Это перевод статьи Off-the-shelf computer hardware beats a top 50 supercomputer running brain simulations.
Исследователи из Университета Сассекса разработали самую быструю и энергоэффективную симуляцию мозговой деятельности крысы при помощи обычного компьютерного железа, которое может достать каждый.
Джеймс Найт совместно с профессором Томасом Новотны, который представляет отдел инженерии и информатики этого университета, сумели обойти суперкомпьютер из ТОП-50 в моделировании мозга с применением собственного ПО GeNN и видеокарт.
При помощи более быстрых и эффективных симуляторов учёные собираются значительно увеличить уровень понимания функций мозга. Но главное, они хотят понять, как повреждение определённых нейронных структур может привести к дисфункции мозга. Благодаря более быстрым и продвинутым симуляциям человечество сможет получить понимание структуры неврологических заболеваний, и определить участки мозга, повреждение которых вызывает эпилептические приступы.
Также усовершенствованные симуляции смогут ускорить развитие Искусственного Интеллекта. Программное обеспечение GeNN уже во всю применяется в Университете Сассекса для создания автономных роботов, среди которых и дроны, управляемые смоделированным разумом насекомых.
Профессор информатики Университета Сассекса заметил, что за последние 30 лет компьютеры стали значительно мощнее. А всё потому, что при производстве современных чипов применяется всё меньше и меньше деталей, что позволяет сделать их более производительными. Сейчас создавать высокопроизводительное компьютерное оборудование стало сложнее, чем когда-либо ещё. Это касается и видеокарт, которые превосходят процессоры в вычислительных мощностях и могут предоставить новые горизонты для исследований.
В своём исследовании специалисты использовали собственное программное обеспечение GeNN, которое позволило реализовать и протестировать две устоявшиеся модели нейробиологии. Первая состояла из кортикальной микросхемы из восьми популяций нейронов и сбалансированной случайной сети с пластичностью, которая зависит от времени. В результате было продемонстрировано, что этот процесс имеет фундаментальное значение для биологии в целом.
Одна видеокарта сумела на 10 % быстрее обработать данные, чем суперкомьютер или нейроморфная система SpiNNaker, которая была создана в рамках проекта EHBP. Стоимость последнего превышает 1 млрд долларов.
Кроме того, исследователи сэкономили в 10 раз больше энергии по сравнению со SpiNNaker и суперкомпьютером.
Специалисты заглянули в будущее и отметили, что гибкость и мощность видеокарт позволит создать симуляции близкие или равные человеческому мозгу.
Доктор Найт считает, что современные суперкомпьютеры обладают «сырой» вычислительной мощностью, которая требуется для создания симуляций. Многие системы, симулирующие мозг отлично работают вкупе с видеокартами. А это значит, что графические процессоры имеют отличный потенциал в моделировании мозговой деятельности. В следующем году исследователи хотят создать систему, которая сможет в 50 раз превзойти визуальные возможности обезьяны при помощи комбинации из нескольких видеокарт.
Крис Эмерсон, руководитель отдела продаж NVidia отмечает, что он находится под впечатлением от того, каким образом используются вычислительные возможности платформы NVidia AI для моделирования мозга в Университете Сассекса. Он подчёркивает, что они рады поддерживать такие исследования.
Кстати, исследовательская работа проводилась в рамках проекта «Brains on board», который позволил Университетам Шеффилда, Королевы Марии и Сассекса приложить усилия к разработке системы моделирования мозга. Такая система будет использоваться для того, чтобы в будущем управлять автономными роботами.
