超级计算机上可模拟人脑整体神经电路的新算法

3月28日，日本理化学研究所日前宣布，他们的一个国际联合研究小组成功开发出模拟人脑整体神经电路的算法，可在下一代超级计算机上应用。新算法不仅节省内存，也能大幅提高现有超级计算机上的脑模拟速度。

神经细胞是可发出电信号进行信息交换的特殊细胞，人类大脑中约为160亿个，小脑中约为690亿个，整个人脑约有860亿个神经细胞。神经细胞通过突触连接形成复杂的网络，但目前，即使利用最先进的超级计算机也无法模拟人脑整体规模的神经细胞电信号交换。

为了模拟大脑，需要预先创建神经细胞和突触虚拟内存。在模拟中，所有神经细胞的电信号被发送到每个计算节点，并判断哪个电信号应该被递送到哪个神经细胞。在可模拟的大脑范围，这种方法利用目前的超级计算机效率较高。

下一代超级计算机模拟的大脑范围非常巨大，当每个计算节点接收到所有神经细胞的电信号时，无用的电信号比例大且效率低，因此对整个大脑神经电路的模拟变得非常困难。此外，下一代超级计算机使用目前的方法，也会造成内存消耗大等问题。

研究小组此次开发的新算法，在模拟开始时即交换信息，来判断在计算节点之间是否需要预先发送电信号，因而可以只发送和接收每个计算节点所需的电信号，避免了发送和接收无用信号，同时也避免了让内存判断是否发送电信号给神经细胞。通过这些手段，即使神经电路的规模增加，每个计算节点的内存量也不会增加，由此节省了内存。

迄今为止，超级计算机“京”已被用于帕金森氏病的脑病理学模拟。今后将通过下一代超级计算机“后京”模拟整个人脑神经电路，以期阐明运动控制及思维的信息处理机制。