神经形态计算成为大脑仿真最佳平台之一

科研人员利用一个名为SpiNNaker的神经形态计算机开展大脑仿真实验，取得的效果与利用传统超级计算机进行仿真获取的最佳效果不相上下。

该研究由德国于利希研究中心（Jülich Research Centre）联合英国曼彻斯特大学（University of Manchester）、日本理研脑科学研究所（RIKEN Brain Institute）、德国亚琛工业大学（Aachen University）共同开展。他们在《神经科学前沿》（Frontiers in Neuroscience）发表的一篇文章中表示已实现了“在SpiNNaker上对脑皮质微神经网络生物时间标度水平的首次全范围仿真”，研究构建的模型由8万个神经元和3亿个突触组成，是在该平台上进行的最大规模仿真。

SpiNNaker旨在为实时模拟大规模神经网络提供高性能平台。第一版系统于2009年建成。在当前版本，SpiNNaker扩展到600块板，每一块都配备了1、4或者48个Arm 968芯片。该芯片有18个核，由分组交换异步通信网络连接起来，一块128MB SDRAM模安装在处理器上。

“大脑皮层是大脑中接收和出来感官信息的外层。SpiNNaker可以支持大脑皮层的详细生物模型，得到的结果与相当超级计算机软件仿真的结果很相近。”研究人员说，“快速低能耗地运行大规模详细的神经网络，这种能力会推进机器人研究，有助于学习和大脑障碍方面的研究。”

本研究提高了系统软件性能，将神经网络仿真扩展到多块板，从而达到最新的高标准。为此，研究人员利用了SpiNNaker的六块48-芯片板，总计217个Arm 968 SoC和1934个核。这还不到该系统总计算能力的百分之一。

为进行比较，研究人员在32节点HPC集群上运行尖峰神经网络的NEST仿真软件，由英特尔至强（Xeon）E5-2680v3处理器（以2.5GHz运行的12核）支持。每个节点包含了两个处理器、128 GB RAM、240 GB 本地 SSD 存储，系统的互连为QDR InfiniBand。

该研究表明，SpiNNaker仿真和在HPC集群利用NEST的系统仿真准确性相近，但SpiNNaker仅限于定点运算。虽然NEST上运行的仿真比SpiNNaker的更快，但两个平台每个突触事件的耗能具有可比性。“两个平台运行的仿真得到结果很相近。”研究人员说，“这是大脑皮层的详细仿真首次在SpiNNaker或者任何神经形态平台运行。”

研究人员还指出，该研究的结果将用于改进软件，让等效仿真能在单块板上运行。能做到这一点意义重大，因为这是最可能用于机器人控制的配置。事实上，欧洲人类脑计划（European Human Brain Project）的神经机器人学家已与SpiNNaker项目合作，希望可将其用于独立机器人。

这些机器人应用旨在构建平台，消耗目前超级计算机的一小部分能源就可以进行实时大脑仿真。理想情况下，能耗相当于实际大脑的20至30瓦水平。本研究表明，SpiNNaker这类神经形态系统的发展可能会成为实现大脑仿真的最实际途径。