评论人：James Ives，MPsychDec 20
2018
苏塞克斯大学的研究人员使用现成的计算机硬件创建了最快，最节能的大鼠脑部分模拟。
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说：“在过去三十年中，计算机变得越来越强大，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，这反过来又允许它们操作更快。这个过程已经陷入困境，如果不采用完全不同的架构，构建更快的计算机就变得更加困难。GPU是一种这样的架构，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; 皮质微电路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。
相关故事FAU脑研究所研究员为阿尔茨海默病研究项目拨款110万美元研究调查了老年人哺乳动物嗅觉恶化的原因研究人员发现早期阿尔茨海默病患者脑部发生新的变化单个GPU能够以比目前快10％的速度实现处理速度可以使用超级计算机或SpiNNaker神经形态系统，这是一种定制机器，是作为10亿英镑欧洲人脑项目（HBP）的一部分而开发的。
与SpiNNaker或超级计算机模拟相比，苏塞克斯大学团队还能够实现10倍的节能。
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路要走，但我们已接近最新的亿亿级超级计算机拥有模拟它们所需的原始计算能力。其中许多系统依赖于GPU，因此我们很高兴看到这些最新结果，这些结果显示了GPU对大脑模拟的适用程度。在接下来的一年里，我们希望通过使用多个互连的GPU，将我们的工作扩展到比大型视觉系统大50倍的模型。“
英国和爱尔兰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，我们很高兴我们在萨塞克斯大学开展大脑模拟工作。能够支持计算神经科学以及人工智能领域的研究。“”
来源：https：//www.sussex.ac.uk/“
”
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