神經科學新突破！新算法助力超算進行人類大腦模擬

人腦是一個使人難以置信的複雜器官，由100億個相互關聯的神經細胞組成。即便在最強大的超級計算機幫助下，目前也不可能在這種尺寸的網絡中模擬神經元信號的交換。

不過，近日，一個國際研究小組已在實現E級超級計算機上模擬大腦網絡邁出了決定性的一步，該項研究容許使用相同數量的計算機內存來表明人腦中較大的部分，新算法顯著加速了現有超級計算機上的大腦模擬效果。這項研究發表在Frontiers in Neuroinformatics上。

「自2014年以來，咱們的軟件能夠模擬人腦中大約百分之一的神經元之間的聯繫」德國於利希神經科學和醫學研究所（INM-6）主任Markus Diesmann說。爲了實現這一壯舉，該軟件運行須要千兆超級計算機，例如神戶的K計算機和於利希的超級計算機JUQUEEN。

Diesmann研究模擬軟件NEST已經20多年。NEST是一個免費、開源模擬代碼，被神經科學界普遍使用，同時也是歐洲類腦計劃的核心模擬器。而Diesmann本人在歐洲類腦計劃中領導理論神經科學和高性能分析與計算平臺領域的項目。

使用NEST，網絡中每一個神經元的行爲都由一些數學方程來表示。將來的E級計算機，好比計劃在神戶建設的Post-K計算機和於利希建設的JUWELS計算機，它們的性能將超過當今高端超級計算機10到100倍。而這將是研究人員第一次擁有模擬人類大腦這樣大規模神經網絡的計算機能力。

看起來是死路一條：模擬人腦規模，處理器的內存要比超級計算機大100倍

儘管目前的仿真技術使研究人員有能力開始研究大型神經網絡，但它也表明了E級技術發展的終點。目前的超級計算機由大約10萬臺稱爲節點的小型計算機組成，每臺計算機都配備了多個進行實際計算的處理器。

「在進行神經元網絡模擬以前，須要虛擬地建立神經元及其之間的鏈接，這意味着它們須要在節點的存儲器中實例化。在模擬過程當中，神經元不知道其目標神經元在哪個節點。所以，它的短電脈衝須要發送給全部節點，而後每一個節點再檢查這些電脈衝中的哪個與該節點上存在的虛擬神經元相關。」斯德哥爾摩KTH皇家理工學院的Susanne Kunkel解釋說

對於現階段來講，這種網絡建立的算法是有效的，由於全部節點同時構建其網絡的特定部分。可是，將全部電脈衝發送到全部節點並不適合在E級系統上進行仿真。

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「爲了有效地檢查每一個電脈衝的相關性，須要整個網絡中每一個神經元的每一個處理器都有一個信息位。對於一個有10億個神經元的網絡來講，每一個節點的大部份內存都將被神經元的這一個信息位所消耗。」Diesmann補充到。

使用千萬億次超級計算機（左下），之前的模擬技術能夠模擬人腦中大約1％的神經細胞（神經元）（圖片左側大腦暗紅色區域）。儘管下一代超級計算機的性能超過當今超級計算機的性能10到100倍，應用之前的模擬技術在大腦的模擬上也只能有很小的進展（圖片中間大腦暗紅色區域）。使用相同數量的計算機內存（右下角），能夠用該研究提出的新技術模擬人類大腦的更多部分。咱們大腦的10%約等於整個大腦皮層的大小（圖片右側大腦的深紅色區域），高達140億個神經細胞，這是更高級的處理必不可少的。另外一部分神經元位於小腦（藍色部分）。圖片來自Forschungszentrum Jülich

這就是模擬更大網絡時遇到的主要問題：每一個處理器所需的計算機內存量隨着神經元網絡的增大而增長。若是要模擬人腦的規模，這就要求每一個處理器的可用內存比如今的超級計算機大100倍。可是，這在下一代超級計算機中並不太可能出現，下一代計算機中每一個計算節點的處理器數量或許會增長，但每一個處理器的內存和計算節點的數量將保持不變。