Obično računalo i moćna grafička zamjenjuju superračunalo
- Objavljeno u Znanost
Znanstvenici Sveučilišta u Sussexu razvili su novu metodu kojom su omogućili desktop PC računalima da zamijene superračunala koja koštaju na desetke milijuna dolara.
Dr. James Knight i profesor Thomas Nowotny iz Škole inženjerstva i informatike na Sveučilištu Sussex koristili su standardno desktop PC računalo koje su opremili moćnim Nvidijinim Titan V grafičkim karticama, kako bi mu omogućili izvođenje simulacije modela mozgova životinja, za što se obično koriste skupa superračunala.
Znanstvenici vjeruju da će njihova inovacija koju detaljno opisuju u radu objavljenom u časopisu Nature Computational Science, omogućiti mnogim istraživačima širom svijeta provođenje simulacija mozga na velikoj skali, uključujući i istraživanja neuroloških poremećaja.
Njihovo obično desktop PC računalo opremljeno Nvidijinom Titan V grafičkom karticom koja se prodaje po cijeni od nekih 2.999 dolara, u stanju je otkloniti potrebu za višemilijunskim superračunalnim sustavima, dok simulacije istovremeno troše 10 puta manje energije.
Eksperiment koji su proveli uključuje simulaciju milijuna neurona, kao i milijarde veza između tih neurona, a metoda koju nazivaju "proceduralna povezanost" koristi veliku količinu računalne snage koja je dostupna na GPU-u kako bi "proceduralno" generirala povezanost i sinaptičke težine "u pokretu" dok se okidači (neuroni) aktiviraju - uklanjajući potrebu za pohranom podataka o povezanosti u memoriju.
Inicijalizacija modela istraživača trajala je šest minuta, a simulacija svake biološke sekunde trajala je 7,7 minuta u osnovnom načinu rada i 8,4 minuta u mirovanju, što je donijelo do 35% manje vremena u odnosu na simulacije superračunala.
Profesor Nowotny, profesor informatike sa Sveučilišta Sussex, rekao je: „Simulacije modela neuronskih mreža na velikoj skali važan su alat za poboljšanje našeg razumijevanja dinamike i funkcija mozga. Međutim, čak i za simulacije dijelova mozga malih sisavaca poput miševa potrebno je simulirati ogroman broj sinaptičkih veza, što znači da simulacije zahtijevaju nekoliko terabajta podataka, što je nerealan zahtjev za memorijom jednog desktop računala. Ovo istraživanje je veliki iskorak za računalnu neuroznanost i istraživače umjetne inteligencije koji sada mogu simulirati moždane krugove na svojim lokalnim radnim stanicama, ali također omogućuje ljudima izvan akademske zajednice da svoje gaming računalo pretvore u superračunalo i pokreću velike neuronske mreže."