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對于由大量計算機節點組成的現代超級計算機來說 ， 一些度量是極其重要的 。 在弱尺度下 ， 我們增加模擬網絡的規模 ， 同時增加計算機節點的數量 ， 同時保持每個計算機節點固定的計算負荷 。 當獲得較好的弱尺度時 ， 只要涉及足夠的計算機節點 ， 仿真可以擴展到任意大小 。 在強縮放中 ， 我們在固定模擬網絡大小的同時增加計算機節點的數量 。 當獲得較好的強尺度時 ， 只要涉及更多的計算機節點 ， 就可以更快地加速網絡的計算機模擬 。
由于數值方法和并行計算的復雜性 ， 通常采用專用的仿真軟件進行計算機仿真 。 我們正在開發自己的內部模擬器 ， 可以在超級計算機上高效運行 。 對于多室模型 ， 神經元模擬器是目前最受歡迎的選擇 。 最近 ， 然而 ， 喬木模擬器正在積極開發 。 在大多數情況下 ， 使用已有的仿真軟件是進行仿真研究的首選和安全的選擇 。 另一種選擇是從頭編寫一個模擬程序 。
然而 ， 在超級計算機上編寫高效的代碼是一項非常困難的任務 ， 而調試編寫的代碼比編寫代碼本身更加困難 。 因此 ， 我們并不建議每個神經科學家都從零開始編寫自己的代碼 。 另一方面 ， 當我們需要完全提取新構建的超級計算機的實際性能時 ， 為特定的神經網絡模型編寫一個專用程序可能比移植和優化現有的模擬器更容易 。 在模型中 ， 神經元并沒有以生物學上精確的方式連接 ， 只是隨機連接 。
網絡大小比較相當于人類皮層的百分之一 。 在日本一個名為“后探索挑戰”的項目中 ， 五嵐等人利用莫奈模擬器在計算機上演示了具有六十億個神經元和二十四萬億突觸的層狀片狀皮層的空間模型 。 小腦皮質核微復合體被認為是小腦回路的一個功能模塊 ， 充當一個監督學習機器 。 此外 ， 整個小腦是一個重復的均勻微復合體結構 ， 它們像晶體一樣在空間上有規則地排列 。
這表明 ， 一旦我們建立了一個微復合體的尖峰網絡模型 ， 我們可能能夠通過重復該模型來擴展網絡 ， 同時在適當的樹突和軸突分枝范圍內連接鄰近的微復合體 。 第一個對小腦電路的大規模網絡模擬可能是由泰瑞爾和威爾肖建立的 ， 其中二十萬個顆粒細胞被用來檢驗馬爾和阿不思假設的苔蘚纖維輸入的組合表示 。 然而 ， 在這個模型中 ， 神經元被建模為不發出尖峰信號的模擬單元 。
后來 ， 該模型被擴展到包含一百萬個尖頂神經元 ， 并在稱為圖形處理單元的并行計算專用硬件上實現 ， 以實現實時仿真 。 這些模型能夠重現眨眼條件反射 ， 并應用于各種機器學習任務 。 同時 ， 尖峰網絡模型提出了計時學習和獲得學習都是由相同的計算原理介導的 。 隨后 ， 該模型實現實時仿真 ， 并擴展到一百萬個顆粒細胞 。
【科學重器|對于由大量計算機節點組成的現代超級計算機來說，一些度量是極其重要的】
后一種模型能夠模擬小腦長期記憶形成的整個過程 。 同樣的模型被進一步擴展 ， 包括超過十億個尖頂神經元 ， 大小相當于一只貓的整個小腦 。 小腦僅占整個大腦體積的百分之一 ， 但卻包含了大腦中約百分之八十的神經元 。 換句話說 ， 如果我們完成了對人規模小腦的計算機模擬 ， 就意味著整個人腦模擬已經完成了80% 。
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