Energie effiziente Gehirn Simulator übertrifft Supercomputer
Diese 4-teilige Serie veröffentlicht zeitgleich mit Brain Awareness Week , hebt Investitionen von der technischen Direktion von der National Science Foundation entwickeln Rand Werkzeuge und Technologien, die unser Verständnis des Gehirns voranbringen wird.
Im November 2012 kündigte IBM den Supercomputer Blue Gene/Q Sequoia verwendet hatte, um eine noch nie da gewesenen Simulation von mehr als 530 Milliarden Neuronen zu erreichen. Der Blue Gene/Q-Sequoia gelang dieses Kunststück Dank seiner flammenden schnellen Geschwindigkeit; es Uhren in mehr als 16 Billiarden Rechenschritte pro Sekunde. In der Tat gehört derzeit der zweitschnellsten Supercomputer der Welt.
Aber laut Kwabena Boahen, Ph.d., der Blue Gene noch nicht zu vergleichen die Rechenleistung des Gehirns selbst.
"Das Gehirn ist tatsächlich in der Lage, mehr Berechnungen pro Sekunde als auch der schnellste Supercomputer zu tun", sagt Boahen, gewähren einen Professor an der Stanford University, Direktor der Gehirne in Silizium-Forschungslabor und eine NSF Faculty Early Career Empfänger.
Das ist um nicht zu sagen, dass das Gehirn ist schneller als ein Supercomputer. In der Tat ist es eigentlich viel langsamer. Das Gehirn kann mehr Berechnungen pro Sekunde denn es "massiv parallelen," Bedeutung Netzwerken von Neuronen arbeiten gleichzeitig um eine Vielzahl von Problemen auf einmal zu lösen. Traditionelle Computerplattformen, egal wie schnell arbeiten sequenziell, was bedeutet, dass jeder Schritt muss abgeschlossen sein, bevor der nächste Schritt begonnen wird.
Boahen arbeitet an der Spitze der ein Feld namens neuromorphen Engineering, der darauf abzielt, das Gehirn außergewöhnliche rechnerische Fähigkeiten mit innovativer Hard- und Software-Anwendungen zu replizieren. Sein Labor neueste Errungenschaft ist eine neue computing-Plattform namens Neurogrid, die die Aktivität von 1 Million Neuronen simuliert.
Neurogrid ist kein Supercomputer. Es kann nicht verwendet werden, dem Urknall zu simulieren oder Prognose Hurrikane oder Epidemien Vorhersagen. Aber was es tun kann unterscheidet ihn von jeder rechnerische Plattform auf der Erde.
Neurogrid ist die erste Simulationsplattform, die 1 Million Neuronen in Echtzeitmodelliert werden kann. Als solches stellt er ein mächtiges Werkzeug für die Untersuchung des menschlichen Gehirns dar. Neben Einblicke in die normale Funktionsweise des Gehirns, hat es das Potenzial, Aufschluss über komplexes Gehirn Krankheiten wie Autismus und Schizophrenie, die bisher schwer zu Modell gewesen.
Die nachgewiesene Fähigkeit, die Funktion des Gehirns in Echtzeit simulieren hat, bisher nicht berauschend gewesen. Beispielsweise hat der Blue Gene/Q Sequoia Supercomputer Simulation über 1.500 mal länger als es, das Gehirn dauern würde, die gleiche Tätigkeit zu tun.
Auf dem Markt entstehen billigere Gehirn Simulationsplattformen, die die Rechenleistung des traditionellen Prozessoren (CPUs) mit grafischen Recheneinheiten (GPUs) und Field programmable Gate Arrays (FPGAs) vergleichbar mit der Blue Gene Ergebnisse zu erzielen. Während dieser Systeme günstiger sind, sind sie jedoch immer noch frustrierend langsamer als das Gehirn.
Wie Boahen sagt: "die gute Nachricht ist jetzt können Sie auch Ihre eigenen Supercomputer. Die schlechte Nachricht ist jetzt Sie zu, eine Stunde warten können um eine Sekunde der Aktivität des Gehirns zu simulieren."
Wenn man bedenkt, dass die Simulationen manchmal werden, optimiert überprüft müssen, wird neu überprüft und führen erneut hunderte Male, der Wert eines Systems, die Aktivität des Gehirns in Echtzeit repliziert werden können offensichtlich.
"Neurogrid nicht nehmen eine Stunde, eine Sekunde der Aktivität des Gehirns, zu simulieren", sagt Boahen. "Es dauert eine Sekunde, eine zweite Aktivität des Gehirns zu simulieren."
Jede Neurogrid 16 Chips enthält mehr als 65.000 Silizium "Neuronen" deren Aktivität nach fast 80 Parametern, so dass die Forscher, die Besonderheiten der verschiedenen Arten von Neuronen zu replizieren programmiert werden kann. Soft-wired "Synapsen" Kreuz und quer das Board pendeln Signale zwischen jedes simulierte Neuron und den Tausenden von Neuronen, die es vernetzt ist mit effektiv replizieren die elektrische Chatter, die Kommunikation im Gehirn darstellt.
Aber der grundlegende Unterschied zwischen der traditionellen Art computing Systeme zu modellieren, das Gehirn und die Art und Weise der Neurogrid Werke in der Weise liegt, die Berechnungen werden durchgeführt und im gesamten System kommuniziert.
Die meisten Computer, einschließlich der Supercomputer, verlassen sich auf digitale Signale, was bedeutet, dass der Computer durchführt Anweisungen im wesentlichen Beantwortung "True" oder "falsch" zu einer Reihe von Fragen. Dies ist ähnlich wie Nervenzellen kommunizieren: sie entweder ein Aktionspotential ausgelöst, oder eben nicht.
Der Unterschied ist, dass die Berechnungen, die zugrunde liegen, unabhängig davon, ob eine Neuron feuert durch kontinuierliche, nicht-lineare Prozesse, eher ein analoges Signal angetrieben werden. Neurogrid verwendet ein analoges Signal für Berechnungen und ein digitales Signal für die Kommunikation. Dabei folgt es den gleichen Hybrid Analog / Digital Ansatz als das Gehirn.
Neben seiner überlegenen Simulationen nutzt auch einen Bruchteil der Energie eines Supercomputers. Zum Beispiel verbraucht der Blue Gene/Q-Sequoia fast 8 Megawatt Strom, genug, um über 1.600 Haushalte zu versorgen. Acht Megawatt bei $ 0,10/kWh ist $800 pro Stunde oder etwas mehr als $ 7 Millionen pro Jahr.
Neurogrid, betreibt auf der anderen Seite auf eine armselige 5 Watt, die Menge an Energie, die von einem einzigen Handy-Ladegerät verwendet.
Letztlich stellt Neurogrid eine kostengünstige und energieeffiziente computing-Plattform, dass Boahen hofft unser Verständnis des Gehirns revolutionieren werden.
Lesen Sie für weitere Informationen über dieses Projekt Dr. Boahen Website.
Anmerkung der Redaktion: Die Forschung in diesem Artikel dargestellt wurde unterstützt durch die National Science Foundation , die Bundesagentur mit der Finanzierung von Grundlagenforschung und Ausbildung in allen Bereichen der Wissenschaft und Technik beauftragt. Meinungen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen ausgedrückt in diesem Material spiegeln nicht notwendigerweise die Ansichten von der National Science Foundation. Siehe die hinter die Kulissen-Archiv.