Доктор Джеймс Найт (James Knight) и профессор Томас Новотны (Thomas Nowotny) из Школы инженерии и информатики Университета Сассекса (Sussex’s School of Engineering and Informatics) сделали настольный ПК, оснащённый современным графическим процессором (GPU), способным запускать симуляции головного мозга практически без ограничения на размер модели. В результате даже исследователи с крошечным бюджетом смогут изучать мозг, используя солидные симуляции.
В основу данного исследования положена новаторская методология американского учёного-исследователя Евгения Ижикевича (Eugene Izhikevich), который впервые использовал её для крупномасштабного моделирования мозга в 2006 году.
Исследователи Университета Сассекса взяли современный графический процессор, вычислительная мощность которого примерно в 2000 раз превышает доступную 15 лет назад, и, применив к нему методологию Ижикевича, создали — одну из лучших на сегодняшний день — модель зрительной коры макаки (4,1 миллиона нейронов и 24,2 миллиарда синапсов). Раньше такую модель можно было запустить только на суперкомпьютере.
Исследовательский симулятор спайковой нейронной сети с GPU-ускорением использует солидную вычислительную мощность графического процессора для «процедурного» генерирования связей и синаптических весов «на ходу», устраняя тем самым необходимость хранить данные о связях в памяти.
Инициализация исследовательской модели заняла шесть минут, а симуляция каждой биологической секунды — 7,7 минуты в основном режиме и 8,4 минуты в режиме покоя. Это на 35% быстрее, чем требовалось при моделировании на суперкомпьютере. В 2018 году инициализация этой модели на одной стойке суперкомпьютера IBM Blue Gene/Q заняла около пяти минут, а симуляция секунды биологического времени — около 12 минут.
«Крупномасштабное моделирование работы спайковых нейронных сетей — важный инструмент для улучшения наших знаний о динамике и, в конечном итоге, о функциях головного мозга, — говорит Томас Новотны, профессор информатики Университета Сассекса. — Однако даже у мелких млекопитающих, таких как мыши, порядка 1 триллиона синаптических соединений, а это значит, что для моделирования требуется несколько терабайтов данных, т. е. нужен массив, который не может поместиться в памяти настольного компьютера».
Однако используя процедурное генерирование связей и оптимизацию кода, исследователи преодолели это ограничение: теперь симуляцию зрительной коры мозга даже не мыши — макаки — можно запускать почти на любом современном рабочем месте, оборудованном достаточно мощным графическим процессором (сами исследователи использовали Titan RTX).