サセックス大がGPUで脳をシミュレート、デスクトップPCでスパコン並みの計算！

スーパーコンピューターの利用コストは非常に高く、大規模な研究機関や企業などにしか利用できないだろう。こうしたなかサセックス大学の研究者らは、1台のデスクトップパソコンでスーパーコンピューターに相当するコンピューティングを可能にする手法を開発している。

同手法を用いれば、デスクトップパソコンで脳モデルをシミュレートできる。これにより世界中の研究者が、大規模な脳のシミュレーションを実施できるようになりそうだ。

15年前に開発された手法を最新のGPUで

スパイク神経回路網モデルによるシミュレーションは、脳の機能の理解を深めるために重要となる。ただし、神経細胞およびその結合（シナプス）の数は膨大で、シミュレーションには数テラバイトのデータ処理が必要になるという。これを1台のデスクトップパソコンで行うのは現実的ではない。

研究者らは、最新のGPUを使用した手法でこの難題を克服しいてる。

同手法は、アメリカの研究者ユージン・イジケヴィッチが2006年に確立した、大規模な脳シミュレーションのための手法をベースにしたものだ。研究者らは、15年前のコンピューターの約2000倍の演算処理能力に達している最新GPUを用いることで、手法の適用範囲を拡大している。

研究者らが作成したスパイク神経回路網モデルシミュレーターでは、GPUの高い演算処理能力を使用して、スパイクが発生した際の結合性と結合荷重を手続き型で生成。これにより、生成データをメモリに保存する必要がなくなったという。

生物学的に1秒に相当する神経活動のシミュレーションは、基底状態で7.7分、静止状態で8.4分で完了。以前のスーパーコンピューターによるシミュレーションよりも最大35％短縮された。

同技術は神経科学者のみならずAI研究者にとっても有用で、機械学習に適用すればゲーミングPCを用いて大規模なニューラルネットワークを実行できる可能性もあるという。

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