全球排名第二 超级计算机运算力不如人脑

IBM的“红杉”超级计算机虽强大,但在模拟人脑方面仍显不足。斯坦福大学研发的Neurogrid平台,能实时模拟100万个神经元活动,远胜“红杉”。Neurogrid不仅模拟效率高,能耗也低,有望成为研究人脑疾病的有力工具。


2013-04-26 10:41 出处:pconline 作者:Ryan[专栏] 责任编辑:ranguang (评论3条)

  【PConline 资讯】近日,IBM用“红杉”模拟5300亿个人类的神经元。但结果令人大跌眼镜。与真正的人脑相比,“红杉”完全处于下风。目前,在全球超算排名中,“泰坦”居首位,而“红杉”排名第二,它的运算速度高达16000万亿次浮点运算/秒。

  美国斯坦福大学教授、“硅脑”研究实验室主任Kwabena Boahen表示,大脑的运算能力比超级计算机强,并不是说算得更快。也就是说人类的大脑能够处理更为复杂的信息,而在计算速度方面,相较于超级计算机,人脑无法企及。大脑的强项在于大规模的并行化,即所有神经网络可以同时解决多个问题。而现有的计算机平台,无论速度多快,都是顺序操作的,每一步只能解决一个问题。


IBM“红杉”超极计算机

  Boahen教授的研究方向就是用硬件和软件来复制大脑的计算能力。他的实验室最近取得的研究成果被称为 Neurogrid(神经网格),可以模拟100 万个神经元的活动。Neurogrid并不是一台超级计算机,它不能模拟宇宙大爆炸,不能预报飓风,也不能预测流行病,但是它能做到的,却能让它与众不同。

  Neurogrid是首个能实时模拟100万个神经元的模拟平台,换句话说,它模拟人脑1秒钟的活动,仅需要1秒钟,相比之下,“红杉”模拟人脑一秒钟的活动需要1500秒。这使Neurogrid成为研究人类大脑的有力工具,除了了解大脑的正常活动,它还可以研究大脑疾病,例如自闭症、精神分裂等,这些疾病用现有的传统技术都很难模拟。

  Neurogrid共有16块芯片,每块芯片上都有超过 65000个“硅神经元”,这些神经元可以通过80个参数进行编程,以模拟不同类型的神经元。真正让它与传统计算系统区别开来的地方,在于它进行计算和通信的方式。大部分计算机都是通过数字信号来运行的,而大脑神经元活动的推动方式,却更类似于模拟信号。于是Neurogrid在计算时采用模拟信号,通信时采用数字信号,这样的方式更接近大脑。

  除了运算上的优势,Neurogrid在能耗上也遥遥领先。“红杉”的功耗高达8兆瓦,相当于160000个家庭的用电量,每年的电费耗资700万美元。而 Neurogrid功耗为5瓦,仅相当于一个手机充电器。这意味着,Neurogrid这种类型的模拟平台仍然有着巨大的潜力。也许不久后的一天,人们通过它就能真正知晓大脑的奥秘。[返回频道首页]


来源:http://servers.pconline.com.cn/327/3274833.html
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能提供法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能法在工程中的应用方法。
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