为3D游戏设计的计算机硬件可能掌握了复制人脑的关键

雷竞技rebat神经科学前沿:研究小组使用图形处理器(gpu)来运行他们的大脑模拟软件,该软件已经在为像昆虫一样思考的无人机提供动力,可以帮助确定人类大脑中的疾病。
托马斯·诺沃特尼教授表示,计算机芯片的发展已经碰壁,而图形处理器为大脑模拟提供了一种全新的高性能计算方式。图片来源:苏塞克斯大学/斯图尔特·罗宾逊。

本集团使用图形处理单元(GPU)来运行其脑仿真软件,该软件已经提供了像昆虫一样的动力,并且可以帮助在人类脑中窥视疾病。

- 苏塞克斯大学

苏塞克斯大学的研究人员创造了最快,最能效益模拟一部分大鼠大脑使用现成的计算机硬件。

詹姆斯博士骑士托马斯(苏塞克斯大学工程与信息学院通过使用他们自己的GeNN软件和图形处理器(gpu)运行大脑模拟,击败了排名前50的超级计算机。


在模拟高度连接的皮质模型时,GPU在速度和能量方面优于当前的HPC和神经形态解决方案
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通过开发更快、更有效的模拟器,研究人员希望提高对大脑功能的理解水平,特别是查明神经元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,帮助提高对神经系统疾病的理解。

改进后的模拟器也可以加速人工智能的发展——GeNN软件已经被苏塞克斯大学用于制造自主机器人,包括可以通过模拟的昆虫大脑控制的无人机。

俄罗斯大学的信息学教授教授说:“过去三十年来,电脑变得急剧更强大,这主要是由于我们制造具有较小部件和较小部件的计算机芯片的能力,反过来又允许它们运行得更快。这个过程击中了墙壁,并且在不采用彻底不同的架构的情况下建立更快的计算机变得更加困难。GPU是一个这样的架构,我们的工作表明,在近期,他们是高性能计算的竞争设计,并且有可能使得最远的进步到目前为止将我们带到迄今为止。“


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该研究使用了该团队自己的GeNN软件来实现和测试两个已建立的神经科学计算模型;一个由八组神经元和一个平衡的随机网络组成的皮层微电路,该网络具有spike-timing dependent可塑性,这一过程已被证明是生物学习的基础。

单个GPU的处理速度可以比目前使用超级计算机或三角帆神经形态系统(SpiNNaker neuromorphic system)所能达到的速度快10%。三角帆神经形态系统是耗资10亿英镑的欧洲人脑项目(HBP)的一部分,是一种定制机器。

苏塞克斯大学的研究小组也能够实现比三角帆或超级计算机模拟节省10倍的能源。

向前迈进,学者认为,GPU的灵活性和力量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,该模拟器开始接近人类大脑的复杂性。

Dr Knight, Research Fellow in Computer Science at the University of Sussex, said: “Although we’re a long way from having the understanding necessary to build models of the entire human brain, we’re approaching the point where the latest exascale supercomputers have the raw computing power that would be required to simulate them. Many of these systems rely on GPUs so we’re delighted with these latest results which show how well-suited GPUs are to brain simulations. Over the next year we are hoping to extend our work to a model 50 times larger of a monkey visual systems by using multiple, interconnected GPUs.”

高等教育和研究销售主管克里斯•爱默生在NVIDIA英国和爱尔兰,说:“我们非常深刻的印象的使用NVIDIA AI大脑模拟计算平台曾领导苏塞克斯大学的,很高兴我们能够支持前沿的研究计算神经科学以及人工智能。”


来源文章:在模拟高度连接的皮质模型时,GPU在速度和能量方面优于当前的HPC和神经形态解决方案

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2关于为3D游戏设计的计算机硬件的评论可以将钥匙持有复制人类大脑

  1. 谁看守守望者//2019年1月23日在上午3:34//回复

    请注意,这实际上是不正确的点击诱饵。这些不可能是游戏卡....它们甚至没有任何显示器输出!它们是非常昂贵的用于执行计算的定制卡,就像这里描述的那样。这个标题应该是说,研究人员使用图形处理器的目的正是Nvidia所设计的。

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