最近，薩塞薩斯大學(xué)（University of Sussex）James Knight 博士和 Thomas Nowotny 教授利用隨處可見的電腦硬件，發(fā)明了世界上運(yùn)行速度最快、最節(jié)能的小鼠大腦模擬器。

這款模擬器配備有自主研發(fā)的 GeNN 軟件和圖像處理器（Graphics Processing Units），憑借其優(yōu)越的性能打敗了另一款全球前五十的超級(jí)計(jì)算機(jī)。

長久以來，學(xué)術(shù)界希望借助此類模擬器，了解神經(jīng)細(xì)胞的不同位置受損后，大腦各處的功能會(huì)有何改變。這項(xiàng)技術(shù)對(duì)研究神經(jīng)疾?。ㄈ绨d癇性發(fā)作等）具有重大意義。同時(shí)，功能更強(qiáng)大的模擬器對(duì) AI 提出了更高要求。本次的GeNN軟件性能穩(wěn)定，之前已幫助無人機(jī)在模擬的昆蟲大腦內(nèi)順利運(yùn)行。

Nowotny 教授介紹說，過去三十年里，人們不斷縮小電腦芯片的各種零件，大大加快了電腦運(yùn)行的速度。不過，這種縮小尺寸的方法遇到了瓶頸，只有重新設(shè)計(jì)某些零件的結(jié)構(gòu)才能帶來新的突破。圖像處理器（GPU）就是一個(gè)很好的例子，團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了其可開發(fā)潛力巨大，甚至超過CPU。

此次的研究項(xiàng)目以 GeNN 軟件為基礎(chǔ)，在電腦上測(cè)試了兩個(gè)已成體系的腦神經(jīng)科學(xué)模型。其中的一個(gè)模型是腦皮質(zhì)的神經(jīng)微電路，由八組不同的神經(jīng)元和一個(gè)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)（其塑性呈現(xiàn)峰值時(shí)間相關(guān)性，在生物體學(xué)習(xí)過程中扮演重要角色）構(gòu)成。

此次研發(fā)的 GPU，處理速度比超級(jí)計(jì)算機(jī)或者 SpiNNaker（一種仿神經(jīng)系統(tǒng)，由歐洲人腦項(xiàng)目研發(fā)）要快上 10%，節(jié)省約十幾倍的能源。

學(xué)術(shù)界相信，隨著 GPU 變得更靈活 、 功能更強(qiáng)大，測(cè)試更加復(fù)雜的人腦模型將很快成為可能。Knight 博士表示，盡管模擬整個(gè)人腦還十分困難，但此次發(fā)表的成果顯示，以 GPU 為基礎(chǔ)的超級(jí)計(jì)算機(jī)潛力無限。再接下里的一年里，研究人員將著手模擬猴子的大腦，由于其尺寸是現(xiàn)有模型的五十倍，需要多個(gè) GPU 相互配合完成。

英偉達(dá)公司的 AI 運(yùn)算平臺(tái)為此次的模擬器提供了支持。