人員將把他們的成就作為開源免費提供給社區。

“我們一直在使用NEST模擬K計算機上健康和帕金森病的基底神經節回路的復雜動態。我們很高興聽到新一代NEST的消息，這將使我們能夠運行全腦 - 在K后計算機上進行尺度模擬，以闡明運動控制和心理功能的神經機制，“沖繩科學技術研究所(OIST)的Kenji Doya說。

“這項研究是建立百億億次計算機的國際合作的一個很好的例子。重要的是我們準備好應用程序，從可用的第一天就可以使用這些珍貴的機器，”RIKEN高級研究所的Mitsuhisa Sato總結道。神戶計算機科學專業。