计算机硬件最初设计的3 d游戏可能复制人脑的关键

苏塞克斯大学的研究人员创造了最快、最节能模拟老鼠大脑的一部分使用现成的计算机硬件。

詹姆斯·奈特博士和教授托马斯(苏塞克斯大学的工程和信息学击败了学院的前50名的超级计算机的运行大脑模拟使用自己的GeNN软件和图形处理单元(gpu)。

通过开发更快和更高效的模拟器,学者们希望增加理解大脑功能和水平,特别是识别特定的结构损伤神经元如何导致赤字大脑功能。更快、更先进的模拟器可以帮助改善神经障碍的理解通过精确定位导致癫痫发作的大脑区域。

提高模拟器还可以加快进步在发展AI-the GeNN软件已经被苏塞克斯大学的建立自主机器人包括无人机飞行控制通过模拟昆虫的大脑。

(教授,苏塞克斯大学的信息学教授说:“在过去三十年中,计算机变得更强大,很大程度上是由于我们制造计算机芯片的能力较小的和更小的组件,反过来,允许他们运行得更快。这个过程已经碰了壁,变得异常困难更快的电脑没有使用完全不同的架构。gpu是一个这样的体系结构和我们的工作表明,在短期内,他们是一个有竞争力的设计高性能计算和有可能取得进步远远超出cpu迄今带我们去的地方。”

研究涉及使用团队的GeNN软件实现和测试两个计算神经科学建立模型;的皮质微电路组成的八个神经元的数量和平衡的随机网络依赖与spike-timing plasticity-a过程已被证明是生物学习的基础。

一个GPU可以实现处理速度高达10%的速度比目前可以使用超级计算机或大三角帆神经形态系统,定制机开发成一个人类大脑£10亿年欧洲项目的一部分(HBP)。

苏塞克斯大学的团队也能达到节能的10倍相比,大三角帆或超级计算机模拟。

向前发展,学者们认为,gpu的灵活性和力量意味着他们可以扮演关键角色在创建模拟器能够运行模型,开始接近人类大脑的复杂性。

奈特博士,研究员在苏塞克斯大学的计算机科学,说:“虽然我们很长的路从必要的理解整个人类大脑的构建模型,我们接近的最新亿亿级原始计算能力,需要模拟。许多这些系统依靠gpu我们高兴这些最新结果显示适合gpu大脑模拟。明年我们希望将我们的工作扩展到50倍的猴子视觉系统模型通过使用多个相互关联的gpu。”

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。”